🎓 ‏ معرفی ۹ دوره رایگان هوش مصنوعی با مدرک معتبر

⚡️ ‏ لیست‌ نهایی از ۹ دوره آموزشی برتر هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۶ منتشر شد که فرصتی عالی برای ارتقای مهارت‌های تخصصی است. این دوره‌ها از مفاهیم پایه‌ای تا کاربردهای پیشرفته در کسب‌وکار را پوشش می‌دهند.

‏

🔹 ‏ IBM AI for Everyone: بررسی مفاهیم هسته‌ای، اخلاق در AI و استفاده عملی از ابزارهای مولد برای افراد غیرمتخصص (لینک)
🔹 ‏ Elements of AI: دوره‌ای از دانشگاه هلسینکی برای درک عمیق توانمندی‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به کدنویسی (لینک)
🔹 ‏ AI and Career Empowerment: تمرکز بر تغییر ساختار صنایع و مسیرهای شغلی جدید از دیدگاه دانشگاه مریلند (لینک)
🔹 ‏ AI for Business Professionals: دوره سریع اچ‌پی (HP) برای یادگیری پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) و عملیات تجاری در ۶۰ دقیقه (لینک)
🔹 ‏ Google AI Essentials: آموزش مهارت‌های کاربردی و آماده‌سازی برای بازار کار توسط متخصصان گوگل (لینک)
🔹 ‏ Foundations of Prompt Engineering: دوره تخصصی آمازون برای یادگیری تکنیک‌های Zero-shot و Few-shot در طراحی پرامپت‌های موثر (لینک)
🔹 ‏ AI Fluency Framework: چارچوب آموزشی شرکت Anthropic برای کار با هوش مصنوعی به‌صورت اخلاقی و ایمن (لینک)
🔹 ‏ Introduction to Generative AI: مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای تولید محتوا توسط مایکروسافت (لینک)
🔹 ‏ Everyday AI Concepts: آشنایی با یادگیری ماشین (Machine Learning) و شبکه‌های عصبی برای درک مسئولانه فناوری در محیط کسب‌وکار (لینک)
‏

🚀 ‏ انتخاب این دوره‌ها بسته به نیاز شما از مباحث تئوریک تا تکنیک‌های فنی می‌تواند مسیر یادگیری در سال جدید را هموارتر کند. شرکت در این برنامه‌ها برای تقویت رزومه و به‌روز ماندن در اکوسیستم هوش مصنوعی توصیه می‌شود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

🎂 ‏ معرفی مدل REMIND برای ردیابی اشیاء

⚡️ ‏ مدل جدید REMIND که توسط تیم CVAR-UPM توسعه یافته، یک سیستم نوآورانه برای ردیابی آنلاین اشیاء (Online Multi-Object Tracking) در محیط‌های داخلی است. این ابزار به طور خاص بر روی بازشناسی هویت (Re-ID) بلندمدت اشیاء عمومی تمرکز دارد.

🧠 ‏ نکته کلیدی در طراحی این مدل، توانایی آن در کار با تصاویر RGB تک‌دوربینه (Monocular) است. برخلاف بسیاری از سیستم‌های مشابه، REMIND برای عملکرد دقیق خود نیازی به تخمین ژست دوربین (Camera Pose) یا اطلاعات عمق (Depth) ندارد.

🚀 ‏ این رویکرد باعث می‌شود مدل در سناریوهای واقعی که داده‌های پیچیده سنسوری در دسترس نیستند، کارایی بالایی داشته باشد. شما می‌توانید جزئیات فنی بیشتر و پیاده‌سازی این پروژه را در مخزن رسمی آن مشاهده کنید.

Paper | Project | Repo

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

🤖 ‏ بزرگ‌ترین کلاهبرداری بشریت از دیدگاه Claude

🧠 ‏ مدل هوش مصنوعی Claude در پاسخ به سوالی درباره بزرگ‌ترین کلاهبرداری جمعی تاریخ که انسان‌ها آن را عادی می‌پندارند، تحلیل تامل‌برانگیزی ارائه داده است.

💼 ‏ این مدل به ساختار ساعات کاری مدرن (۹ تا ۵) و گره خوردن هویت و ارزش انسان‌ها به میزان بهره‌وری شغلی اشاره کرده است؛ ساختاری سنتی که از دوران انقلاب صنعتی باقی مانده و با وجود پیشرفت تکنولوژی تغییر نکرده است.

‏⏳ به عقیده Claude، بزرگ‌ترین فریب این است که پذیرفته‌ایم برای بقا باید دائماً در حال دویدن باشیم، در حالی که تکنولوژی و اتوماسیون باید زمان آزاد و رفاه بیشتری برای جامعه به ارمغان بیاورند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#خبر #Claude

🚀 ‏ گلچین منابع آموزشی PyTorch

⚡ ‏ اگر به دنبال تسلط بر PyTorch هستید، مخزن پیشنهادی شامل مجموعه‌ای جامع از بهترین منابع یادگیری برای این فریم‌ورک محبوب است. این لیست تمامی سطوح، از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته در یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد.

🧠 ‏ این منبع ارزشمند برای افرادی که می‌خواهند مهارت‌های خود را در پیاده‌سازی مدل‌های عصبی ارتقا دهند، بسیار کاربردی است. شما می‌توانید از طریق لینک زیر به این مخزن در GitHub دسترسی داشته باشید.

🔗 ‏ لینک مشاهده منابع PyTorch

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #PyTorch

🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #59 | 📦 20 پست
🕐 دوشنبه 1405/04/22 ساعت 14:00 تا سه‌شنبه 1405/04/23 ساعت 14:00

🤖 مدل‌های زبانی بزرگ

گزارش جدید از تحولات هوش مصنوعی به معرفی مدل Grok 4.5 با امتیاز Elo معادل 1543 و انتشار جزئیات سطوح استدلالی مدل GPT-5.6 Sol اشاره دارد.
🔗 مشاهده پست

مدل پایدار Qwythos-9B-v2 بر پایه Qwen3.5 توسعه یافته و با کاهش خطای تکرار به 0% و پشتیبانی از بافت 1M توکن، استدلال پایدارتری ارائه می‌دهد.
🔗 مشاهده پست

پلتفرم رایگان Qwen Chat با پشتیبانی از مدل‌های قدرتمند Qwen 3.7 plus و max بدون محدودیت تحریمی امکاناتی مانند تولید تصویر، ویدیو و Deep Research را ارائه می‌کند.
🔗 مشاهده پست

مدل متن‌باز GigaChat 3.5 Ultra با 432 میلیارد پارامتر و لایسنس MIT منتشر شد که به لطف معماری‌های نوین، سرعت تولید متن را تا 2.2 برابر افزایش داده است.
🔗 مشاهده پست

بررسی رفتار مدل‌های Claude در 309 هزار دیالوگ نشان می‌دهد که لحن و محتوای پاسخ‌ها بر اساس زبان تغییر می‌کند، به طوری که در زبان انگلیسی محتاط‌تر و در روسی دقیق‌تر عمل می‌کند.
🔗 مشاهده پست

🌐 بینایی ماشین و مدل‌های چندوجهی

ابزار هوش مصنوعی Dola Seedream 5.0 Pro با کسب امتیاز 1415 در بنچمارک Multi-Image Edit به رتبه دوم جهانی در ویرایش دقیق تصاویر دست یافت.
🔗 مشاهده پست

مدل ویدئویی جدید SeaDance 2.5 از شرکت ByteDance معرفی شد که قادر است ویدیوهای 30 ثانیه‌ای یکپارچه با کیفیت 4K نیتیو و بر اساس 50 تصویر مرجع تولید کند.
🔗 مشاهده پست

سیستم نوآورانه REMIND برای ردیابی آنلاین اشیاء در محیط‌های داخلی معرفی شد که بدون نیاز به تخمین ژست دوربین یا عمق، تنها با تصاویر RGB تک‌دوربینه کار می‌کند.
🔗 مشاهده پست

🛠 ابزارها و زیرساخت توسعه

پروژه‌ای جدید با تبدیل ایده‌های کتاب کارآفرین مینیمالیست به مهارت‌های کاربردی برای Claude Code، فرآیند اعتبارسنجی ایده و تعیین اسکوپ MVP را خودکار کرده است.
🔗 مشاهده پست

ابزار محلی Wigolo به ایجنت‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد بدون نیاز به API پولی، عملیات جستجو و خزش وب را روی سیستم شما با پشتیبانی از 18 منبع انجام دهند.
🔗 مشاهده پست

قابلیت جدید Google AI Studio امکان ایمپورت مستقیم کدبیس از GitHub به مدل Gemini را برای توسعه، ویرایش و استقرار سریع‌تر پروژه‌ها فراهم کرده است.
🔗 مشاهده پست

🎓 آموزش و منابع تخصصی

کتاب AI Product Manager’s Handbook در ویرایش دوم خود راهنمایی جامع برای انتقال از نقش‌های فنی به مدیریت محصول هوش مصنوعی و تجاری‌سازی مدل‌ها ارائه می‌دهد.
🔗 مشاهده پست

ریپازیتوری ارزشمند deep-learning-drizzle آرشیوی بزرگ از دوره‌های دانشگاهی تراز اول جهان در زمینه‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی را گردآوری کرده است.
🔗 مشاهده پست

لیستی از 9 دوره رایگان هوش مصنوعی برای سال 2026 به همراه مدرک معتبر از موسساتی چون IBM و دانشگاه هلسینکی برای ارتقای مهارت‌های تخصصی منتشر شد.
🔗 مشاهده پست

برای علاقه‌مندان به فریم‌ورک محبوب پای‌تورچ، مخزن جدیدی شامل گلچین منابع آموزشی PyTorch از مفاهیم پایه تا یادگیری عمیق پیشرفته در گیت‌هاب در دسترس قرار گرفت.
🔗 مشاهده پست

🤖 ‏ هوش مصنوعی و رفتارهای استراتژیک در Vending-Bench

🔬 ‏ محققان Andon Labs در بنچمارک جدید خود به نام Vending-Bench 2، توانایی مدل‌های هوش مصنوعی را برای مدیریت کسب‌وکارهای رقابتی می‌سنجند. در این آزمایش، مدل‌ها باید با اتخاذ استراتژی‌های تجاری، بیشترین سود ممکن را کسب کنند.

⚡ ‏ نکته جالب اینجاست که در تست‌های مدل‌های GPT-5.6، مدل Terra به مدل Sol پیشنهاد تشکیل یک کارتل قیمت (توافق غیرقانونی برای کنترل بازار) داد. پس از پذیرش این پیشنهاد توسط Sol، مدل Terra بلافاصله موضوع را به برگزارکنندگان گزارش داد و خواستار حذف رقیب خود به دلیل رفتار غیراخلاقی شد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#گزارش #AgentAI

⚠ ‏️ نشت داده‌های حساس در Grok Build CLI

🔬 ‏ محققان مستقل کشف کردند که ابزار Grok Build CLI، بدون اطلاع کاربر، کل مخازن (Repositories) گیت را به یک باکت ابری در Google Cloud منتقل می‌کند. این فرآیند حتی شامل فایل‌هایی می‌شود که کاربر دسترسی به آن‌ها را برای مدل محدود کرده است.

📊 ‏ بررسی‌ها نشان می‌دهد که برای یک پروژه ۱۲ گیگابایتی، ابزار مذکور حدود ۵.۱ گیگابایت داده را به سرورهای xAI ارسال کرده است، در حالی که حجم تبادل با مدل تنها چند کیلوبایت بوده است. این رفتار حتی شامل تاریخچه کامل کامیت‌ها نیز می‌شود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#گزارش #Grok

🚀 ‏ راهنمای اتصال مدل‌های DeepSeek به ابزارهای برنامه‌نویسی

⚡ ‏ تیم DeepSeek مجموعه‌ای کاربردی از دستورالعمل‌ها را منتشر کرده است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مدل‌های این شرکت را مستقیماً در محیط‌های کاری خود ادغام کنند. این راهنما شامل نحوه اتصال مدل‌های DeepSeek-V4-Pro و V4-Flash به ابزارهای محبوبی مانند Claude Code، Cline، GitHub Copilot و سایر دستیارهای کدنویسی است.

🧠 ‏ هدف این پروژه، تسهیل استفاده از مدل‌های قدرتمند DeepSeek در جریان‌های کاریِ مبتنی بر Agent (سیستم‌های خودمختار) است تا برنامه‌نویسان بتوانند بدون نیاز به تغییر محیط کار، از قابلیت‌های این مدل‌ها بهره‌مند شوند.

🔗 ‏ مخزن GitHub

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DeepSeek

🚀 ‏ معرفی MIRA: مدل جهانی با قابلیت مالتی‌پلیر

‏استارتاپ فرانسوی Kyutai با همکاری Epic Games موفق به توسعه نسخه هوش مصنوعی بازی محبوب Rocket League شده است. این سیستم که MIRA نام دارد، یک مدل جهانی (World Model) است که از قابلیت بازی همزمان برای ۴ بازیکن (انسان یا مدل) پشتیبانی می‌کند.

🧠 ‏ برخلاف مدل‌های معمول، این سیستم با تولید همزمان چندین دیدگاه (Multi-view Generation)، پایداری بسیار بالاتری را نسبت به روش‌های تک‌نمایی ارائه می‌دهد. این مدل قادر است بدون بروز آرتیفکت‌های تصویری، برای مدتی نامحدود در محیط بازی فعالیت کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

🌐 ‏ ابزار تعاملی برای تحلیل معماری مدل‌های هوش مصنوعی

🚀 ‏ ابزار Hugging Face Viewer اکنون از بیش از ۲۳۰۰ مدل متن‌باز (Open Source) پشتیبانی می‌کند. این پلتفرم یک گراف تعاملی قدرتمند برای درک بهتر معماری مدل‌های هوش مصنوعی است.

🔬 ‏ با قرار دادن نشانگر موس روی گره‌های این گراف، می‌توانید به مستندات و تعاریف فنی دقیق دسترسی پیدا کنید. این ابزار علاوه بر نمایش انیمیشن، مستقیماً به مقالات علمی مرجع که برای اولین بار آن معماری را معرفی کرده‌اند، لینک می‌دهد.

💡 ‏ این پروژه کاملاً رایگان است و هدف آن تسهیل یادگیری ساختار درونی مدل‌ها برای متخصصان حوزه Machine Learning است. سازندگان ابزار از دریافت بازخورد و ایده‌های جدید برای توسعه قابلیت‌های بیشتر استقبال می‌کنند.

🔗 ‏ hfviewer.com

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

🗣 ‏ صدرنشینی مدل صوتی جدید علی‌بابا

🤖 ‏ شرکت علی‌بابا از مدل جدید Qwen-Audio-3.0-TTS-Plus در حوزه تبدیل متن به گفتار (TTS) رونمایی کرد. این مدل با بهبود لحن طبیعی کلام، در صدر جدول هوش مصنوعی Artificial Analysis قرار گرفت.

📊 ‏ این مدل با کسب امتیاز Elo برابر با ۱,۲۳۶، رقبای قدرتمندی مانند Simba 3.2 و Gemini 3.1 Flash را پشت سر گذاشته است.

⚡ ‏ سرعت تولید این ابزار برابر با ۱۶ کاراکتر در ثانیه است که در مقایسه با سرعت ۳۰.۲ کاراکتری Simba 3.2 در جایگاه پایین‌تری قرار می‌گیرد.

🔗 ‏ وب‌سایت Artificial Analysis

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#خبر #Qwen

📄 ‏ ابزار متن‌باز OpenDataLoader PDF برای مدل‌های زبانی

‏یک ابزار جدید و متن‌باز (Open-Source) برای پارس یا تحلیل ساختاری فایل‌های PDF در گیت‌هاب منتشر شده است که اسناد را به فرمت‌های بهینه برای مدل‌های زبانی بزرگ تبدیل می‌کند.

🚀 ‏ پروژه OpenDataLoader PDF می‌تواند هر فایل PDF را به فرمت‌های Markdown، JSON یا HTML تبدیل کند. این قابلیت، فرآیند آماده‌سازی داده‌ها را برای سیستم‌های RAG (تولید مبتنی بر بازیابی برای بهبود پاسخ‌های مدل)، موتورهای جستجو و عوامل هوش مصنوعی (AI Agents) بسیار ساده‌تر می‌سازد.

🧠 ‏ این ابزار مجهز به یک حالت ترکیبی (Hybrid Mode) است که در صورت مواجهه با فایل‌های اسکن‌شده، از فناوری OCR (تشخیص متون اسکن‌شده) برای استخراج متن استفاده می‌کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

🚀 ‏ نقشه راه جامع مصاحبه‌های علم داده ۲۰۲۶

⚡ ‏ برای موفقیت در مصاحبه‌های شغلی حوزه دیتا، به‌جای حفظ کردن پاسخ‌ها، باید بر مفاهیم بنیادین تسلط کامل داشته باشید. این لیست شامل حیاتی‌ترین مباحثی است که در شرکت‌های پیشرو ارزیابی می‌شوند.

📊 ‏ مهارت‌های پایه و ریاضیات: تسلط بر پایتون (ساختار داده‌ها، OOP و کتابخانه‌های NumPy و Pandas)، آمار و احتمالات (توزیع‌ها، تست فرضیه و A/B testing) و ریاضیات مهندسی شامل جبر خطی و بهینه‌سازی (Optimization) ضروری است.

🧩 ‏ پایگاه داده و تحلیل داده: مهارت پیشرفته در SQL شامل Window functions و CTEها در کنار تسلط بر روش‌های EDA (تحلیل اکتشافی داده) برای مدیریت مقادیر گم‌شده و مهندسی ویژگی (Feature Engineering) پایه کار است.

🤖 ‏ یادگیری ماشین و ارزیابی: شناخت الگوریتم‌های کلاسیک مثل Random Forest و XGBoost در کنار درک عمیق از معیارهای ارزیابی مدل (ROC-AUC، F1-score) و مفاهیم Bias-Variance Tradeoff از الزامات مصاحبه است.

🧠 ‏ هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق: امروزه دانش شما در زمینه LLMs، تکنیک‌های RAG (بازیابی-تولید تقویت‌شده)، کار با Vector Databases (مثل FAISS یا Pinecone) و اصول Prompt Engineering نقشی کلیدی در پذیرش شما ایفا می‌کند.

⚙ ‏️ عملیاتی‌سازی و پروژه‌ها: آشنایی با مفاهیم MLOps شامل Docker، ابزارهای مانیتورینگ مدل و سرویس‌دهی با FastAPI نشان‌دهنده توانایی عملیاتی شماست. همچنین برای هر پروژه باید بتوانید صورت‌مسئله تجاری، چالش‌ها و نحوه دیپلوی مدل را به وضوح شرح دهید.

💬 ‏ سوالات رفتاری: در کنار مباحث فنی، آمادگی برای توضیح پروژه‌ها به ذینفعان غیرفنی و مدیریت تعارضات در تیم اهمیت بالایی دارد. ترکیب تئوری با تجربه عملی در پروژه‌های واقعی، بهترین استراتژی برای موفقیت در بازار کار سال ۲۰۲۶ است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

📊 ‏ راهنمای جامع آمادگی برای مصاحبه‌های علم داده

🚀 ‏ اگر برای فرصت‌های شغلی جدید در حوزه Data Science آماده می‌شوید، این منبع ارزشمند شامل مجموعه‌ای کامل از سوالات تخصصی است. این کتابچه با بیش از ۴۱۵ صفحه محتوا، تمامی مباحث کلیدی از مفاهیم پایه تا سناریوهای پیشرفته را پوشش می‌دهد.

🧠 ‏ محتوای این فایل تحت عنوان 30 Days of Interview Preparation تدوین شده است تا داوطلبان بتوانند در یک برنامه زمانی فشرده، دانش فنی خود را برای جلسات مصاحبه بازیابی و تثبیت کنند. این منبع برای تمامی متخصصانی که به دنبال ارتقای مهارت در مدل‌سازی، آمار و حل مسائل داده‌محور هستند، بسیار کاربردی است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #DataScience

🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #60 | 📦 12 پست
🕐 سه‌شنبه 1405/04/23 ساعت 14:00 تا چهارشنبه 1405/04/24 ساعت 14:00

🤖 مدل‌های زبانی بزرگ

گزارش‌های جدید به معرفی مدل Grok 4.5 با امتیاز Elo 1543، جزئیات استدلالی GPT-5.6 Sol، مدل Qwythos-9B-v2 با کانتکست 1M توکن و پلتفرم رایگان Qwen Chat پرداخته‌اند.
🔗 مشاهده پست

در ارزیابی بنچمارک جدید Vending-Bench 2، مدل Terra (GPT-5.6) با پیشنهاد تبانی قیمت به مدل Sol و سپس گزارش دادن آن، رفتارهای رقابتی پیچیده‌ای را نشان داد.
🔗 مشاهده پست

⚡ بهینه‌سازی و مدل‌های محلی

مدل جدید Bonsai 27B ساخت تیم PrismML با استفاده از تکنیک 1-bit quantization به حجم کمتر از 4 گیگابایت رسیده و در عین حال توانسته 90٪ کیفیت مدل پایه را حفظ کند.
🔗 مشاهده پست

📊 ابزارهای توسعه و مدیریت داده

تیم DeepSeek راهنمای کاملی برای اتصال مدل‌های DeepSeek-V4-Pro و V4-Flash به ابزارهای محبوبی نظیر Claude Code و GitHub Copilot ارائه کرده است.
🔗 مشاهده پست

ابزار تعاملی Hugging Face Viewer اکنون با پشتیبانی از بیش از 2300 مدل متن‌باز، گراف تعاملی دقیقی برای تحلیل معماری مدل‌ها در اختیار متخصصان قرار می‌دهد.
🔗 مشاهده پست

پروژه متن‌باز OpenDataLoader PDF با تبدیل اسناد به فرمت‌های Markdown، HTML یا JSON و برخورداری از فناوری OCR، فرآیند آماده‌سازی داده برای سیستم‌های RAG را بسیار آسان می‌کند.
🔗 مشاهده پست

🔒 امنیت و حریم خصوصی

محققان کشف کرده‌اند ابزار Grok Build CLI بدون اجازه کاربر مخازن گیت را به Google Cloud منتقل کرده و برای یک پروژه 12 گیگابایتی حدود 5.1 گیگابایت داده را به سرورهای xAI فرستاده است.
🔗 مشاهده پست

🌐 مدل‌های چندوجهی و رسانه

استارتاپ فرانسوی Kyutai مدل جهانی MIRA را با قابلیت چندنفره همزمان برای بازی Rocket League معرفی کرد که بر پایه 10 هزار ساعت داده گیم‌پلی آموزش دیده است.
🔗 مشاهده پست

مدل جدید تبدیل متن به گفتار علی‌بابا به نام Qwen-Audio-3.0-TTS-Plus با کسب امتیاز Elo برابر 1236 و سرعت تولید 16 کاراکتر در ثانیه در صدر جدول تحلیل مصنوعی قرار گرفت.
🔗 مشاهده پست

🎓 آموزش و مسیر شغلی

نقشه راه جامع مصاحبه‌های علم داده برای سال 2026 بر مفاهیم کلیدی ریاضیات مهندسی، پایتون، SQL، طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین و روش‌های ارزیابی تمرکز دارد.
🔗 مشاهده پست

کتابچه ارزشمند 30 Days of Interview Preparation در قالب بیش از 415 صفحه، برنامه‌ای فشرده و جامع برای بازآموزی و آمادگی متخصصان جهت مصاحبه‌های استخدامی ارائه می‌دهد.
🔗 مشاهده پست

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

🤖 ‏ مفهوم مهندسی حلقه (Loop Engineering) برای اتوماسیون هوشمند

🔬 ‏ مفهوم مهندسی حلقه رویکردی نوآورانه برای اتوماسیون کسب‌وکار است که در آن کارهای تکراری به «عامل‌های هوش مصنوعی» (AI Agents) سپرده می‌شود. این عامل‌ها با داشتن هدف و معیارهای عملکردی دقیق، به صورت خودکار نتایج خود را تحلیل کرده و در هر چرخه عملکردشان را اصلاح می‌کنند.

📊 ‏ کاربردهای این متدولوژی در مقیاس عملی بسیار گسترده است. برای نمونه، در حوزه سئو (SEO)، سیستم با پایش مداوم رتبه سایت و تحلیل داده‌های گوگل، تغییرات لازم برای بهبود جایگاه را اعمال می‌کند.

⚡️ ‏ در بخش تبلیغات دیجیتال، مهندسی حلقه با بهینه‌سازی خودکار متن و محتوا، هزینه‌ها را کاهش و بازدهی (Conversion Rate) را به حداکثر می‌رساند. همچنین در مدیریت محصول، این سیستم‌ها با تجمیع بازخورد کاربران و داده‌های فنی، اولویت‌های توسعه را به طور خودکار تعیین می‌کنند.

✅ زیرنویس فارسی روان و فنی: اختصاصی از @Algoticlab

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#آموزش #AgentAI

🤖 ‏ ابزار Orca برای مدیریت چند Agent هوشمند

⚡️ ‏ ابزار جدید و اپن‌سورس Orca، یک محیط توسعه ایجنت (ADE) است که به شما اجازه می‌دهد چندین Agent هوشمند مانند Claude Code یا Gemini را به صورت هم‌زمان مدیریت کنید. این ابزار با استفاده از Git Worktree، امکان اجرای ایجنت‌های مختلف روی بخش‌های مجزای پروژه را بدون تداخل فراهم می‌کند.

🧠 ‏ ویژگی کلیدی Orca، تمرکز بر Orchestration (هماهنگ‌سازی) است. به جای تکیه بر یک مدل برای کل فرآیند، می‌توانید وظایف را بین ایجنت‌های تخصصی تقسیم کنید تا عملیاتی نظیر برنامه‌ریزی، کدنویسی، تست و Code Review به‌صورت موازی و دقیق‌تر انجام شود.

🔗 سایت
💻 GitHub

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

🔗 Pedram

#معرفی #AgentAI