✍ این پروژه علاوه بر مزایایی که داره قطعا چالش های خاص خودش رو داره به عنوان مثال این فناوری مسئله‌ی «گنجایش» را حل کرده ، اما مسئله‌ی «زمان» را نه. روی سخت‌افزار ضعیف، فرآیند آموزش به شدت کند خواهد شد. در عمل، شما بین هزینه‌ی خرید GPU و هزینه‌ی وقت (زمان انتظار برای اتمام آموزش) یکی را انتخاب می‌کنید. با این حال، از بین بردن وابستگی به فضای ابری برای پروژه‌های حساس، یک برگ برنده‌ی غیرقابل انکار است.

به نظرم این پروژه یک پیام شفاف به صنعت می‌دهد : عصر حکمرانی هوش مصنوعی روی لپ‌تاپ‌های معمولی، دیگر یک رویا نیست؛ دارد جدی می‌شود.

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

چرا چندمدالیته؟

پزشکان برای تشخیص، فقط به یک تصویر اکتفا نمی‌کنند؛ بلکه داده‌های بالینی، آزمایشگاهی و سابقه بیمار را هم در نظر می‌گیرند.
مدل‌های هوش مصنوعی نیز وقتی چند منبع داده را همزمان ببینند، عملکرد بهتری دارند.

+ مثال معروف:
تشخیص پنومونی در عکس قفسه‌سینه (CXR) به تنهایی کافی نیست؛ علائمی مثل تب و شمارش گلبول‌های سفید هم لازم است تا افتراق از بیماری‌های مشابه ممکن شود...


🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

✍ در این پردازش ، ۴ استراتژی اصلی انجام شده:

1️⃣ Early Fusion – ترکیب داده‌ها در ابتدای مسیر (قبل از ورود به شبکه)

2️⃣ Late Fusion – پردازش مجزای هر مدالیته و ترکیب در مرحله تصمیم‌گیری (مثلاً رأی‌گیری)

3️⃣ Joint Fusion – ترکیب ویژگی‌های
تصویری و بالینی قبل از ورود به لایه‌های نهایی

4️⃣ Slow Fusion – فیوژن تدریجی در طول شبکه (مخصوص داده‌های ویدئویی و دنباله‌ای)


🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

🆕️ معرفی پروژه GitHub Trend | nodeterm

با ما همراه باشید 🌱

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

✍ پروژه nodeterm یک پلتفرم متن‌باز برای یکپارچه‌سازی محیط‌های ترمینال و عوامل هوش مصنوعی هستش که با الهام از مفاهیم گراف فضایی (Spatial Graph)، جایگزین رویکرد خطی تب‌محور می‌شود. هسته اش بر پایه معماری کلاینت-سرور با لایه‌های مجزای مدیریت جلسات (tmux-based)، موتور رندرینگ دو‌بعدی و دروازه اتصال به Agentها طراحی شده . هر نمونه اجرایی (Session) به‌صورت یک نود مستقل با چرخه حیات و وضعیت خاص خودش مدیریت می‌شود...

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

✍قابلیت‌های هسته و یکپارچه‌سازی :

۱. پشتیبانی از اکوسیستم Agent: سازگار با Claude Code، Codex، Gemini، GitHub Copilot، opencode و Grok؛ با امکان تعریف Agent سفارشی از طریق پلاگین.

۲. دو نمای عملیاتی: نمای Canvas برای چیدمان فضایی و نمای Kanban برای مدیریت گردش کار (Workflow) بدون قطع جریان اجرا.

۳. مانیتورینگ لحظه‌ای: نمایش وضعیت (RUNNING/WAITING/COMPLETED)، Context Meter جهت نظارت بر مصرف توکن، و نمایش زنده Transcript زیرساخت‌های فرعی (Subagents).

۴. کنترل صوتی محلی: پیاده‌سازی Whisper به‌صورت On-Device برای تبدیل گفتار به متن بدون ارسال داده به سرورهای خارجی.

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

اکوسیستم نودها و کاربردهای حرفه‌ای :

انواع نودهای قابل توسعه شامل Terminal، AI Agent، Sticky Note، Group، Monaco Editor، Diff Viewer، Web/Video Node هستش .

و کاربردهای کلیدی این پروژه :

· توسعه‌دهندگان Full-Stack با چندین سرویس همزمان
· تیم‌های MLOps برای نظارت بر اجرای همزمان مدل‌ها
· مهندسان Prompt برای ارزیابی همزمان چند Agent با زمینه‌های متفاوت
· مدرسان و ارائه‌دهندگان برای نمایش زنده جریان‌های کاری پیچیده

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

📽 نحوه ی تولید پاسخ توسط هوش مصنوعی

• ویدئویی جذاب از نحوه ی عملکرد هوش مصنوعی در تولید پاسخ

💡این مکانیسم بر اساس این حقیقت کار می کند که هر تصمیم حتی کوچک، می‌تواند منتهی به مسیر متفاوتی شود...

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage
#deep_learning
#aql_masnouei

🆕️ پدیده: «حرف زدن محصول » در ویدئوهای تبلیغاتی به یک ترند تبدیل شده!

✍دستورِ کارِ این ویدئوهای هوشمند ساده است ، با پرامپت مناسب شی مورد نظر شروع به صحبت می‌کند..

یکی از شاخص ترین نمونه ها، کمپین «خودهای هوشمند» (AI Selves) از شرکت Pika است. این شرکتِ تولیدکننده ی ویدئو با هوش مصنوعی، سرویسی عرضه کرد که کاربران میتوانستند یک «خودِ دیجیتال» را متولد و پرورش دهند. در تیزر تبلیغاتی این سرویس، کارمندان شرکت حاضر بودند و «خودِ هوشمندِ» آنها به صورت مستقل در توییتر پست میگذاشت، محتوا تولید میکرد و حتی ویدئوی معرفی میساخت. مدیرعامل Pika صراحتاً اعلام کرد : «آینده ی هوش مصنوعی، نمایندگی نیست؛ هویت است.»

🆔️ intellimage channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

🆕️ استفاده از روش‌های مدرن تصویربرداری در بررسی ساختار تومور

باماهمراه باشید 🌱

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

✍ ساختارها و زیستگاه‌های تومور با استفاده از روش‌های مدرن تصویربرداری و آنالیز فضایی مورد بررسی قرار گرفته و محققان "میکرومنطقه‌های توموری" را به عنوان خوشه‌های متمایز سلول‌های سرطانی که توسط اجزای استرومایی جدا شده‌اند، تعریف کردند. ویژگی‌های این میکرومنطقه‌ها شامل: 

- اندازه و چگالی متفاوت در انواع سرطان، با بزرگترین میکرومنطقه‌ها در نمونه‌های متاستاتیک
- تقسیم‌بندی به "زیرکلون‌های فضایی" با تغییرات ژنتیکی مشترک
- فعالیت متابولیکی افزایش‌یافته در مرکز و ارائه آنتی‌ژن بیشتر در حاشیه‌های میکرومنطقه‌ها
- نفوذ متغیر سلول‌های T و حضور غالب ماکروفاژها در مرزهای تومور

+ همچنین با بازسازی ساختارهای سه‌بعدی تومور و آنالیز همسایگی‌های سلولی، نشانگرهای خستگی ایمنی در اطراف زیرکلون‌های تومور شناسایی شد. این یافته‌ها به درک چگونگی تکامل فضایی تومور در تعامل با محیط میکروسکوپی کمک می‌کند.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

📑جزوه آموزشی طبقه بندی تصاویر از صفر

سلام و احترام وقت بخیر
این جزوه برای عزیزانی که علاقمند به پردازش تصویر هستند میتونه مفید باشه :)

درصورتیکه مثال‌هارو اجرا کردید و سوال و ابهامی در اجرای کدها بود ، میتونید با ادمین کانال مطرح کنید✨


👤@Intellimage_admin

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام: baic.um.ac.ir

🔴 تهیه ۱۶۸ پک لوازم‌التحریر برای دانش‌آموزان نیازمند
​🇮🇷 #به_یاد_بچه‌های_میناب

📌 همزمان با شروع سال تحصیلی، تصمیم گرفتیم به یاد بچه‌های میناب، ۱۶۸ پک کامل لوازم‌التحریر برای دانش آموزان نیازمند تهیه کنیم تا هیچ دانش‌آموزی به خاطر شرایط مالی از تحصیل جا نماند. شما هم می‌توانید با هر مبلغی که در توان دارید، در این نذر آموزشی همراه شوید و چراغ امید را در دل این کودکان روشن نگه دارید.

👈 مشارکت از طریق حساب رسمی گروه جهادی خیرینه:
💳 5892107050077463
💳 100150050398011502323560
​👈 مشارکت از طریق درگاه سایت خیرینه:
🔗 https://kheyrine.ir/product/38395

​(کلیه مبالغ جمع‌شده در پروژه‌ها، مطابق شرایط
مندرج در بیوی کانال زیر هزینه خواهد شد.)
📲 @kheyrine_ir

🔍 چرا دیتای نادرست مدل را بی‌صدا نابود می‌کند؟

وقتی مدل سالم است، دیتا نه!

همه ما این تجربه رو داشتیم ، ساعت‌ها زمان میزاریم ، مدل رو بهینه می‌کنیم، اما بعد از دیپلوی، نتایج عجیب و غریب می‌بینیم . مشکل از مدل نیست، از دیتای نامناسب است.

مدل یاد نمی‌گیرد که به شما بگوید دیتا خراب است. او بی‌صدا از همان دیتای اشتباه یاد می‌گیرد، پایپ‌لاین جلو می‌رود و منابع هدر می‌رود.

انواع خطاهای خاموش:

۱· ستون تاریخ به جای datetime، به صورت string وارد می‌شود.

۲· مقادیر منفی یا Null در جاهایی که نباید وجود داشته باشند، نفوذ می‌کنند.

۳· عدم تطابق کوچک در دیتا، باعث پیش‌بینی‌های فاجعه‌بار می‌شود.

راه‌حل اعتبارسنجی سیستماتیک دیتاست که در ادامه بیشتر بررسی میکنیم ؛ باماهمراه باشید 🌱

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

🆕️ فناوری Pandera اعتبارسنجی دیتافریم قبل از ورود به مدل

✍ در ادامه ی پست قبل که در رابطه با اعتبار سنجی سیستماتیک دیتاست صحبت کردیم؛ فناوری Pandera به عنوان یک فریمورک سبک و انعطاف‌پذیر برای اعتبارسنجی دیتافریم‌هاست که پایپ‌لاین‌های دیتا را خواناتر و مقاوم‌تر می‌کند.

· دو روش تعریف اسکیما:

- روش Declarative (مبتنی بر دیکشنری) برای تعریف سریع

- روش Class-based با DataFrameModel برای علاقه‌مندان به dataclass و Pydantic

بررسی‌های قدرتمند دیتا فقط شامل چک تایپ نیست؛ می‌توان بررسی‌های سفارشی مثل isin، str_startswith، gt، lt و Lambda نوشت.

این فناوری فراتر از Pandas ؛ از Polars، PySpark، Dask، Modin، GeoPandas و Ibis هم پشتیبانی می‌کند؛ درواقع یک اسکیما برای کل اکوسیستم پایتون !

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

🆕️ ۹۲۰ پروژه اوپن‌سورس Python برای ML — ریپوی مرجع Best-of Machine Learning with Python

۳۴ دسته از PyTorch ،TensorFlow ،scikit-learn و XGBoost تا MLOps، دیپلوی مدل، Experiment Tracking، Vector Search، GPU و RL.

📥 https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python

+DataScience_ir
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage

فقط دقت مدل کافی نیست؛ مدل باید کاربرد داشته باشد !

✍ در پروژه‌های AI و Computer Vision، صرفاً داشتن یک مدل با Accuracy بالا به معنی موفقیت پروژه نیست.

مدلی که فقط داخل یک Jupyter Notebook یا IDE اجرا می‌شود، هنوز بخش کوچکی از مسیر را طی کرده است.
ارزش واقعی زمانی ایجاد می‌شود که بتوانیم مدل را از محیط توسعه خارج کنیم و به یک سیستم یا محصول واقعی تبدیل کنیم؛ سیستمی که با داده‌های واقعی، نرم‌افزار، سخت‌افزار و کاربر نهایی ارتباط داشته باشد و بتواند یک مسئله واقعی را حل کند.

مسیر واقعی یک پروژه می‌تواند چیزی شبیه این باشد:
Data → Model → API → Application → Deployment → Real-World Impact

پس در کنار سؤال‌هایی مثل:
- دقت مدل چقدر است؟
- چه معماری‌ای استفاده شده؟
- آیا مدل بهتر از روش‌های قبلی عمل می‌کند؟

باید بپرسیم:
. این مدل دقیقاً چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
. چگونه وارد یک Application یا محصول واقعی می‌شود؟
. چگونه روی داده‌های واقعی کار می‌کند؟
. چطور Deploy و در دنیای واقعی استفاده می‌شود؟

به همین دلیل، کدنویسی و اجرای یک مدل پایان پروژه نیست؛ بلکه شروع مسیر تبدیل یک ایده به یک راهکار واقعی است.
در ادامه بیشتر درباره مسیر تبدیل AI و Computer Vision از یک مدل آزمایشگاهی به یک سیستم و محصول کاربردی صحبت می‌کنیم.باماهمراه باشید✨

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage