💻 مرجعی برای همه‌ی زبان‌های برنامه‌نویسی!
اگه موقع کدنویسی مدام دنبال سینتکس‌ها و توابع زبان‌های مختلف می‌گردی، یه سایت هست که حسابی کمکت می‌کنه.
همه‌چی از منابع رسمی جمع شده و توی یه ساختار منظم، کنار هم چیده شده — فقط زبان مورد نظرت رو انتخاب کن و هر چی لازمی جلوته! 🚀

https://overapi.com/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

نوت‌بوک‌های Google Colab برای یادگیری هر آنچه لازم است تا در Prompt Engineering با مدل Claude آشنا شوید. از ساختارهای پایه و نقش‌دهی در پرامپت‌ها گرفته تا تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند Few-Shot Learning، جلوگیری از هالوسینیشن‌ها (Hallucinations)، و استفاده از ابزارها Tool Use.

https://github.com/anthropics/courses/tree/master/prompt_engineering_interactive_tutorial/Anthropic%201P

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 در این سایت با مکانیزم‌های اصلی یادگیری عمیق آشنا می‌شویم و یاد می‌گیریم چگونه به سبک PyTorch فکر کنیم.
📌 از Automatic Differentiation تا آموزشCustom Neural Networks، همه چیز در یک مسیر آموزشی ساده و کاربردی.

اگر تازه کار هستید در این زمینه حتما ببینید.

https://towardsdatascience.com/the-basics-of-deep-learning-with-pytorch-in-1-hour/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگه هیچ پیش‌زمینه‌ای درباره‌ی گراف نداری و نمی‌دونی اصلاً چی هست یا ازش استفاده می‌کنن 🧠
یا برات سواله که چطور می‌تونیم یک گراف بسازیم، چه انواع نمایش‌هایی براش وجود داره و کِی هرکدوم بهترن .

🎥 این ویدیو دقیقاً برای توئه!
https://www.youtube.com/watch?v=LFKZLXVO-Dg

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

چگونه مهندس یادگیری ماشین شویم ؟

در این سایت یک نقشه راه کامل از صفر تا تبدیل شدن به مهندس یادگیری ماشین برای شما آماده شده است.
📌 همچنین لینک منابع معتبر برای یادگیری عملی و تئوری قرار داده شده که می‌توانید از آن‌ها برای شروع مسیر خود استفاده کنید.

https://towardsdatascience.com/dont-follow-generic-ml-engineer-roadmaps-do-this-instead-2/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🧬 کاربرد شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) در کشف دارو

شبکه‌های عصبی گراف یا GNNs به‌دلیل توانایی‌شون در پردازش داده‌های با ساختار گرافی مثل مدل‌های مولکولی داروها به یکی از ابزارهای مهم در حوزه‌ی کشف دارو تبدیل شدن. 💊

🔹 این رویکرد باعث شده روش‌ها و مدل‌های متنوعی در مقالات علمی معرفی بشن که هرکدوم بخشی از فرآیند کشف دارو رو پوشش می‌دن.
🔹 در این مقاله، به‌صورت جامع حوزه‌های مختلف پژوهشی بررسی شده و ۳۸ مقاله‌ی تحقیقاتی پرارجاع به‌همراه ۴ مقاله‌ی مروری مورد تحلیل قرار گرفتن.

https://arxiv.org/pdf/2509.07887

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مایکروسافت و مدل تصویرساز جدیدش؛ MAI-Image-1 🤖✨

مایکروسافت به‌طور رسمی از MAI-Image-1، نخستین مدل تولید تصویر از متن (Text-to-Image) که به‌صورت کاملاً داخلی (in-house) توسعه داده، رونمایی کرد.
در نخستین حضورش، این مدل در میان ۱۰ مدل برتر جدول رقابتی LMArena قرار گرفت . دستاوردی که نشان از سرمایه‌گذاری عمیق مایکروسافت در فناوری هوش مصنوعی اختصاصی دارد.


⚡️ مزایای مدل MAI-Image-1:
🔸 تولید تصاویر فوق‌واقعی با جزئیات بالا و نورپردازی طبیعی
🔸 عملکرد برتر در نمایش بازتاب نور، سایه‌ها و مناظر طبیعی
🔸 سرعت چشمگیر در تولید و پردازش تصویر
🔸 طراحی کاربردی با تمرکز بر نیازهای واقعی کاربران

🔷 نحوه دسترسی به MAI-Image-1
در حال حاضر این مدل برای آزمایش عمومی در پلتفرم LMArena در دسترس است؛ جایی که توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی می‌توانند عملکرد آن را ارزیابی کرده و بازخورد ارائه دهند.

دریافت اطلاعات بیشتر:
https://microsoft.ai/news/introducing-mai-image-1-debuting-in-the-top-10-on-lmarena/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer