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