بیگ دیتا در سال ۲۰۱۸

#Bigdata
#AI
#ML
#IOT

@SyThinking | تفکر سیستمی

🎞 فیلم کوتاه "آنا"، خلاقیت در حملات سایبری!
آنا، نام یک سیستم هوش مصنوعی است که کنترل اجزای کارخانه ای را در فیلم کوتاهی به همین نام برعهده دارد.
‏منبع:مفتا #AI
@SyThinking | تفکر سیستمی

در آینده روبات‌ها توانایی انجام چه کارهایی رو خواهند داشت؟
این کلیپ تایم لاین پیش‌بینی کارهایی هستش که در آینده به واسطه هوش‌مصنوعی، ربات‌ها انجام خواهند داد!
#AI
منبع: WEF
@SyThinking | تفکر سیستمی

🎞 آیا #هوش_مصنوعی می‌تواند برای بشر یک تهدید تلقی شود؟
نظر ایلان ماسک و استیون هاوکینگ در این باره چیست؟

#AI
@SyThinking | تفکر سیستمی

در یک رقابت تشخیص تومورهای مغزی، سیستم هوش مصنوعی چین (AI)، تیمی از پزشکان نخبه را با اختلاف فاحشی شکست داد.
#AI

@SyThinking

هوش مصنوعی گوگل ، با یک انسان که در یک آرایشگاه کار می‌کرد تماس تلفنی واقعی برقرار کرد و از او برای کوتاهی مو وقت گرفت .
اپراتور متوجه نشد که با ربات صحبت می‌کند
( بدون ترجمه فارسی )
#AI

@SyThinking

🎞 آیا #هوش_مصنوعی می‌تواند برای بشر یک تهدید تلقی شود؟
نظر ایلان ماسک و استیون هاوکینگ در این باره چیست؟

#AI
@SyThinking | تفکر سیستمی

💡 نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی
#AI


👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 : @Contact2Mebot

💡 30 تکنولوژی تاثیرگذار در دهه آینده (2018–2028)

هوش مصنوعی، اینترنت اشیا،جوامع اینترنتی، بلاکچین و بیگ دیتا در رتبه‌های اول تا پنجم این لیست قرار دارند.

🔗 مطالعه بیشتر

#AI #IOT #blockchain #BigData
👈{عضویت در کانال} 👉 | 📩 ارتباط با ما

📑 خلاصه‌برگ میادگیری ماشین (ML Cheatsheet)

💡 این خلاصه‌برگ راهنمایی سریع برای مرور اصول و تکنیک‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) است. محتوای آن شامل:

🔹 الگوریتم‌های نظارت‌شده (Supervised Learning): مثل رگرسیون خطی (Linear Regression) و ماشین بردار پشتیبان (SVM).
🔹 الگوریتم‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning): خوشه‌بندی (Clustering) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA).
🔹 بهینه‌سازی و تنظیم مدل (Model Optimization): مثل تکنیک‌های تنظیم بیش‌برازش (Overfitting) و تنظیم فراپارامتر (Hyperparameter Tuning).
🔹 ماتریس‌های ارزیابی (Evaluation Metrics): شامل دقت (Accuracy)، F1-اسکور و ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix).


#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #چیت_شیت #الگوریتم_یادگیری #MachineLearning #AI #ML


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

📑 آموزش آسان مدل‌های بزرگ زبانی (Quick Guide to LLMs)

💡این فایل یک راهنمای کامل برای استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)، مانند GPT و BERT، ارائه می‌دهد. با توضیح مباحثی از جمله مهندسی درخواست (Prompt Engineering) و تنظیمات تخصصی (Fine-Tuning)، این راهنما به شما کمک می‌کند تا از این مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی خود به بهترین شکل بهره‌برداری کنید.

📄 ساختار فایل:

مقدمه‌ای بر LLMها: توضیح چیستی و کاربردهای مختلف
استراتژی‌های مهندسی درخواست: چگونگی بهینه‌سازی تعامل با مدل
تنظیمات تخصصی مدل‌ها: راه‌های بهبود عملکرد مدل‌ها برای وظایف خاص
پیاده‌سازی در ابر (Cloud Deployment): نکات کلیدی برای استقرار در فضای ابری


📢 #مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #مهندسی_درخواست #تنظیم_تخصصی #NLP #AI #CloudDeployment

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

رقابت در کاربردهای هوش مصنوعی: آمریکا، چین و اتحادیه اروپا در فناوری‌های پیشرفته

📊 آمریکا همچنان در بسیاری از حوزه‌های هوش مصنوعی (AI) و فناوری‌های پیشرفته (Cutting-Edge Technologies) پیشتاز است. در زمینه‌هایی مانند رمزنگاری دیجیتال (Encryption Technologies)، رایانش کوانتومی (Quantum Computing) و بیوتکنولوژی (Biotech)، شرکت‌های آمریکایی بیشترین سهم پتنت‌ها را در اختیار دارند. این برتری به دلیل سرمایه‌گذاری عظیم شرکت‌های فناوری و زیرساخت‌های تحقیقاتی پیشرفته است.

🚀 چین با سرعت بالایی در حال کاهش فاصله است و در حوزه‌هایی مانند شهرهای هوشمند (Smart City)، رباتیک صنعتی (Industrial Robotics) و تشخیص چهره (Face Recognition) حتی از آمریکا پیشی گرفته است. سیاست‌های حمایتی دولت چین و تمرکز بر کاربردهای تجاری AI باعث شده تا این کشور در برخی بخش‌ها، به خصوص فین‌تک (Fintech) و خودران‌ها (Autonomous Driving)، سهم بالایی داشته باشد.

🌍 اتحادیه اروپا برخلاف آمریکا و چین، تمرکز بیشتری بر هوش مصنوعی اخلاقی و مقررات‌گذاری دارد. در زمینه‌هایی مانند پزشکی دقیق (Precision Medicine)، سالمندی و زوال عقل (Dementia & Cognitive Disorders) و انرژی‌های پاک (Renewable Energy AI)، اروپا نقش مهمی ایفا می‌کند. با این حال، نبود شرکت‌های فناوری غول‌پیکر و پراکندگی نوآوری در میان کشورهای عضو، باعث شده سهم اروپا در برخی حوزه‌های کلیدی پایین‌تر از آمریکا و چین باشد.



➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

‏🤖 پیش‌بینی ری دالیو: ترکیدن حباب هوش مصنوعی

‏ سرمایه‌گذار مشهور، ری دالیو، پیش‌بینی کرده است که حباب هوش مصنوعی (AI) مانند سایر تحولات بزرگ فناوری، در نهایت خواهد ترکید. او معتقد است که این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که ثروت کاغذی سرمایه‌گذاران به پول نقد تبدیل شود، که منجر به سقوط ارزش سهام استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی خواهد شد.

‏💡 دالیو اشاره کرده است که اگرچه هوش مصنوعی پتانسیل تغییر جهان را دارد، اما مدل‌های اقتصادی فعلی برای بسیاری از استارت‌آپ‌ها کارآمد نیستند. او بیان داشته که شرکت‌ها در حال حاضر حدود ۸ برابر بیشتر از درآمدشان هزینه می‌کنند و برای توجیه سرمایه‌گذاری‌های فعلی، صنعت هوش مصنوعی باید تا سال ۲۰۳۰ به درآمد سالانه ۲ تریلیون دلار دست یابد، هدفی که فعلاً دور از دسترس به نظر می‌رسد.

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

#خبر #AI

🌐 ‏ بیانیه شرکت‌های بزرگ فناوری برای حمایت از مدل‌های متن‌باز

‏شرکت‌های بزرگ فناوری در نامه‌ای رسمی با عنوان «وزن‌های باز و پیشگامی آمریکا در هوش مصنوعی»، از اهمیت دسترسی عمومی به Open Weights (مدل‌هایی که پارامترهای آن‌ها برای دانلود و اجرا در دسترس است) دفاع کردند. جالب است که نام OpenAI و Anthropic در میان امضاکنندگان این بیانیه دیده نمی‌شود.

🚀 ‏ این نامه استدلال می‌کند که مدل‌های متن‌باز با تسهیل دسترسی استارتاپ‌ها و دانشگاه‌ها به تکنولوژی‌های پیشرفته، باعث شکوفایی اقتصاد هوش مصنوعی می‌شوند. با این رویکرد، نیاز به آموزش از صفر یا پرداخت هزینه‌های سنگینِ مدل‌های تجاری کاهش می‌یابد.

🛡 ‏ متخصصان امنیت معتقدند برای مقابله با تهدیدات سایبری، دسترسی به مدل‌های قدرتمند برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها ضروری است. شفافیت ناشی از این مدل‌ها به جامعه محققان کمک می‌کند تا رفتار سیستم‌ها را مطالعه کرده و مکانیزم‌های دفاعی قوی‌تری توسعه دهند.

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

#Open_Weights #AI_Leadership

🚀 ‏ دوره آموزشی رایگان Claude Code

‏شرکت Anthropic به تازگی دوره جدیدی با عنوان Claude Code in Action منتشر کرده است که به توسعه‌دهندگان می‌آموزد چگونه از پتانسیل کامل این ابزار برای خودکارسازی فرآیند کدنویسی استفاده کنند. این دوره آموزشی شامل حدود ۹ سخنرانی کوتاه و عملی است که به جای تمرکز بر مباحث تئوری، بر سناریوهای واقعی در محیط توسعه تمرکز دارد.

🧠 ‏ هدف اصلی این دوره، تبدیل Claude Code به یک AI Agent تمام‌عیار است. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه هدایت، پیکربندی و اجرای وظایف پیچیده و طولانی را بدون دخالت مستقیم دست به این مدل بسپارند. این آموزش‌ها نحوه کار با GitHub، استفاده از Hooks (توابع واسط برای اجرای کدهای سفارشی) و مدیریت خودکار روتین‌های روزانه برنامه‌نویسی را به‌طور کامل پوشش می‌دهد.

⚡ ‏ با گذراندن کامل این دوره‌ی رایگان، توسعه‌دهندگان می‌توانند گواهی پایان دوره دریافت کنند.

🔗 ‏ anthropic.skilljar.com

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

#Claude_Code #AI_Agent

‏📊 صنعت نوظهور ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی

‏⚡ بنچمارکینگ یا همان سنجش عملکرد مدل‌ها به یک صنعت چند میلیارد دلاری تبدیل شده است. با رشد انفجاری تعداد مدل‌های هوش مصنوعی، فرآیند ارزیابی به یک حوزه تخصصی و مستقل در بازار فناوری بدل گشته که اهمیت آن در اکوسیستم فعلی به‌سرعت در حال افزایش است.

‏💰 ارزش این بازار در حال حاضر حدود ۱.۲ میلیارد دلار برآورد می‌شود. تحلیل‌های اقتصادی نشان می‌دهد این رقم تا سال ۲۰۳۵ به ۹.۶ میلیارد دلار خواهد رسید که گویای رشد خیره‌کننده ۸ برابری در طول یک دهه آینده است.

‏🧠 رویکرد سازمان‌ها نسبت به سنجش کیفیت مدل‌ها در حال تغییر است. شرکت‌های پیشرو دیگر به نمرات ثابت در بنچمارک‌های سنتی اکتفا نمی‌کنند و به دنبال شواهد متقنی هستند که نشان دهد مدل‌ها در شرایط واقعی عملیاتی و در مواجهه با تعاملات انسانی، چه کارایی و خروجی قابل‌اطمینانی دارند.

‏🚀 در فاز بعدی تحولات هوش مصنوعی، صرفاً توسعه مدل‌های قدرتمند کافی نخواهد بود.

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

#AI_benchmarking #مدل