🔥هوش مصنوعی Qwen Chat علی‌بابا به Deep Research مجهز شد!

▪️حالا کاربران می‌تونن به‌صورت رایگان از این قابلیت برای انجام تحقیقات عمیق استفاده کنن. فعلاً این امکان فقط روی نسخه وب فعاله و از همین حالا می‌تونید بهش دسترسی داشته باشید.

🔴 https://chat.qwen.ai/?inputFeature=deep_research

@RoidBest

📖 جزوه «تسلط به NumPy»
✅ از پایه تا پیشرفته


👨🏻‍💻 اوایل که تازه وارد حوزه دیتا ساینس شده بودم، هرجا مقاله یا کدی می‌دیدم، اسم NumPy رو می‌شنیدم. یه ابزار بی‌نظیری برای کار با داده‌ها و محاسبات عددی، که یادگیریش واجبه!

💬 انصافاً NumPy با آرایه‌ها و توابع آماده‌ای که داره، کلی کار رو ساده و سریع می‌کنه. دیگه لازم نیست با لیست‌های پایتون و حلقه‌های پیچیده سروکله بزنی. می‌خوای هر کاری با داده‌ها انجام بدی، یه خط کد با NumPy کافیه!

✅ این جزوه از ساخت آرایه و ایندکس‌گذاری تا عملیات ریاضی، آماری و مفاهیم پیشرفته مثل reshape و stacking — اونم با مثالای ساده و قابل فهم رو شامل میشه.



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa

📖 جزوه «MLOps چیه و چرا باید جدی بگیریمش؟»


👨🏻‍💻 من توی یادگیری ماشین تمرکزم فقط روی مدل‌سازی و بالا بردن دقتش بود. ولی یه پروژه واقعی باعث شد بفهمم مدل بدون MLOps هیچ ارزشی نداره.

✏️ این کتاب دقیقاً از جایی شروع می‌شه که اکثر کتابا تموم می‌شن: چطور مدل‌تو ببری توی محیط واقعی و باهاش کار کنی؟



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

📚 ۱۰ کتاب برتر یادگیری ماشین
✅ که درک شما رو از ML، سه برابر می‌کنه!


1️⃣ کتاب Mathematics for ML

⬅️ ریاضیات پایه و ضروری برای درک مفاهیم یادگیری ماشین.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

2️⃣ کتاب An Intro to Statistical Learning

⬅️ یه توضیح ساده ولی کامل از الگوریتم‌های ML. هم از دیدگاه نظری و هم کاربردی.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

3️⃣ کتاب ML: A Probabilistic Perspective

⬅️ کتابی که ML رو از دیدگاه احتمالاتی نگاه می‌کنه. سنگینه ولی اگه بخونی، خیلی از مفاهیم واست روشن می‌شه.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

4️⃣ کتاب Pattern Recognition & ML

⬅️ اگه می‌خوای بری سراغ مدل‌های گرافیکی و مباحث بیزی، این کتاب آکادمیک حکم مرجع رو داره.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

5️⃣ کتاب Deep Learning

⬅️ اصلاً معروفه به "کتاب مقدس یادگیری عمیق"! هرچی راجع به دیپ لرنینگ بخوای، اینجا هست.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

6️⃣ کتاب Interpretable ML

⬅️ مدل ساختن یه طرف، قابل فهم کردنش واسه بقیه یه طرف دیگه‌ست! این کتاب دقیقاً به اون قسمت دوم می‌پردازه.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

7️⃣ کتاب Designing ML Systems

⬅️ اینجا دیگه بحث تئوری نیست، میگه چجوری یه سیستم ML رو، توی دنیای واقعی طراحی و پیاده‌سازی کنی.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

8️⃣ کتاب RL: An Introduction

⬅️ مرجع اصلی یادگیری تقویتی؛ از مفاهیم ابتدایی تا روش‌های پیشرفته.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

9️⃣ کتاب DL for Coders

⬅️ رویکرد این کتاب عملی و کاربردیه. همه مفاهیم رو با کد نشون می‌ده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

1️⃣ کتاب Deep Learning with Python

⬅️ نوشته‌ی خالق Kerasئه و با یه لحن روون و ملموس مفاهیم یادگیری عمیق رو توضیح می‌ده.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa

🖥 10 کانال یوتیوب که مهندسین یادگیری ماشین نباید از دست بدن!


👩🏻‍💻 تو مسیر آموزش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، چند تا کانال یوتیوب بودن که حسابی کمکم کردن تا مفاهیم پیچیده این حوزه رو بهتر درک کنم.

✅ این چنل‌ها با «توضیحات واضح، پروژه‌های عملی و تصویری‌سازی‌های جذاب» یادگیری ML رو برام خیلی راحت‌تر کردن.

💸 اینم لیست بهتریناشون:👇


0⃣ کانال 3Blue1Brown

✏️ اگه تا الان با ریاضیات مشکل داشتین، ساندرسون با انیمیشن‌های فوق‌العاده‌ش، همه چیزو براتون راحت می‌کنه! مخصوصاً تو جبر خطی، حساب دیفرانسیل و یادگیری عمیق، توضیحاتش خیلی کمکتون می‌کنه. ویدیوش درباره شبکه‌های عصبی واقعا یه شاهکاره!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

1⃣ کانال Krish Naik

✏️ اگه دنبال یه کانال کاربردی برای یادگیری ماشین و علم داده هستین، این کانال واقعا یه گنجینه‌س! آموزش پروژه‌های واقعی و صنعتی، کدنویسی پایتون و مثال‌های دنیای واقعی باعث می‌شه راحت مفاهیم پیچیده رو درک کنین.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال freeCodeCamp

✏️ اینجا دیگه یه دانشگاه رایگان برای یادگیری پایتون، علم داده، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی محسوب می‌شه! دوره‌هاش کامل، ساختارمند و مناسب برای یادگیری خودآموزه.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Murtaza Hassan

✏️ اگه به بینایی کامپیوتر علاقه دارین، این کانال به شدت به دردتون می‌خوره! آموزش OpenCV، یادگیری عمیق و حتی پروژه‌های مربوط به ربات‌های خودران رو به صورت عملی توضیح می‌ده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Alexander Amini

✏️ یکی از بهترین مدرس‌های MIT که تو دوره Deep Learning (MIT 6.S191) مفاهیم رو هم تئوری و هم عملی توضیح می‌ده. اگه می‌خواین شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی رو بهتر درک کنین، حتماً این کانال رو داشته باشین!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Artem Kirsanov

✏️ یه الماس پنهان برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی! این کانال به شکل عمیق وارد مباحث ریاضیاتی، مقالات علمی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها می‌شه. یه منبع عالی برای درک عمیق‌تر هوش مصنوعی.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال CS50

✏️ دوره معروف CS50 دانشگاه هاروارد که با تدریس David J. Malan برای هر کسی که می‌خواد پایه‌ برنامه‌نویسی، پایتون، C و هوش مصنوعیش رو قوی کنه، یه گزینه عالیه!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Felix Koehler

✏️ اینجا روی شبیه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها و ورک‌فلوی علم داده تمرکز داره. این کانال ترکیبی از مفاهیم تئوری و پیاده‌سازی کدها رو ارائه می‌ده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال Greg Martin

✏️ اگه با زبان R کار می‌کنین و دنبال یه کانال برای یادگیری تحلیل آماری، مصورسازی داده و مدل‌سازی یادگیری ماشین در R هستین، این کانال مخصوص شماست!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 کانال CodeWithHarry

✏️ یه کانال فوق‌العاده برای آموزش پایتون از سطح مبتدی تا پیشرفته. درساش ساختارمند و سادن و برای کسایی که می‌خوان پایتون رو برای وب، اتوماسیون یا یادگیری ماشین یاد بگیرن، عالیه.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa