شرکت همراه اول برای پروژه «توسعه موتور جستجوی بومی» از متخصصین دارای سابقه مرتبط یا واجدین تخصصهای زیر دعوت به همکاری میکند (با شرایط مناسب):
🔹آشنایی کامل با برنامه نویسی به حداقل یکی از زبانهای جاوا، پایتون، ++C
🔸آشنایی با مفاهیم برنامهنویسی شیء گرا و design patternهای آن
🔹آشنایی و تجربه در حوزه معماری و طراحی سیستمهای نرمافزاری توزیعشده و مقیاسپذیر
🔸آشنایی با مفاهیم و شاخصهای حوزه کلانداده (big data)
🔹آشنایی و تجربه کار با زیرساختهای سیستمهای توزیعشده خصوصا نرمافزارهای زیستبوم کلانداده آپاچی (Hadoop, Spark, Elasticsearch, ...)
🔸آشنایی با برنامهنویسی front-end سامانههای مبتنی بر وب یا کلاینتهای موبایل (خصوصا اندروید)
🔹آشنایی با مفاهیم و موضوعات حوزه علوم و تحلیل داده و دادهکاوی در مقیاس کلانداده (شامل پردازش زبان طبیعی (NLP)، الگوریتمهای تحلیل گراف، الگوریتمهای خوشهبندی و ردهبندی (Clustering & Classification)، ذخیره و بازیابی اطلاعات متنی (Text retrieval)، ارزیابی کیفیت داده و ...)
🔸آشنایی با مفاهیم حوزه DevOps و Operation و زیرساختهای نرمافزاری (شامل زیرساختهای پردازش ابری، کانتینرها، مجازیسازی، راهکارهای تجمیع و تحلیل لاگ و ...)
مزایا:
✅ حقوق مناسب و پرداخت بهموقع
✅ بیمه و بیمه تکمیلی
✅ کارانه در طول سال
✅ مشارکت در پروژه در سطح ملی
✅ حضور در یک تیم با تجربه و کار در حوزههای لبه فناوری
✅ امکان رشد و پیشرفت در حوزههای تخصصی و شغلی
علاقهمندان لطفا رزومه خودشون را به همین id یا به پست الکترونیکی mm.arsanjani@gmail.com ارسال کنند.
🔹آشنایی کامل با برنامه نویسی به حداقل یکی از زبانهای جاوا، پایتون، ++C
🔸آشنایی با مفاهیم برنامهنویسی شیء گرا و design patternهای آن
🔹آشنایی و تجربه در حوزه معماری و طراحی سیستمهای نرمافزاری توزیعشده و مقیاسپذیر
🔸آشنایی با مفاهیم و شاخصهای حوزه کلانداده (big data)
🔹آشنایی و تجربه کار با زیرساختهای سیستمهای توزیعشده خصوصا نرمافزارهای زیستبوم کلانداده آپاچی (Hadoop, Spark, Elasticsearch, ...)
🔸آشنایی با برنامهنویسی front-end سامانههای مبتنی بر وب یا کلاینتهای موبایل (خصوصا اندروید)
🔹آشنایی با مفاهیم و موضوعات حوزه علوم و تحلیل داده و دادهکاوی در مقیاس کلانداده (شامل پردازش زبان طبیعی (NLP)، الگوریتمهای تحلیل گراف، الگوریتمهای خوشهبندی و ردهبندی (Clustering & Classification)، ذخیره و بازیابی اطلاعات متنی (Text retrieval)، ارزیابی کیفیت داده و ...)
🔸آشنایی با مفاهیم حوزه DevOps و Operation و زیرساختهای نرمافزاری (شامل زیرساختهای پردازش ابری، کانتینرها، مجازیسازی، راهکارهای تجمیع و تحلیل لاگ و ...)
مزایا:
✅ حقوق مناسب و پرداخت بهموقع
✅ بیمه و بیمه تکمیلی
✅ کارانه در طول سال
✅ مشارکت در پروژه در سطح ملی
✅ حضور در یک تیم با تجربه و کار در حوزههای لبه فناوری
✅ امکان رشد و پیشرفت در حوزههای تخصصی و شغلی
علاقهمندان لطفا رزومه خودشون را به همین id یا به پست الکترونیکی mm.arsanjani@gmail.com ارسال کنند.
#آموزش #فیلم #منابع
اسلایدها و فیلم سخنرانی AAAI امروز
ویدیو:
https://vimeo.com/390347111
اسلاید سخنرانی یان لکان:
https://drive.google.com/file/d/1r-mDL4IX_hzZLDBKp8_e8VZqD7fOzBkF/view
Video of the talks:
- 1:10 in for #Geoff_Hinton,
- 1:44 for #Yann_LeCun,
- 2:18 for #Yoshua_Bengio
- 2:51 for the panel discussion moderated by Leslie Pack Kaelbling
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
اسلایدها و فیلم سخنرانی AAAI امروز
ویدیو:
https://vimeo.com/390347111
اسلاید سخنرانی یان لکان:
https://drive.google.com/file/d/1r-mDL4IX_hzZLDBKp8_e8VZqD7fOzBkF/view
Video of the talks:
- 1:10 in for #Geoff_Hinton,
- 1:44 for #Yann_LeCun,
- 2:18 for #Yoshua_Bengio
- 2:51 for the panel discussion moderated by Leslie Pack Kaelbling
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
🎥 #فیلم های آموزشی شبکههای بازگشتی عمیق و پیاده سازی در #Tesnorflow2 و #Keras که در #صندوق_نوآوری_و_شکوفایی برگزار گردید. #منابع
http://class.vision/deeplearning2/
پیشنمایش دوره در آپارات:
https://www.aparat.com/v/zqbc8
کد تخفیف ۱۰ درصدی مخصوص اعضای کانال:
aipython
پ.ن: پیشنهاد میکنم که این آموزش مفید رو جهت کامل کردن دوره های آموزشی و یادگیری خودتون داشته باشید.
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
http://class.vision/deeplearning2/
پیشنمایش دوره در آپارات:
https://www.aparat.com/v/zqbc8
کد تخفیف ۱۰ درصدی مخصوص اعضای کانال:
aipython
پ.ن: پیشنهاد میکنم که این آموزش مفید رو جهت کامل کردن دوره های آموزشی و یادگیری خودتون داشته باشید.
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
Forwarded from arXiv
Forwarded from MVIP 2020
#کارگاه_های_آموزشی_کنفرانس
✅ کارگاه آموزشی: شبکههای مولد تخاصمی (GAN) و پیادهسازی در کراس / تنسورفلو
👈 برای شرکت در این کارگاهها ثبت نام در کنفرانس ضروری نیست، اما دانشجویان به خصوص دانشجویان دانشگاههای شهر قم و تمامی دانشجویان دانشگاه تهران میتوانند با ثبت نام رایگان در کنفرانس، با تخفیف ویژه در این کارگاهها ثبت نام و شرکت کنند.
https://mvip2020.ut.ac.ir/performa?_action=wks&lang=fa
http://mvip2020.ut.ac.ir
@mvip_2020
✅ کارگاه آموزشی: شبکههای مولد تخاصمی (GAN) و پیادهسازی در کراس / تنسورفلو
👈 برای شرکت در این کارگاهها ثبت نام در کنفرانس ضروری نیست، اما دانشجویان به خصوص دانشجویان دانشگاههای شهر قم و تمامی دانشجویان دانشگاه تهران میتوانند با ثبت نام رایگان در کنفرانس، با تخفیف ویژه در این کارگاهها ثبت نام و شرکت کنند.
https://mvip2020.ut.ac.ir/performa?_action=wks&lang=fa
http://mvip2020.ut.ac.ir
@mvip_2020
Forwarded from arXiv
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
یه ربات نوشتیم همین که مقالات در arXiv ثبت میشند میفرسته به این کانال. دوست داشتید عضو بشید:
🗣 @ai_python_arxiv
🗣 @ai_python_arxiv
DLeX: AI Python
یه ربات نوشتیم همین که مقالات در arXiv ثبت میشند میفرسته به این کانال. دوست داشتید عضو بشید: 🗣 @ai_python_arxiv
We are pleased to announce that with help of Mr. Feizi the bot is alive again :)
meet our bot here: 🗣 @ai_python_arxiv
meet our bot here: 🗣 @ai_python_arxiv
If a statistician is given data and asked to extract insights from it, there are a number of considerations.
Here are some of them. What is the motivation for the analysis? Who will use the results, when will they use them and for what purpose? Am I clear on the meaning of the data? Codebooks are often of little help in answering this question.
Are there other data or background information that should be used in the analysis? How clean are the data? Have they been recoded or transformed in any way? Have some fields been imputed? If so, how? Will recoding, transformations or imputations be needed?
If there are missing data, why are they missing? Which variables do we need to explain or predict? Which variables will we use to predict them? On the other hand, is unsupervised learning best? Will a single model do, or are there subgroups or latent segments in the data that need to incorporated into the modeling? Would a hierarchical model be appropriate? If the data are longitudinal or time-series, there are a host of issues that will need to be addressed.
When mining any data, patterns will found which cannot be explained and have no clear utility to decision makers or other researchers.
The above would apply even if the statistician is an AI.
❇️ @AI_Python
Here are some of them. What is the motivation for the analysis? Who will use the results, when will they use them and for what purpose? Am I clear on the meaning of the data? Codebooks are often of little help in answering this question.
Are there other data or background information that should be used in the analysis? How clean are the data? Have they been recoded or transformed in any way? Have some fields been imputed? If so, how? Will recoding, transformations or imputations be needed?
If there are missing data, why are they missing? Which variables do we need to explain or predict? Which variables will we use to predict them? On the other hand, is unsupervised learning best? Will a single model do, or are there subgroups or latent segments in the data that need to incorporated into the modeling? Would a hierarchical model be appropriate? If the data are longitudinal or time-series, there are a host of issues that will need to be addressed.
When mining any data, patterns will found which cannot be explained and have no clear utility to decision makers or other researchers.
The above would apply even if the statistician is an AI.
❇️ @AI_Python
pyt.pdf
4.1 MB
۲۰ کتابخانه پایتونی
20 Python Libraries You Aren’t Using (But Should)
#پایتون #منابع #کتاب
#book #python
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
20 Python Libraries You Aren’t Using (But Should)
#پایتون #منابع #کتاب
#book #python
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
y.pdf
806.7 KB
۴۱ سوال ضروری یادگیری ماشین که در مصاحبه باید دانست
#یادگیری_ماشین #منابع #آموزش #کتاب
#machinelearning #book
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
#یادگیری_ماشین #منابع #آموزش #کتاب
#machinelearning #book
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
slides-steve.pdf
58.5 KB
لکچر lecture دکتر Stephen Clark در مورد
Applications: Statistical Machine Translation
#ترجمه_ماشینی #آمار #منابع #کتاب #یادگیری_ماشین #پردازش_زبان_طبیعی
#machinelearning #machinetranslation #NLP
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
Applications: Statistical Machine Translation
#ترجمه_ماشینی #آمار #منابع #کتاب #یادگیری_ماشین #پردازش_زبان_طبیعی
#machinelearning #machinetranslation #NLP
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
uu.pdf
828 KB
Reading and Writing Data with Pandas
#پایتون #منابع #آموزش
#PYTHON
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
#پایتون #منابع #آموزش
#PYTHON
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
graphs.pdf
256.3 KB
گرافها و یادگیری ماشین
#الگوریتمها #منابع #یادگیری_ماشین #کتاب #آموزش
#machinelearning #book
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
#الگوریتمها #منابع #یادگیری_ماشین #کتاب #آموزش
#machinelearning #book
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
Forwarded from DataDays 2022
💎 ثبتنام گام نهایی آغاز شد!
▫️ هماکنون میتوانید با تکمیل پروفایل و تشکیل تیمهای خود در سایت برای گام نهایی DataDays ثبتنام کنید.
▫️ برای آشنایی بیشتر با DataDays سایت و کانال را دنبال کنید.
🔷 ثبتنام کنید:
🔗 datadays.sharif.edu/go/CreateYourTeamNow
💠 @datadays_sharif
▫️ هماکنون میتوانید با تکمیل پروفایل و تشکیل تیمهای خود در سایت برای گام نهایی DataDays ثبتنام کنید.
▫️ برای آشنایی بیشتر با DataDays سایت و کانال را دنبال کنید.
🔷 ثبتنام کنید:
🔗 datadays.sharif.edu/go/CreateYourTeamNow
💠 @datadays_sharif
Mysterious radio signals from space have been known to repeat, but for the first time, researchers have noticed a pattern in a series of bursts coming from a single source half a billion light-years from Earth.
Link: https://t.co/y4hgBhqaco
Link: https://t.co/y4hgBhqaco
Latent Structure Modelsfor NLP.pdf
2.4 MB
آموزش خیلی مفیدی
Latent Structure Models for NLP
#پردازش_زبان_طبیعی #آموزش #کتاب #منابع
#nlp
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
Latent Structure Models for NLP
#پردازش_زبان_طبیعی #آموزش #کتاب #منابع
#nlp
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
❇️ @AI_Python
fastai—A Layered API for Deep Learning
https://www.fast.ai//2020/02/13/fastai-A-Layered-API-for-Deep-Learning/
Complete documentation and tutorials:
https://docs.fast.ai/
https://www.fast.ai//2020/02/13/fastai-A-Layered-API-for-Deep-Learning/
Complete documentation and tutorials:
https://docs.fast.ai/
Forwarded from Pythonic AI (Soroush Hashemi Far)
پروفسور استرنگ کورسی هم برای یادگیری ماشینی و برخی مباحث یادگیری عمیق تدریس کرده اند که در لینک زیر میتونین به ویدیوهای این کورس دسترسی داشته باشین: لینک
MIT OpenCourseWare
Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning | Mathematics | MIT OpenCourseWare
Linear algebra concepts are key for understanding and creating machine learning algorithms, especially as applied to deep learning and neural networks. This course reviews linear algebra with applications to probability and statistics and optimization–and…