‏🚀 نقشه راه جامع مهندسی هوش مصنوعی

‏این نقشه راه ۸ مرحله‌ای، مسیر یادگیری مهندسی هوش مصنوعی را از مبانی برنامه‌نویسی تا استقرار مدل‌ها و ساخت پروژه‌های واقعی پوشش می‌دهد. مراحل شامل یادگیری زبان پایتون، ساختار داده، الگوریتم‌ها، کار با داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، اتوماسیون و عامل‌های هوشمند، و در نهایت استقرار و MLOps است.

‏🔹 مرحله ۱: مبانی برنامه‌نویسی با پایتون، ساختار داده، الگوریتم‌ها، APIها، JSON و مفاهیم شی‌گرایی (OOP) آغاز می‌شود. ابزارهای کلیدی شامل Visual Studio Code، Git و GitHub هستند.
‏🔸 مرحله ۲: پردازش و تحلیل داده شامل پاکسازی داده، بصری‌سازی، مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و مبانی SQL است. کتابخانه‌های مهم عبارتند از Pandas، NumPy و Matplotlib.
‏💡 مرحله ۳: یادگیری ماشین به یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)، آموزش مدل و ارزیابی آن می‌پردازد. چارچوب‌های اصلی Scikit-learn و XGBoost هستند.
‏🧠 مرحله ۴: یادگیری عمیق شامل شبکه‌های عصبی، CNN، RNN، ترنسفورمرها (Transformers) و تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-Tuning) است. چارچوب‌های کلیدی TensorFlow، PyTorch و Keras می‌باشند.
‏🚀 مرحله ۵: هوش مصنوعی مولد و LLMها بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)، چت‌بات‌های هوش مصنوعی، کاربردهای RAG (Retrieval-Augmented Generation) و عامل‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد. ابزارهای مهم شامل ChatGPT، LangChain، LlamaIndex و Hugging Face Transformers هستند.
‏⚡️ مرحله ۶: اتوماسیون و عامل‌های هوش مصنوعی شامل اتوماسیون گردش کار، سیستم‌های هوش مصنوعی خودکار، فراخوانی ابزار (Tool Calling) و سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) است. پلتفرم‌های یادگیری شامل n8n، CrewAI و AutoGen هستند.
‏☁️ مرحله ۷: استقرار و MLOps به توسعه API، Docker، Kubernetes، مبانی CI/CD و استقرار در ابر (Cloud Deployment) می‌پردازد. پلتفرم‌های کلیدی FastAPI، Docker، Kubernetes و AWS هستند.
‏🎯 مرحله ۸: ساخت پروژه‌های واقعی مهندسی هوش مصنوعی برای تقویت مهارت‌ها با پروژه‌هایی مانند تحلیلگر رزومه، ربات پشتیبانی مشتری، محصول SaaS مبتنی بر هوش مصنوعی، دستیار صوتی و سیستم اتوماسیون گردش کار.

‏

‏🔹 ابزارهای برنامه‌نویسی مانند Visual Studio Code برای ویرایش کد و Git/GitHub برای مدیریت نسخه ضروری هستند.
‏🔸 کتابخانه‌های کلیدی علم داده شامل Pandas برای دستکاری داده، NumPy برای محاسبات عددی و Matplotlib برای بصری‌سازی است.
‏💡 چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch امکان ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده را فراهم می‌کنند.
‏🧠 ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند LangChain و LlamaIndex به توسعه برنامه‌های مبتنی بر LLM کمک می‌کنند.
‏🚀 پلتفرم‌های اتوماسیون مانند CrewAI و AutoGen برای ساخت سیستم‌های چندعاملی کارآمد هستند.
‏☁️ ابزارهای استقرار مانند Docker و Kubernetes برای بسته‌بندی و مدیریت برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های مختلف حیاتی‌اند.
‏

📊 Data➕Science — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی

#آموزش #Transformers

‏🤖 ۱ مخزن Transformer برای Vision، Audio و Agents

‏🔹 این مخزن (transformers-the-definitive-guide) پیاده‌سازی‌های جامع Transformer را برای کاربردهای بینایی ماشین، پردازش صوتی و عوامل هوش مصنوعی فراهم می‌کند.
‏💡 شامل مثال‌ها و اسکریپت‌های آماده است که می‌توانند به‌سرعت در پروژه‌های تحقیقاتی یا تولیدی ادغام شوند.

‏

‏🔸 Vision: مدل‌های Vision Transformer (ViT) برای تشخیص تصویر و طبقه‌بندی ارائه شده‌اند.
‏🔹 Audio: پیاده‌سازی‌های Whisper و مدل‌های توجه‌پراکنده برای پردازش گفتار موجود‌اند.
‏💡 Agents: چارچوب‌های RLHF (آموزش تقویتی با بازخورد انسانی) برای ساخت عوامل تعاملی تعبیه شده‌اند.
‏

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

#معرفی #Transformers

‏🎓 دوره آموزشی ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ

‏دوره CME295 از استنفورد با تمرکز بر Transformers (معماری پایه مدل‌های زبانی) و LLMs (مدل‌های زبانی بزرگ) در سال ۲۰۱۵ ارائه شده است.

‏🔗 پلی‌لیست یوتیوب دوره

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

#آموزش #Transformers