Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀🔥 آینده شغلیتو بساز!
علم داده (Data Science) همون مهارتیه که همهی بازار کار دنبالش هستن 💼📊
👨💻 توی این دوره جامع ۱۴۴ ساعته آموزش کاملاً عملی با ابزارهای روز مثل:
🐍 Python | 🗄 SQL | 📊 آمار | ⚡️ Power BI | 📈 Tableau | 🔥 Apache Spark | 📉 R
و کلی مباحث کاربردی دیگه برای ورود حرفهای به دنیای داده رو یاد میگیری!
💡 این فقط یه دوره نیست، بلکه یه فرصت طلایی برای جهش در مسیر شغلی توئه!
⏳ ظرفیت محدود – همین حالا اقدام کن!
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📍 اطلاعات و ثبتنام دوره:
👉https://B2n.ir/gg3504
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره:
📱 تلگرام: 09222477250
☎️ تماس: 021-67641999
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص
علم داده (Data Science) همون مهارتیه که همهی بازار کار دنبالش هستن 💼📊
👨💻 توی این دوره جامع ۱۴۴ ساعته آموزش کاملاً عملی با ابزارهای روز مثل:
🐍 Python | 🗄 SQL | 📊 آمار | ⚡️ Power BI | 📈 Tableau | 🔥 Apache Spark | 📉 R
و کلی مباحث کاربردی دیگه برای ورود حرفهای به دنیای داده رو یاد میگیری!
💡 این فقط یه دوره نیست، بلکه یه فرصت طلایی برای جهش در مسیر شغلی توئه!
⏳ ظرفیت محدود – همین حالا اقدام کن!
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📍 اطلاعات و ثبتنام دوره:
👉https://B2n.ir/gg3504
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره:
📱 تلگرام: 09222477250
☎️ تماس: 021-67641999
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص
کوتاه، درباره مدل پیش بینی آب و هوای گوگل به نام WeatherNext 2 : ⛅ 😶🌫️
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/YQwqoEm_xis?si=f_zUd-r5G978Uzgz
https://youtu.be/YQwqoEm_xis?si=f_zUd-r5G978Uzgz
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model
We’re powering a new era of global weather forecasting with WeatherNext 2, our most advanced and efficient AI model. It delivers more accurate, higher-resolution predictions to help everyone—from businesses managing global supply chains to you planning your…
1
در چه سن و سالی، برای یادگیری کدنویسی، بیش از حد پیر هستیم؟ (از زبان مهران سهامی، پروفسور در دانشگاه استنفورد)
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/cKtGsMHAp8g?si=wFbOAWxYEzZGI_rX
https://youtu.be/cKtGsMHAp8g?si=wFbOAWxYEzZGI_rX
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
It's Never Too Late to Learn to Code: Insights from Mehran Sahami
Is it ever too late to expand your knowledge of computer science and AI? Mehran Sahami, Professor and Chair of the Computer Science Department at Stanford University, addresses this and other questions as he shares his expertise.
Learn about Code in Place:…
Learn about Code in Place:…
طبق اعلام گارتنر، در پایان سال 2025 ، شرکت IBM (احتمالن به خاطر Watsonx ) به همراه مایکروسافت، گوگل و آمازون به عنوان لیدرهای اصلی ارائه پلت فرم های توسعه نرم افزارهای AI هستند.
در طول سال در همین کانال بسیار درباره Watsonx و همین طور راه حل های مایکروسافت از جمله Azure AI Foundry و Azure ML Studio صحبت کردیم.
👉 @ai_python ✍️
در بخش Challnegers نام LangChain و علی بابا به چشم می خوره که منطقی هست.
در بخش نیچ فقط CoreWeave و در بخش Visionaries فقط OpenAI به چشم می خوره.
در حال حاضر در این بین از محصولات زیر مجموعه XAI خبری نیست.😅
در طول سال در همین کانال بسیار درباره Watsonx و همین طور راه حل های مایکروسافت از جمله Azure AI Foundry و Azure ML Studio صحبت کردیم.
در بخش Challnegers نام LangChain و علی بابا به چشم می خوره که منطقی هست.
در بخش نیچ فقط CoreWeave و در بخش Visionaries فقط OpenAI به چشم می خوره.
در حال حاضر در این بین از محصولات زیر مجموعه XAI خبری نیست.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
اگه هنوز تصمیمهات بر پایه حس و تجربهست، وقتشه دادهها رو وارد بازی کنی
در این دوره یاد میگیری:
📊 تحلیل بازار ایران و ارزیابی سهام و ETF
📈 بهینهسازی پرتفوی با مدل مارکوویتز
📉 پیشبینی روندها با سریهای زمانی
💡 طراحی استراتژی آپشن و دلتا هجینگ
🚀 اجرای پروژه واقعی با دادههای ایران
🔥 بدون نیاز به تسلط برنامهنویسی!
پایتون رو در حد کاربردی یاد میگیری و بلافاصله در بازار استفاده میکنی.
👥 مناسب برای:
فعالان بازار سرمایه، تحلیلگران، مدیران سرمایهگذاری، و علاقهمندان فینتک (FinTech)
📌 مشاوره رایگان + جزئیات کامل:
🎓 موسسه توسعه
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
مقالهی «Spectral Bias Mitigation via xLSTM-PINN» به بررسی یک روش نوآورانه برای بهبود یادگیری ماشین در حل معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDEs) میپردازد. در ادامه خلاصهای از مقاله:
روشهای رایج Physics-Informed Neural Networks (PINNs) با سه چالش عمده مواجهاند:
1️⃣ سوگیری طیفی (Spectral Bias): شبکهها تمایل دارند فرکانسهای پایین را بهتر یاد بگیرند و در بازسازی مؤلفههای فرکانس بالا ضعیف عمل میکنند.
2️⃣ عدم تعادل داده-باقیمانده: وزندهی نامتناسب به دادهها و معادلات فیزیکی.
3️⃣ ضعف در برونیابی (Extrapolation): عملکرد ضعیف در پیشبینی خارج از ناحیه آموزش.
👉 @ai_python ✍️
💡 راهحل پیشنهادی
نویسندگان یک چارچوب جدید به نام xLSTM-PINN معرفی میکنند که شامل:
1️⃣ استخراج ویژگی چندمقیاسی با (Gated Memory): برای درک بهتر ساختارهای فرکانسی مختلف.
2️⃣ برنامه درسی فرکانسی مرحلهای (Staged Frequency Curriculum): آموزش تدریجی از فرکانسهای پایین به بالا.
3️⃣ وزندهی تطبیقی به باقیماندهها: برای تعادل بهتر بین دادهها و معادلات فیزیکی.
در چهار بنچمارک مختلف، این روش:
خطای طیفی، MSE، RMSE، MAE و MaxAE را بهطور قابل توجهی کاهش داده است.
پهنای باند قابل حل را گسترش داده و زمان رسیدن به آستانه خطا در فرکانسهای بالا را کاهش داده است.
گذارهای مرزی تمیزتر و نوسانات فرکانس بالا را کاهش داده است.
روشهای رایج Physics-Informed Neural Networks (PINNs) با سه چالش عمده مواجهاند:
نویسندگان یک چارچوب جدید به نام xLSTM-PINN معرفی میکنند که شامل:
در چهار بنچمارک مختلف، این روش:
خطای طیفی، MSE، RMSE، MAE و MaxAE را بهطور قابل توجهی کاهش داده است.
پهنای باند قابل حل را گسترش داده و زمان رسیدن به آستانه خطا در فرکانسهای بالا را کاهش داده است.
گذارهای مرزی تمیزتر و نوسانات فرکانس بالا را کاهش داده است.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
arXiv.org
Spectral Bias Mitigation via xLSTM-PINN: Memory-Gated...
Physics-informed learning for PDEs is surging across scientific computing and industrial simulation, yet prevailing methods face spectral bias, residual-data imbalance, and weak extrapolation. We...
DLeX: AI Python
مقالهی «Spectral Bias Mitigation via xLSTM-PINN» به بررسی یک روش نوآورانه برای بهبود یادگیری ماشین در حل معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDEs) میپردازد. در ادامه خلاصهای از مقاله: روشهای رایج Physics-Informed Neural Networks (PINNs) با سه چالش عمده…
پادکست فارسی مصنوعی مرتبط با این مقاله : https://t.me/c/2659071795/59
🚀 از داده تا موفقیت؛ دانشمند داده شو! 📊
هر داده یه دنیای پنهان از فرصتهاست…
با دوره جامع دانشمند داده یاد بگیر چطور این فرصتها رو پیدا کنی و تبدیل به یکی از پرتقاضاترین متخصصهای بازار کار بشی! 💡✨
✅ یادگیری عملی پایتون برای تحلیل دادهها 🐍
✅ کشف دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🤖
✅ اجرای پروژههای واقعی برای ورود حرفهای به بازار کار 📈
⏰ ظرفیت محدود ـ همین امروز قدم اول رو بردار و آیندهت رو با دادهها بساز!
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🌐جهت مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید 👇
https://B2n.ir/uq4983
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
☎️ مشاوره و ثبتنام: 02167641999
📲مشاوره تلگرام: 09222477250
Telegram Bot
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص
هر داده یه دنیای پنهان از فرصتهاست…
با دوره جامع دانشمند داده یاد بگیر چطور این فرصتها رو پیدا کنی و تبدیل به یکی از پرتقاضاترین متخصصهای بازار کار بشی! 💡✨
✅ یادگیری عملی پایتون برای تحلیل دادهها 🐍
✅ کشف دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🤖
✅ اجرای پروژههای واقعی برای ورود حرفهای به بازار کار 📈
⏰ ظرفیت محدود ـ همین امروز قدم اول رو بردار و آیندهت رو با دادهها بساز!
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🌐جهت مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید 👇
https://B2n.ir/uq4983
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
☎️ مشاوره و ثبتنام: 02167641999
📲مشاوره تلگرام: 09222477250
Telegram Bot
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص
فکر کنم دیگه تقریبن همه Ollama رو می شناسن و ازش برای هاستینگ مدل ها در محیط های On Premise استفاده می کنند. ولی مایکروسافت هم به تازگی یک محصول جدید ارائه داده که کم از Ollama نداره و از بسیاری از مدل ها هم پشتیبانی می کنه. در این ویدیو اطلاعات بیش تری از این محصول کسب کنید :
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/qL3HADDI6W4?si=2UVOEz59OlFw4lnb
https://youtu.be/qL3HADDI6W4?si=2UVOEz59OlFw4lnb
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Run local AI on any PC or Mac - Microsoft Foundry Local
Build powerful AI apps that run locally on any device—Windows, macOS, or mobile—without relying on the cloud using Foundry Local. Leverage full hardware performance, keep data private, reduce latency, and predict costs, even in offline or low-connectivity…