🚀 مدل Qwen3-VL: پرچمدار متن‌باز مدل‌های چندوجهی

تا حالا مدلی دیدی که بتونه ویدیوهای چندساعته رو موشکافانه بررسی کنه، متن روی عکس‌های کج یا پر از کاراکتر خاص رو درست بخونه و حتی از روی یه طرح اولیه برات نمودار Draw.io بسازه؟ 🤔
مدل Qwen3-VL دقیقا برای همین طراحی شده؛ یه نسل تازه از مدل‌های بینایی‌ـ‌زبانی با توانایی‌های شگفت‌انگیز. 🧠

🔍 ویژگی‌های کلیدی

- تشخیص رویدادها در ویدیو تا ۲ ساعت

- تشخیص متن (OCR) ارتقاءیافته: پشتیبانی از ۳۲ زبان (با دقت بیشتر روی کاراکترهای نادر و متن‌های مایل)

- کانتکست بومی ۲۵۶K توکن، قابل گسترش تا ۱M توکن

- پیشتاز در شناسایی ریسک در شرایط واقعی

این مدل به صورت متن‌باز روی ModelScope، Hugging Face، GitHub و در Alibaba Cloud Model Studio در دسترسه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 حافظه؛ راز تداوم در عامل‌های هوشمند

ایجنت‌های هوش مصنوعی بدون حافظه فقط جواب لحظه‌ای میدن و زود همه‌چیز یادشون میره. 😅
مایکروسافت توی دوره کوتاه Agent Memory توضیح میده چطور میشه به عامل‌ها «خاطره» داد تا تعامل‌ها طبیعی‌تر و مفیدتر بشن. 🧠

🔹 چی داخل این دوره هست؟

📌 حافظه کوتاه‌مدت → نگه داشتن چند پیام اخیر.

📌 حافظه بلندمدت → ذخیره اطلاعات مهم برای آینده.

📌 بازیابی هوشمند → پیدا کردن خاطره درست در زمان درست و...

🔹 چرا مهمه؟

گفتگوهای چندمرحله‌ای رو روان‌تر می‌کنه.

تجربه کاربر رو شخصی‌سازی می‌کنه.

عامل می‌تونه از گذشته یاد بگیره و بهتر تصمیم بگیره.(Self Improving)

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 چهارچوب GDPval: راهی برای سنجش ارزش واقعی AI

خیلی از تست‌هایی که برای هوش مصنوعی طراحی می‌شن، بیشتر شبیه امتحان مدرسه‌ان؛ سؤال‌های کوتاه، معما یا چندگزینه‌ای. ولی سؤال مهم‌تر اینه: «آیا یه مدل واقعاً می‌تونه توی کارهای اقتصادیِ دنیای واقعی به درد بخوره؟» 🧠

💡 داستان GDPval

شرکت OpenAI به تازگی GDPval رو معرفی کرد؛ یه چارچوب تازه که دقیقاً همین سؤال رو جواب می‌ده.
شامل ۱٬۳۲۰ وظیفه واقعی از ۴۴ شغل تخصصی توی ۹ صنعت کلیدی (مثل حقوق، مالی، سلامت و ...)

ورودی‌ها فقط متن نیستن؛ ممکنه یه اکسل، اسلاید، گزارش یا حتی داده‌ی تصویری باشه

خروجی مدل‌ها با کار متخصص‌های واقعی مقایسه می‌شه، نه با جواب از پیش تعریف‌شده

📊 چه نتایجی داشته؟

مدل‌های پیشرفته مثل GPT-5 توی بعضی وظایف به سطح آدم‌های متخصص رسیدن یا حتی جلو زدن

تفاوت بین نسل‌ها محسوسه: مثلاً GPT-4o خیلی ضعیف‌تر از GPT-5 عمل کرده

با این حال هنوز بازبینی انسانی ضروریه؛ چون مدل ممکنه جواب خیلی خوب بده، ولی یه خطای پنهان کل پروژه رو خراب کنه

🔮 چه اهمیتی داره؟

چهارچوب GDPval یعنی یه قدم به سمت اندازه‌گیری «ارزش اقتصادی» واقعی هوش مصنوعی.
این دیگه فقط بحث “مدل چند تا سؤال رو درست جواب می‌ده” نیست؛ بلکه اینه که:
چقدر از وقت کارمند رو کم می‌کنه
چقدر هزینه‌ی شرکت رو پایین می‌آره
و آیا می‌تونه کیفیت کار رو بالا ببره یا نه

🔗 مطالعه بیشتر GDPval
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🌙 صبح رو با هوش مصنوعی شروع کن!

تصور کن وقتی می‌خوابی، یکی بشینه به جای تو فکر کنه، علایقت رو مرور کنه، دیتاهای چت‌هات رو تحلیل کنه و صبح یه بسته‌ی شخصی‌‌سازی‌ شده از پیشنهادها و آپدیت‌ها بذاره جلوت. این دقیقاً کاریه که Pulse تو ChatGPT انجام میده. 🚀

🧠 قابلیت Pulse دقیقاً چیه؟

یه قابلیت جدید از ChatGPT که الان برای کاربرای Pro فعاله. شب تا صبح توی بک‌گراند روی داده‌ها و سلیقه‌هات کار می‌کنه و صبح بهت یه خلاصه‌ی اختصاصی میده:

- خبرها و ترندهای مرتبط با علاقه‌هات

- نکته‌ها و مقاله‌هایی که به دردت می‌خوره

- الهام‌ها و یادآوری‌های شخصی

🔑 چه اهمیتی داره؟

- صرفه‌جویی تو زمان صبحگاهی ⏰

- شخصی‌سازی عمیق‌تر از هر وقت دیگه

- تبدیل ChatGPT به یه دستیار واقعی که فقط واکنش‌گرا نیست، بلکه پیش‌فعال و باهوشه

و همین یعنی: آینده‌ی ChatGPT، جایی که فقط جواب نمی‌ده، بلکه خودش برات فکر می‌کنه و صبح با پیشنهادهای شخصی‌شده غافلگیرت می‌کنه 🌟

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

دوره آموزش علم داده و هوش مصنوعی باید پروژه محور باشه؟

جواب کوتاه اینه : بله.
اما این شرط لازمه ولی کافی نیست.

علم داده و هوش مصنوعی دارای مفاهیم بسیار مهم و عمیقی هست. اصلا این کار حجم کد بالایی نداره ولی پشت هر خط کد کلی مفهوم هست.

پس مهمتر از پروژه محور بودن، پرداختن درست به مفاهیمه.

تمامی آموزش های دیتایاد شامل سه مرحله مهم هست.

1️⃣ آموزش مفاهیم فارغ از کدنویسی
2️⃣ پیاده سازی مفاهیم در پایتون و تکمیل مفاهیم
3️⃣ تمرین و پروژه

پس اول به مفاهیم مسلط میشی و بعد هم هیچ مبحثی رو بدون تمرین و پروژه رد نمیکنی.
یک تیر و چند نشان🎯

🔴 نمیدونی از کجا شروع کنی مشاوره رایگان مارو از دست نده.

☎️ تلفن تماس : 09905501998
📞  درخواست مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 رقابت تازه مدل‌های هوش مصنوعی

تا چند وقت پیش، همه‌ی رقابت بین غول‌های هوش مصنوعی سر یه چیز بود: کی می‌تونه دقیق‌ترین و قوی‌ترین مدل رو بسازه. هر روز یه مدل جدید می‌اومد که خروجی‌هاش شگفت‌انگیزتر بود 🧠

اما حالا ماجرا عوض شده...

⚡ از دقت به سرعت

امروز دیگه کیفیت پایه‌ای مدل‌ها تقریبا به یه سطح بالای مشترک رسیده. چیزی که الان مهمه، سرعت پاسخ‌دهی و تجربه‌ی کاربره. شرکتی که بتونه در کسری از ثانیه جواب بده، برنده‌ی بازیه.

💰 جنگ هزینه‌ها

ساخت و اجرای مدل‌های بزرگ خیلی گرونه. بنابراین تمرکز اصلی شرکت‌ها رفته سمت بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌های اجرا. این یعنی ارائه‌ی مدل‌هایی که هم قوی باشن، هم ارزون‌تر برای استفاده در مقیاس وسیع.

🔒 حفظ قدرت در میدان

در نهایت، رقابت امروز بیشتر شبیه یه ماراتنه تا یه دو سرعت. هر شرکتی که بتونه همزمان قدرت مدل رو حفظ کنه، سرعت رو بالا ببره و هزینه‌ها رو بیاره پایین، می‌تونه مدت بیشتری توی صحنه بمونه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 ابزار Paper2Agent: پلی بین مقاله و ایجنت هوشمند

خیلی وقتا که مقاله‌ای رو می‌خونی، برای استفاده از نتایجش باید ساعت‌ها وقت بذاری تا کدهاش رو اجرا کنی یا ابزارهاش رو بازسازی کنی. Paper2Agent اومده همین مسیر رو هوشمند کنه؛ این پروژه، مقاله رو تحلیل می‌کنه و خروجی‌هاش رو به یه عامل هوش مصنوعی قابل تعامل تبدیل می‌کنه. 🧠

⚡ استخراج خودکار از مقاله و ساخت Agent

ابزار Paper2Agent دموها و آموزش‌های داخل مقاله رو شناسایی می‌کنه، به شکل ماژول جدا استخراج می‌کنه و بعد روی یه سرور MCP قرار می‌ده. نتیجه؟ هر مقاله تبدیل می‌شه به یه ایجنت علمی که می‌تونی مستقیم باهاش گفتگو کنی و ایده‌هاش رو در عمل تست کنی.

🔗 ریپو Paper2Agent
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

📊 نرمال‌سازی داده؛ چرا اینقدر مهمه؟

یکی از چیزایی که خیلی وقتا توی پروژه‌های یادگیری ماشین نادیده گرفته می‌شه، همین مرحله‌ی ساده‌ی نرمال‌سازی (Normalization/Standardization) داده‌هاست.

⚡ چرا لازمه؟

وقتی فیچرها (ویژگی‌ها) توی مقیاس‌های مختلف باشن (مثلا یکی قد به سانتی‌متر، یکی حقوق به میلیون)، الگوریتم‌ها گیج می‌شن. مثلا توی گرادیان نزولی، فیچر بزرگ‌تر می‌تونه کل جهت یادگیری رو خراب کنه.

🔧 روش‌های رایج

روش Min-Max Scaling: همه مقادیر رو میاره بین 0 و 1.

روش Standardization (Z-score): داده رو به میانگین صفر و واریانس یک تبدیل می‌کنه.

روش Robust Scaling: وقتی داده نویز یا مقادیر پرت زیاد داره.

🚀 نتیجه؟

مدل سریع‌تر یاد می‌گیره، دقت بهتر می‌شه و حتی بعضی وقتا همگرایی‌ای که بدون نرمال‌سازی غیرممکن بود، شدنی می‌شه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره جامع بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر:

تخفیف + اقساط + مشاوره رایگان

بیش از ۶۰ ساعت دوره پیشرفته از مبانی و مفاهیم مقدماتی تا موضوعات تخصصی دنیای بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

ویژگی های دوره بینایی

✅ توجه به مفاهیم و پروژه در کنارهم
✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده
✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام
✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

قراره چی یاد بگیریم:

✅درک تصویر و ساختار انواع تصویر
✅پردازش تصویر با OpenCV
✅تحلیل ویدیو
✅یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر
✅تشخیص اشیا با یادگیری عمیق
✅ردیابی اشیا و بررسی انواع الگوریتم ردیابی اشیا
✅تشخیص چهره
✅تحلیل تصاویر پزشکی و ماهواره ای
✅KalmanFilter, DeepSort, SIFT
✅Generative adversarial network (GAN)
✅single-shot detector (SSD)
✅Few-Shot Object Detection
✅SegNet
✅YuNet
✅ViT(vision Transformers)
و ......

🔥اینها یه بخشی از مباحث آموزشی این دوره ست

🖥️ ویدیو معرفی دوره

📞 نیاز به مشاوره رایگان داری؟
مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 کپسول نتورک‌ها؛ تلاش برای رفع ضعف CNN

بعد از موفقیت CNNها، همه‌چیز عالی به نظر می‌رسید؛ اما یه مشکل بزرگ وجود داشت:
شبکه CNN فقط «وجود یک ویژگی» رو تشخیص می‌ده، نه «رابطه بین ویژگی‌ها». مثلا ممکنه یه شبکه فکر کنه صورت درست شناسایی شده، در حالی که چشم‌ها برعکس یا دهان بالای بینی قرار گرفته! 😅

⚡ ایده جفری هینتون (۲۰۱۷)

برای حل این مشکل، هینتون و تیمش Capsule Networks رو معرفی کردن.
کپسول‌ها گروهی از نورون‌ها هستن که نه فقط حضور یک ویژگی، بلکه جهت، موقعیت و رابطه‌ی فضایی اون رو هم ذخیره می‌کنن.

🔧 مزایای Capsule Network

✅ توانایی تشخیص بهتر ساختار و ترکیب اشیا

✅ مقاومت بیشتر در برابر تغییر زاویه یا چرخش

✅ نیاز کمتر به داده برای یادگیری

🚀 چرا مهمه؟

تا امروز Capsule Networks هنوز جایگزین CNN نشده‌ان، اما راهی رو نشون دادن که شبکه‌های عصبی می‌تونن «هوشمندانه‌تر» به روابط بین اجزا نگاه کنن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 ورود Claude Sonnet 4.5؛ انقلابی در کدنویسی با هوش مصنوعی

شرکت Anthropic تازه‌ترین مدل خودش یعنی Claude Sonnet 4.5 رو معرفی کرده؛ مدلی که فقط کد تولید نمی‌کنه، بلکه می‌تونه پروژه‌های واقعی رو از صفر تا صد جلو ببره. 🤖💻

💡 چرا این مدل خاصه؟

مدل‌های قبلی بیشتر برای نمونه‌سازی و کمک‌های ساده بودن. اما Claude 4.5 توی تست‌ها (مثل SWE-Bench) نشون داده می‌تونه اپلیکیشن کامل بسازه؛ از راه‌اندازی دیتابیس گرفته تا خرید دامنه و حتی ممیزی امنیتی.

⚡ ویژگی‌های کلیدی

✅ عملکرد بهتر در بنچمارک‌های برنامه‌نویسی

✅ هم‌راستایی بیشتر با نیاز کاربر (خطاهای کمتر)

✅ توانایی فعالیت طولانی‌مدت مثل یک Agent واقعی

✅ ابزار جدید Claude Agent SDK برای توسعه‌دهنده‌ها

این حرکت می‌تونه مرز بین «برنامه‌نویس» و «ابزار هوش مصنوعی» رو کمرنگ کنه. اگر درست مدیریت بشه، توسعه نرم‌افزار سریع‌تر، ارزان‌تر و هوشمندتر خواهد شد. اما همزمان نگرانی‌های امنیتی و اخلاقی جدیدی رو هم ایجاد می‌کنه.

🔗 منبع TechCrunch
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

پکیج کامل و رایگان یادگیری ماشین!

این ریپازیتوری یک مجموعه جامع و کامل از هر چیزی است که برای شروع و حرفه‌ای شدن در یادگیری ماشین نیاز دارید. تمام محتوا در قالب نوت‌بوک‌های تعاملی ارائه شده تا یادگیری عمیق و کاربردی باشد.

📚 لیست خلاصه‌شده سرفصل‌ها:

بخش ۱: کار با داده در پایتون
مقدمات: پایتون
مصورسازی
آماده‌سازی داده

بخش ۲: یادگیری ماشین کلاسیک
آشنایی با اصول ML و Scikit-Learn.
مدل‌های رگرسیون
مدل‌های کلاسیفیکیشن
یادگیری بدون نظارت

بخش ۳: یادگیری عمیق با TensorFlow
شبکه‌های عصبی
بینایی کامپیوتر (CV)
پردازش زبان طبیعی (NLP)

🟢 نحوه دسترسی:
وارد این لینک بشید و ریپازیتوری رو clone کنید.

🔴 توصیه‌ها برای استفاده بهتر از دوره:

1️⃣ مطالعه خودآموز: هر نوت‌بوک شامل توضیحات شفاف، مثال‌های کد و تمرین‌های عملی است.
2️⃣ مسیر پیشنهادی: مطالعه را از بخش ۱ شروع کرده و به ترتیب به سراغ یادگیری ماشین کلاسیک و در نهایت یادگیری عمیق برید.
3️⃣ تمرین عملی: حتما تمرین‌های انتهای هر نوت‌بوک رو خودتون حل کنید تا مفاهیم به خوبی تثبیت بشن.


📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad

🚀 مدل Sora 2: شاهکار جدید OpenAi

تازه‌ترین محصول OpenAI یعنی Sora 2 رسماً معرفی شد!
این مدل فقط تصویر نمی‌سازه، بلکه ویدیو + صدا رو هم‌زمان تولید می‌کنه و تجربه‌ای کاملاً جدید برای خالقان محتوا به وجود آورده. 🎬🧠

✨ ویژگی‌های جدید

✅ تصویر همراه با صدا: ویدیوها حالا با افکت‌های صوتی و گفتار طبیعی ساخته می‌شن؛ مثل شنیدن صدای موج همزمان با دیدن ساحل.

✅ فیزیک واقعی‌تر: حرکت بدن، جریان آب و تعامل اجسام با محیط طبیعی‌تر و نزدیک‌تر به واقعیت شده.

📱 اپلیکیشن شبیه TikTok

شرکت OpenAI همزمان اپلیکیشنی معرفی کرده که مثل تیک‌تاکه؛ ویدیوهای ساخته‌شده رو می‌شه اونجا دید، لایک کرد، کامنت گذاشت یا حتی «Remix» کرد.
ویژگی جالب‌تر؟ می‌تونی با رضایت دوستانت، چهره‌شون رو داخل ویدیو بیاری (Cameo).

🎯 چرا مهمه؟

- سرعت و سادگی تولید محتوای ویدیویی رو چند برابر می‌کنه.

- خالقان محتوا بدون تجهیزات حرفه‌ای می‌تونن داستان‌های سینمایی بسازن.

- تعامل اجتماعی حول ویدیوهای AI وارد مرحله تازه‌ای می‌شه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎙️ انقلاب صدای انسانی با Octave 2

مدل Octave 2 از Hume AI تازه معرفی شده و قراره سطح جدیدی از Text-to-Speech رو به نمایش بذاره.
درسته، قبلاً هم مدل‌هایی داشتیم که لحن و تلفظ رو منتقل می‌کردن، اما Octave 2 یه تفاوت اساسی داره: این مدل نه فقط لحن و احساسات رو کپی می‌کنه، بلکه می‌تونه اون‌ها رو بازتولید، ترکیب و حتی در زبان‌های دیگه هم حفظ کنه. 🔥

🚀 آپدیت‌ها و تغییرات جدید

پشتیبانی از ۱۱ زبان جهانی: از انگلیسی و آلمانی تا عربی و ژاپنی.
سرعت شگفت‌انگیز: تولید صدا در کمتر از ۲۰۰ میلی‌ثانیه.
مقرون‌به‌صرفه‌تر: هزینه‌ی استفاده تقریباً نصف نسل قبلی.
Voice Conversion: تبدیل یک صدا به صدای دیگه بدون از دست دادن جزئیات.
Phoneme Editing: امکان دستکاری دقیق تلفظ و لهجه.
ادغام با EVI 4 mini: برای ساخت تجربه‌های مکالمه‌ای زنده و تعاملی.
حفظ شخصیت گوینده بین زبان‌ها: تفاوت اصلی! حتی اگر متن به زبان دیگه باشه، Octave 2 می‌تونه لهجه و حس همون گوینده رو نگه داره.

🔗 منبع HumeAi
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

میدونستی ما سه تا دوره جامع داریم؟

🔴 دوره جامع متخصص علم داده
🔵 دوره جامع بینایی کامپیوتر
🟡 دوره جامع نخبگان پایتون

😇 میدونستی هر سه تا دوره جامع ما 14 روز ضمانت بازگشت وجه دارن؟

✨میدونستی اگه هر سه تا دوره جامع مارو باهم بگیری علاوه بر تخفیفات دوره ها، میتونی از 15 درصد تخفیف بیشتر استفاده کنی؟

🎯 پکیج ۳ تا دوره جامع

اگه نمیدونی کدومش به دردت میخوره پس از مشاوره رایگان استفاده کن

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🌐 مدل Granite 4.0؛ نسل تازه مدل‌های کوچک IBM

شرکت IBM با Granite 4.0 سری جدیدی از مدل‌های کوچک زبانی رو معرفی کرده. این مدل‌ها برای کارهای جدی مثل تحلیل اسناد، RAG و اجرای عامل‌ها (Agentic Workflows) طراحی شدن و بهینه‌سازی ویژه برای محیط‌های سازمانی دارن.

🧠 اجرای لوکال با دقت و سرعت

مدل Granite-Micro (۳.۴B) می‌تونه به‌طور کامل در مرورگر و روی WebGPU اجرا بشه. این یعنی:

✅ پردازش بدون نیاز به سرور ابری

✅ حفظ حریم خصوصی داده‌ها

✅ هزینه تا ۲۳ برابر کمتر از مدل‌های بزرگ

مدل Granite ترکیبی از کارایی علمی، سادگی اجرا و امنیت داده‌ها رو ارائه می‌ده؛ مناسب برای توسعه‌دهنده‌ها و سازمان‌هایی که دنبال مدل‌های سبک ولی کاربردی هستن.

🔗 صفحه HuggingFace
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 مرورگر Comet؛ هوش مصنوعی در دل وب

شرکت Perplexity مرورگر هوشمند Comet رو که قبلاً با اشتراک ۲۰۰ دلاری در ماه عرضه می‌شد، حالا به‌صورت رایگان برای همه منتشر کرده. این خبر می‌تونه نقطه عطفی در تجربه وب‌گردی با کمک هوش مصنوعی باشه. 🧠

🌐 مرورگری که می‌فهمه و همراهی می‌کنه

مرورگر Comet بر پایه Chromium ساخته شده و مثل مرورگرهای رایج افزونه‌ها رو پشتیبانی می‌کنه. اما چیزی که اونو متمایز می‌کنه، هوش مصنوعی تعاملیشه:

✅ صفحات وب رو خلاصه می‌کنه و نکات اصلی رو به شما می‌ده.

✅ می‌تونید مستقیماً درباره محتوای هر سایت ازش سؤال بپرسید.

✅ ابزارهایی مثل @tab برای ارجاع سریع به تب‌های باز، یا اتصال به ایمیل و تقویم برای مدیریت وظایف روزمره رو داره.


به این ترتیب، Comet وب رو از یک محیط صرفاً اطلاعاتی به یک محیط تعاملی و هوشمند تبدیل می‌کنه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@