‏⚡ گزارش‌ زیست‌محیطی گوگل

‏گوگل در گزارش سالانه خود اعلام کرد مصرف برقش در سال ۲۰۲۵ نسبت به سال قبل ۳۷٪ افزایش یافته و از سال ۲۰۱۹ بیش از ۲۵۰٪ رشد کرده است. این افزایش عمدتاً به توسعه Google Cloud، رشد یوتیوب و گسترش زیرساخت‌های هوش مصنوعی نسبت داده شده است.

‏🔬 دیتاسنترهای گوگل به‌تنهایی ۴۲ میلیون مگاوات‌ساعت برق مصرف کرده‌اند – تقریباً معادل مصرف سالانه نیوزیلند یا دانمارک. گوگل رکورد ۱۲ گیگاوات قرارداد جدید برای خرید انرژی پاک امضا کرده، اما اذعان دارد که ساخت زیرساخت‌های هوش مصنوعی سریع‌تر از انتقال شبکه‌های برق به منابع کم‌کربن پیش می‌رود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#خبر #DataScience

‏🇨🇳 طرح پنج‌ساله آموزش هوش مصنوعی چین

‏شورای دولتی چین طرح پنج‌ساله‌ای منتشر کرده که بر اساس آن سواد هوش مصنوعی باید به یک توانایی کلیدی برای هر دانش‌آموز در همه مقاطع تبدیل شود.

‏🧠 آموزش هوش مصنوعی از حدود ۶ سالگی آغاز می‌شود و به‌صورت دروس منظم در تمام پایه‌های مدرسه تا دانشگاه و کالج گسترش می‌یابد.

‏🇨🇳 این طرح بخشی از استراتژی شی جینپینگ برای برتری فناورانه و رقابت با آمریکاست. سواد انبوه هوش مصنوعی نه‌تنها یک موضوع رقابت ملی، بلکه عنصری از امنیت ملی اعلام شده است.

‏
‏🔗 bloomberg.com

📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#خبر #DataScience

‏📋 ۵۰ سوال کلیدی مصاحبه LLM

‏📚 این منبع شامل سوالات تخصصی همراه با پاسخ برای مدل‌های زبانی بزرگ است. موضوعاتی مانند توکن‌سازی (Tokenization)، تکنیک‌های بهینه‌سازی LoRA و QLoRA، و مفهوم توجه چندسری (Multi-head Attention) را پوشش می‌دهد.

‏🧠 همچنین به تفاوت مدل‌های اتورگرسیو و ماسک‌شده، روش زنجیره افکار (Chain-of-Thought) برای بهبود استدلال، و چالش‌هایی مانند فراموشی فاجعه‌بار و مدیریت منابع پرداخته شده است.

‏⚡ این مجموعه برای یادگیری مفاهیم پایه و پیشرفته LLM و آمادگی مصاحبه بسیار مفید است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

‏📱 رونق اپ‌های Agentic AI؛ استقبالی در کار نیست

‏🤖 بر اساس گزارش فایننشال تایمز، هوش مصنوعی عاملیت‌گرا (Agentic AI) باعث افزایش چشمگیر انتشار اپلیکیشن‌های موبایل شده است.

‏🚫 اما تاکنون هیچ نشانه‌ای از جذب کاربران برای این برنامه‌ها دیده نمی‌شود و روند رشد در عمل با استقبال همراه نبوده است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#خبر #DataScience

‏📚 آموزش رایگان SQL از هاروارد

‏دوره Introduction to Databases with SQL از دانشگاه هاروارد به صورت کاملاً رایگان در دسترس است. این دوره بخشی از مجموعه CS50 بوده و مفاهیم پایه‌ای پایگاه داده و زبان SQL را پوشش می‌دهد.

‏🎓 مناسب برای مبتدیان تا متوسطه که می‌خواهند کوئری نویسی، طراحی دیتابیس و کار با داده‌های ساختاریافته را یاد بگیرند.

‏🔗 مشاهده و ثبت‌نام در دوره

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

‏🎨 Figma Weave: هوش مصنوعی روی بوم طراحی

‏شرکت Figma پلتفرم Weave را خرید؛ یک سیستم node-based (گره‌محور) برای تولید تصویر، ویدئو، ۳D و انیمیشن با هوش مصنوعی مستقیماً در فضای کاری Figma. دیگر نیازی به جابجایی بین سرویس‌ها نیست.

‏🔧 Weave Tools شامل بیش از ۲۰ وورک‌فلو (گردش کار) آماده در پنل سمت چپ است: تغییر استایل، عکاسی محصول، استخراج بافت، کارگردانی هنری. هم‌اکنون در بتای رایگان.

‏🌐 وورک‌فلوهای Community: کاربران پایپ‌لاین خود را به‌عنوان کامپوننت منتشر می‌کنند و دیگران می‌توانند از آن استفاده و سفارشی کنند.

‏🔗 segai.ru

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#ابزار #DataScience

‏🤖 Hermes Agent: دستیار هوش مصنوعی برای انجام کارهای واقعی

‏Hermes Agent یک سیستم هوش مصنوعی است که نیت و خواسته شما را دریافت کرده و به اقدامات عملیاتی در کامپیوتر تبدیل می‌کند.

‏⚙️ این عامل در سه گام کار می‌کند: برنامه‌ریزی (نقشه راه دقیق)، ابزارشناسی (مثل جستجوی وب یا اجرای کد)، و اجرای عملی (هدایت خودکار مراحل تا پایان).

‏🧠 معماری آن شامل سه بخش است: مغز اصلی (Brain) که منطق تصمیم‌گیری را فراهم می‌کند، ابزارها (Tools) برای دسترسی به دنیای بیرون، و حافظه (Memory) برای ذخیره تجربیات.

‏🔗 مخزن رسمی Hermes Agent در GitHub

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#ابزار #DataScience

‏🤖 آموزش سریع راه‌اندازی هرمس (AI Agent)

‏ویدیوی آموزشی ۱۲ دقیقه‌ای برای نصب و راه‌اندازی هرمس از صفر، با زیرنویس فارسی اختصاصی.

‏🔹 نصب روی VPS: راه‌اندازی کامل هرمس روی سرور مجازی
‏🔹 اتصال به تلگرام و مدل‌های AI: یکپارچه‌سازی با ربات و مدل‌های زبانی
‏🔹 مهارت‌ها، حافظه و زمان‌بندی: تعریف تسک‌های خودکار و زمان‌دار
‏🔹 اجرای آفلاین: انجام تسک‌ها حتی وقتی از سیستم خارجی

‏✅ زیرنویس فارسی روان و فنی اختصاصی از @Algoticlab.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

‏🤖 سه ابزار برای بهینه‌سازی مصرف توکن AI

‏🚀 rtk با بهینه‌سازی ۶۰٪ توکن هزینه را کاهش می‌دهد.

‏⚡️ codebase-memory-mcp گراف کدبیس می‌سازد و با رشد پروژه مصرف توکن برای جستجو را کاهش می‌دهد.

‏🧩 pxpipe توکن‌ها را تصویر کرده و به مدل کلود (Fable 5) می‌فرستد تا مصرف کاهش یابد، اما ممکن است کلود محدودیت ایجاد کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#ابزار #DataScience

📚 ‏ کتاب مرجع ریاضیات برای علوم کامپیوتر

🧠 ‏ کتاب مشهور Mathematics for Computer Science که توسط اساتید MIT تدوین شده، یکی از بهترین منابع رایگان برای متخصصان حوزه Machine Learning و علوم داده است. این کتاب مرجع، پایه‌های ریاضی لازم برای تحلیل‌های پیشرفته را به صورت آکادمیک پوشش می‌دهد.

⚡️ ‏ این کتاب با بیش از ۱۰۰۰ صفحه محتوای تخصصی، موضوعات کلیدی شامل ریاضیات گسسته (Discrete Mathematics)، منطق، نظریه گراف، احتمالات و ترکیبیات را به طور کامل تشریح می‌کند. بررسی دقیق این مباحث برای درک عمیق الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی ضروری است.

🔗 ‏ دریافت نسخه PDF کتاب از وب‌سایت MIT

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#معرفی #DataScience

📚 ‏ کتاب مرجع ریاضیات برای علوم کامپیوتر

🧠 ‏ کتاب مشهور Mathematics for Computer Science که توسط اساتید MIT تدوین شده، یکی از بهترین منابع رایگان برای متخصصان حوزه Machine Learning و علوم داده است. این کتاب مرجع، پایه‌های ریاضی لازم برای تحلیل‌های پیشرفته را به صورت آکادمیک پوشش می‌دهد.

⚡️ ‏ این کتاب با بیش از ۱۰۰۰ صفحه محتوای تخصصی، موضوعات کلیدی شامل ریاضیات گسسته (Discrete Mathematics)، منطق، نظریه گراف، احتمالات و ترکیبیات را به طور کامل تشریح می‌کند. بررسی دقیق این مباحث برای درک عمیق الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی ضروری است.

🔗 ‏ دریافت نسخه PDF کتاب از وب‌سایت MIT

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#معرفی #DataScience

📚 ‏ انتشار راهنمای فارسی Hermes Agent

🧠 ‏ راهنمای جامع و رسمی Hermes Agent (یک فریمورک پیشرفته برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی) به زبان فارسی ترجمه و منتشر شد.

🛠 ‏ این پروژه شامل آموزش‌های کاربردی نظیر نصب و راه‌اندازی سریع، پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف مانند اندروید (Termux) و NixOS، نحوه اتصال به پیام‌رسان‌ها و توسعه عامل‌ها می‌باشد.

🌐 ‏ برای مطالعه مستندات می‌توانید به وب‌سایت راهنمای فارسی مراجعه کرده و یا از طریق مخزن گیت‌هاب به توسعه آن کمک کنید.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#ابزار #DataScience

🎓 ‏ معرفی ۹ دوره رایگان هوش مصنوعی با مدرک معتبر

⚡️ ‏ لیست‌ نهایی از ۹ دوره آموزشی برتر هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۶ منتشر شد که فرصتی عالی برای ارتقای مهارت‌های تخصصی است. این دوره‌ها از مفاهیم پایه‌ای تا کاربردهای پیشرفته در کسب‌وکار را پوشش می‌دهند.

‏

🔹 ‏ IBM AI for Everyone: بررسی مفاهیم هسته‌ای، اخلاق در AI و استفاده عملی از ابزارهای مولد برای افراد غیرمتخصص (لینک)
🔹 ‏ Elements of AI: دوره‌ای از دانشگاه هلسینکی برای درک عمیق توانمندی‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به کدنویسی (لینک)
🔹 ‏ AI and Career Empowerment: تمرکز بر تغییر ساختار صنایع و مسیرهای شغلی جدید از دیدگاه دانشگاه مریلند (لینک)
🔹 ‏ AI for Business Professionals: دوره سریع اچ‌پی (HP) برای یادگیری پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) و عملیات تجاری در ۶۰ دقیقه (لینک)
🔹 ‏ Google AI Essentials: آموزش مهارت‌های کاربردی و آماده‌سازی برای بازار کار توسط متخصصان گوگل (لینک)
🔹 ‏ Foundations of Prompt Engineering: دوره تخصصی آمازون برای یادگیری تکنیک‌های Zero-shot و Few-shot در طراحی پرامپت‌های موثر (لینک)
🔹 ‏ AI Fluency Framework: چارچوب آموزشی شرکت Anthropic برای کار با هوش مصنوعی به‌صورت اخلاقی و ایمن (لینک)
🔹 ‏ Introduction to Generative AI: مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای تولید محتوا توسط مایکروسافت (لینک)
🔹 ‏ Everyday AI Concepts: آشنایی با یادگیری ماشین (Machine Learning) و شبکه‌های عصبی برای درک مسئولانه فناوری در محیط کسب‌وکار (لینک)
‏

🚀 ‏ انتخاب این دوره‌ها بسته به نیاز شما از مباحث تئوریک تا تکنیک‌های فنی می‌تواند مسیر یادگیری در سال جدید را هموارتر کند. شرکت در این برنامه‌ها برای تقویت رزومه و به‌روز ماندن در اکوسیستم هوش مصنوعی توصیه می‌شود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

🚀 ‏ نقشه راه جامع مصاحبه‌های علم داده ۲۰۲۶

⚡ ‏ برای موفقیت در مصاحبه‌های شغلی حوزه دیتا، به‌جای حفظ کردن پاسخ‌ها، باید بر مفاهیم بنیادین تسلط کامل داشته باشید. این لیست شامل حیاتی‌ترین مباحثی است که در شرکت‌های پیشرو ارزیابی می‌شوند.

📊 ‏ مهارت‌های پایه و ریاضیات: تسلط بر پایتون (ساختار داده‌ها، OOP و کتابخانه‌های NumPy و Pandas)، آمار و احتمالات (توزیع‌ها، تست فرضیه و A/B testing) و ریاضیات مهندسی شامل جبر خطی و بهینه‌سازی (Optimization) ضروری است.

🧩 ‏ پایگاه داده و تحلیل داده: مهارت پیشرفته در SQL شامل Window functions و CTEها در کنار تسلط بر روش‌های EDA (تحلیل اکتشافی داده) برای مدیریت مقادیر گم‌شده و مهندسی ویژگی (Feature Engineering) پایه کار است.

🤖 ‏ یادگیری ماشین و ارزیابی: شناخت الگوریتم‌های کلاسیک مثل Random Forest و XGBoost در کنار درک عمیق از معیارهای ارزیابی مدل (ROC-AUC، F1-score) و مفاهیم Bias-Variance Tradeoff از الزامات مصاحبه است.

🧠 ‏ هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق: امروزه دانش شما در زمینه LLMs، تکنیک‌های RAG (بازیابی-تولید تقویت‌شده)، کار با Vector Databases (مثل FAISS یا Pinecone) و اصول Prompt Engineering نقشی کلیدی در پذیرش شما ایفا می‌کند.

⚙ ‏️ عملیاتی‌سازی و پروژه‌ها: آشنایی با مفاهیم MLOps شامل Docker، ابزارهای مانیتورینگ مدل و سرویس‌دهی با FastAPI نشان‌دهنده توانایی عملیاتی شماست. همچنین برای هر پروژه باید بتوانید صورت‌مسئله تجاری، چالش‌ها و نحوه دیپلوی مدل را به وضوح شرح دهید.

💬 ‏ سوالات رفتاری: در کنار مباحث فنی، آمادگی برای توضیح پروژه‌ها به ذینفعان غیرفنی و مدیریت تعارضات در تیم اهمیت بالایی دارد. ترکیب تئوری با تجربه عملی در پروژه‌های واقعی، بهترین استراتژی برای موفقیت در بازار کار سال ۲۰۲۶ است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

📊 ‏ راهنمای جامع آمادگی برای مصاحبه‌های علم داده

🚀 ‏ اگر برای فرصت‌های شغلی جدید در حوزه Data Science آماده می‌شوید، این منبع ارزشمند شامل مجموعه‌ای کامل از سوالات تخصصی است. این کتابچه با بیش از ۴۱۵ صفحه محتوا، تمامی مباحث کلیدی از مفاهیم پایه تا سناریوهای پیشرفته را پوشش می‌دهد.

🧠 ‏ محتوای این فایل تحت عنوان 30 Days of Interview Preparation تدوین شده است تا داوطلبان بتوانند در یک برنامه زمانی فشرده، دانش فنی خود را برای جلسات مصاحبه بازیابی و تثبیت کنند. این منبع برای تمامی متخصصانی که به دنبال ارتقای مهارت در مدل‌سازی، آمار و حل مسائل داده‌محور هستند، بسیار کاربردی است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

📊 ‏ راهنمای توابع هزینه در یادگیری ماشین

🧠 ‏ انتخاب تابع هزینه (Loss Function) مناسب، نقشی حیاتی در همگرایی مدل و دقت نهایی ایفا می‌کند. در ادامه، پرکاربردترین این توابع را برای سناریوهای مختلف دسته‌بندی کرده‌ایم.

📉 ‏ برای مسائل رگرسیون، دو معیار استاندارد وجود دارد: Mean Squared Error (MSE) که با جریمه کردن خطاهای بزرگ به دلیل توان دوم، حساسیت بیشتری نشان می‌دهد و Mean Absolute Error (MAE) که با میانگین‌گیری از قدر مطلق خطاها، نسبت به داده‌های پرت (Outliers) مقاوم‌تر است.

🎯 ‏ در مسائل طبقه‌بندی (Classification)، انتخاب تابع بر اساس تعداد کلاس‌ها تغییر می‌کند. Binary Cross-Entropy برای مدل‌های با دو کلاس خروجی و Categorical Cross-Entropy برای مسائل چندکلاسه (Multi-class) به کار می‌روند.

⚖️ ‏️ برای الگوریتم‌های کلاسیک مانند ماشین بردار پشتیبان (SVM)، از Hinge Loss استفاده می‌شود که هدف آن بیشینه کردن حاشیه (Margin) بین کلاس‌هاست.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

🚀 ‏ کتابخانه جامع هوش مصنوعی و علوم پایه

‏یک مرجع متن‌باز (Open-source) جدید در GitHub منتشر شده که ریاضیات، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی را به شکلی متفاوت آموزش می‌دهد. این مجموعه با کسب بیش از 6.3 هزار ستاره، برخلاف کتاب‌های درسی سنتی، بر شهود، ارتباط مفاهیم و کاربردهای واقعی تمرکز دارد.

📚 ‏ این پروژه شامل 20 فصل کاربردی است که از مبانی مانند جبر خطی، آمار و احتمالات شروع شده و تا مباحث پیشرفته‌ای نظیر یادگیری چندوجهی (Multimodal)، سیستم‌های خودمختار، گراف‌های عصبی (GNN) و مهندسی تولید (Production Engineering) پیش می‌رود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

🧠 ‏ مرجع جامع یادگیری ماشین

‏کتاب Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms اثری بنیادین برای درک عمیق مبانی ریاضی یادگیری ماشین است که توسط انتشارات دانشگاه کمبریج منتشر شده است. این منبع برای متخصصانی که می‌خواهند فراتر از کار با کتابخانه‌ها و APIها، مفاهیم زیربنایی را درک کنند، بسیار ایده‌آل است.

⚡️ ‏ سرفصل‌های کلیدی این کتاب شامل مباحثی چون Empirical Risk Minimization (کمینه‌سازی ریسک تجربی)، PAC learning و مفهوم VC dimension است. همچنین مباحثی همچون تعادل بین bias–complexity، روش‌های boosting مانند AdaBoost و مبانی بهینه‌سازی محدب به‌طور کامل پوشش داده شده‌اند.

لینک دسترسی:
cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#معرفی #DataScience

📚 ‏ مرجع جامع جبر برای متخصصان

🧠 ‏ کتاب Basic Algebra نوشته Anthony Knapp یک منبع فوق‌العاده برای دانشجویان ارشد و علاقه‌مندان به درک عمیق ریاضیات است. این کتاب در بیش از 700 صفحه، مسیر کاملی از مفاهیم پایه‌ای تا نظریات پیشرفته را پوشش می‌دهد.

⚡ ‏ محتوای این اثر شامل مباحث کلیدی نظیر گروه‌ها، حلقه‌ها، میدان‌ها و نظریه گالوا است. همچنین مباحث کاربردی در مدل‌سازی مانند ماتریس‌ها، تانسورها و جبر خطی به شکلی دقیق تدریس شده‌اند.

math.stonybrook.edu/~aknapp/download/b2-alg-coverandinside.pdf

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#معرفی #DataScience