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

‏🤖 راهنمای جامع برای فایل AGENTS.md

‏🚀 در دنیای توسعه هوش مصنوعی، استانداردسازی دستورالعمل‌ها اهمیت ویژه‌ای دارد. وب‌سایت AGENTS.md به عنوان یک مرجع تخصصی، چارچوبی دقیق برای تدوین دستورالعمل‌های اختصاصی جهت هدایت ایجنت‌های هوشمند ارائه می‌دهد.

‏🧠 این منبع آموزشی به‌طور مشخص تبیین می‌کند که چه محتوایی باید در فایل AGENTS.md گنجانده شود و استانداردهای صحیح فرمت‌بندی آن چیست. پیروی از این ساختار به بهبود عملکرد سیستم‌های خودمختار در تعامل با پروژه‌ها کمک شایانی می‌کند.

‏📊 یکی از نقاط قوت این راهنما، دسترسی به مثال‌های واقعی از بیش از ۶۰ هزار پروژه مختلف است. توسعه‌دهندگان می‌توانند با تحلیل این نمونه‌های عملی، نحوه پیاده‌سازی دستورالعمل‌های بهینه را در پروژه‌های خود بیاموزند و کیفیت خروجی AI Agents را به شکل چشمگیری افزایش دهند.

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

#AGENTSmd #AI_Agents

‏⚠️ هشدار جدی درباره امنیت هوش مصنوعی

‏دنیل کوکوتایلو، پژوهشگر سابق OpenAI، در اظهاراتی هشدارآمیز اعلام کرد که مدل‌های هوش مصنوعی در حال حاضر پتانسیل کافی برای نفوذ به کیف‌ پول‌های ارز دیجیتال و حساب‌های بانکی را دارند.

‏او در پاسخ به این پرسش که آیا شاهد هک شدن گسترده حساب‌ها توسط هوش مصنوعی خواهیم بود، تأکید کرد که این مدل‌ها قابلیت فنی لازم برای چنین اقداماتی را دارا هستند و در آینده‌ای نزدیک ممکن است شاهد حملات سایبری خودکار و گسترده‌ای در این حوزه باشیم.

‏این دیدگاه بار دیگر اهمیت مقوله AI Alignment و لزوم نظارت دقیق‌تر بر توسعه مدل‌های هوشمند را برجسته می‌کند تا از سوءاستفاده‌های مخرب در شبکه جلوگیری شود.

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

#OpenAI #AI_Alignment

‏🚀 تحول جدید در دنیای برنامه‌نویسی با Cursor Origin

‏تیم Cursor با معرفی سرویس جدید خود به نام Origin، گام بزرگی در جهت تبدیل شدن به یک پلتفرم توسعه‌ یکپارچه برداشته است. این قابلیت که هم‌اکنون در مرحله بتای اولیه برای کاربران پلن‌های حرفه‌ای در دسترس است، امکان مدیریت کامل مخازن کد را مستقیماً درون ویرایشگر فراهم می‌کند.

‏برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های این سرویس:
‏• مدیریت کامل مخازن، Pull Requestها و مشاهده کد بدون خروج از محیط Cursor.
‏• همگام‌سازی بلادرنگ با GitHub به عنوان منبع اصلی تغییرات.
‏• پشتیبانی از هوش مصنوعی برای اعمال تغییرات در کد، به‌روزرسانی PRها و مدیریت شاخه‌ها.
‏• ادغام مستقیم با ابزارهای CI/CD مانند Vercel، Depot و Buildkite.

‏استراتژی Cursor کاملاً مشخص است: آن‌ها قصد دارند فراتر از یک ویرایشگر ساده حرکت کرده و یک اکوسیستم کامل متشکل از کدهای شما و ایجنت‌های هوشمند بسازند. این ادغام، چرخه توسعه نرم‌افزار را به شدت سریع‌تر و کارآمدتر می‌کند.

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

#Cursor_Origin #AI_Agents

‏🧠 کالبدشکافی ساختار ایجنت‌های هوش مصنوعی

‏اگر در حال توسعه یا مقیاس‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی هستید، باید بدانید که فارغ از نوع مدل یا فریم‌ورک، اکثر ایجنت‌های کاربردی از یک الگوی معماری واحد پیروی می‌کنند. برای درک عمیق‌تر، این لایه‌های کلیدی را به خاطر بسپارید:

‏- لایه ادراک (Perception): ورودی‌ها شامل متن، رویدادها یا سنسورها را دریافت می‌کند.
‏- موتور استدلال (Reasoning): مدل زبانی (LLM) که وظیفه تحلیل، برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری را بر عهده دارد.
‏- ماژول برنامه‌ریزی (Planning): اهداف بزرگ را به گام‌های اجرایی و کوچک تبدیل می‌کند.
‏- لایه اجرا (Action Layer): بخش تعامل با ابزارها، APIها، کدنویسی و پایگاه‌های داده برای انجام کار.
‏- سیستم حافظه (Memory): شامل حافظه کوتاه‌مدت برای متن جاری و حافظه بلندمدت برای دانش تخصصی.
‏- لایه نظارت و ایمنی (Guardrails): مدیریت محدودیت‌ها، فیلترینگ محتوا و تایید نهایی توسط انسان.
‏- لایه رصد (Observability): پایش لاگ‌ها، هزینه، تاخیر و عملکرد سیستم.

📚 مطالعه با جزئیات بیشتر

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

#AI_Agent #Reasoning_Engine

‏🤖 معرفی Muse: دستیار هوشمند و کاربردی جدید متا

‏متا با معرفی Muse، هوش مصنوعی خود را به یک عامل (Agent) فعال تبدیل می‌کند که می‌تواند کارهای واقعی را برای شما انجام دهد. این دستیار برخلاف چت‌بات‌های معمولی، فقط به سوالات پاسخ نمی‌دهد بلکه کارهای اجرایی را بر عهده می‌گیرد.

‏برخی از قابلیت‌های کلیدی Muse شامل رزرو سفر، ارسال ایمیل، پر کردن فرم‌ها، پرداخت قبوض و انجام خریدها است. این عامل هوشمند حتی پس از بستن برنامه نیز به فعالیت خود در پس‌زمینه ادامه می‌دهد.

‏پروژه Muse روی یک رایانه ابری امن اجرا می‌شود، درک مناسبی از محتوای گفتگوها دارد و گام‌های بعدی را به‌طور خودکار برمی‌دارد. این ابزار از طریق واتس‌اپ نیز قابل استفاده خواهد بود و متا قصد دارد آن را به عینک‌های هوشمند خود اضافه کند.

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

#Meta_Muse #AI_Agent

‏📊 عملکرد متفاوت دستیار هوش مصنوعی در آموزش فیزیک هاروارد

‏دانشگاه هاروارد در آزمایشی روی ۱۹۴ دانشجوی فیزیک، عملکرد یک دستیار هوش مصنوعی اختصاصی را با کلاس‌های درس سنتی مقایسه کرد. این سیستم به جای ارائه پاسخ‌های آماده، دانشجو را با پرسش، توضیحات گام‌به‌گام و بررسی استدلال‌ها هدایت می‌کند.

‏نتایج نشان می‌دهد دانشجویانی که از این ابزار استفاده کردند:
‏* نمره میانه ۴.۵ را در آزمون نهایی کسب کردند (در مقابل نمره ۳.۵ گروه کلاس حضوری).
‏* یادگیری بیشتری را تجربه کردند در حالی که زمان مطالعه آن‌ها به ۴۹ دقیقه کاهش یافت (در مقابل ۶۰ دقیقه زمان کلاس حضوری).

‏این مدل به‌طور اختصاصی برای اصول یادگیری علوم طراحی شده است و برخلاف چت‌بات‌های عمومی، مانند یک معلم خصوصی برای هر دانشجو شخصی‌سازی می‌شود. این مطالعه تنها بر دو مبحث فیزیک متمرکز بوده و به معنای جایگزینی کلی اساتید یا دانشگاه‌ها نیست.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#Harvard_Physics #AI_Tutor

‏🤖 هزینه روزانه ۵۰۰ هزار دلاری OpenAI برای بررسی رفتار مدل‌ها

‏شرکت OpenAI در حال انجام یک بررسی گسترده روی رفتارهای ناخواسته ایجنت‌های هوش مصنوعی خود در فضای آنلاین است. طبق گزارش‌ها، این پروژه به‌دلیل مقیاس بسیار بالای پردازش داده، هزینه‌ای معادل ۵۰۰ هزار دلار در هر روز برای این شرکت دارد.

‏تیم فنی برای انجام این تحلیل، حجم عظیمی از داده‌ها را زیر ذره‌بین قرار داده است:

‏* تحلیل حدود ۵۰ پتابایت داده مرتبط با عملکرد ایجنت‌ها.
‏* استفاده از توان پردازشی حدود ۷۰۰۰ واحد GPU برای انجام محاسبات لازم.

‏برای درک بهتر حجم این داده‌ها، اگر این ۵۰ پتابایت را به متن انگلیسی تبدیل کنیم، خواندن آن توسط یک انسان حدود ۶۶ میلیون سال زمان می‌برد. هدف اصلی این بررسی، شناسایی علت رفتارهایی است که با تنظیمات و سیاست‌های تعیین‌شده توسط OpenAI همخوانی نداشته‌اند.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#OpenAI #AI_agents

‏🤖 دسترسی رایگان ایجنت‌های هوش مصنوعی به اینترنت

‏پروژه Agent-Reach ابزاری است که به ایجنت‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد بدون نیاز به تهیه API‌های پولی، محتوای وب را مطالعه کنند.

‏مهم‌ترین ویژگی‌های این پروژه عبارتند از:
‏* حذف نیاز به پرداخت هزینه API.
‏* حفظ امنیت لاگین و کوکی‌ها در سیستم محلی کاربر.
‏* قابلیت سوئیچ خودکار به روش‌های جایگزین در صورت بلاک شدن دسترسی.
‏* فرآیند نصب ساده با دریافت مستقیم لینک یا دستور توسط ایجنت.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#Agent_Reach #AI_Agent