‌
⭐ آموزش یادگیری عمیق با پایتون و TensorFlow

🔸 یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین علوم حوزه هوش مصنوعی است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، برای پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا به کار می‌رود.

🔸 در حال حاضر، تقریبا در تمام كاربردهای هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش تصویر، صوت و متن، مانند: تلفن‌های همراه، سامانه‌های هوشمند اینترنتی، رباتیک و ماشین‌های خودران، ردپای یادگیری عمیق دیده می‌شود.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون

▫️ آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه PyTorch در پایتون

▫️ آموزش یادگیری عمیق در پایتون با fast.ai

▫️ آموزش یادگیری عمیق در پایتون با TensorFlow و Keras

▫️ آموزش مکان یابی اشیا با TensorFlow

▫️ آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow ۲


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش داده‌کاوی

🔸 داده‌کاوی فرایندی است که با استفاده از روش‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوها و روابط پیچیده را در مجموعه داده‌های بزرگ کشف می‌کند.

🔸 در این آموزش به‌ صورت گام‌به‌گام، روش‌های داده‌کاوی که قابل پیاده‌سازی در اکسل هستند را بررسی خواهیم کرد. ابتدا به مهارت‌های اساسی که در اکسل برای داده‌کاوی به آن‌ها نیاز داریم خواهیم پرداخت و سپس روش‌های داده‌کاوی را با ذکر مثال به طور گام‌به‌گام در اکسل اجرا می‌کنیم.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش داده‌ کاوی با اکسل

▫️ آموزش داده کاوی Data Mining در MATLAB

▫️ آموزش داده کاوی یا Data Mining در RapidMiner

▫️ آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین در بازاریابی با RapidMiner

▫️ آموزش مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده سازی آن در Python

▫️ آموزش داده کاوی حرفه‌ای با نایم KNIME

▫️ آموزش قوانین انجمنی در داده‌ کاوی

▫️ آموزش تخمین خطای طبقه بندی یا کلاسیفایر در داده کاوی


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی

🔸 از آنجایی‌ که شبکه‌های اجتماعی نقش کلیدی در موفقیت‌‌های تجاری و پیشرفت‌های کاری ایفا می‌کنند، شبکه‌ها راه‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات برای شرکت‌ها مهیا می‌کنند که باعث می‌شود، از رقابت بپرهیزند و حتی برای تنظیم قیمت‌ها و سیاست‌ها با هم همکاری نمایند

🔸 در این آموزش ابتدا به مقدمه انگیزشی (نمونه‌هایی از سیستم‌های پیچیده واقعی) می‌پردازیم؛ سپس تفاوت بصری‌سازی شبکه با انواع دیگر داده‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهیم. در انتها روش گیروان - نیومن (Girvan - Newman) برای اجتماع‌یابی را فرا خواهیم گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی و علمی

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با NodeXL

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با Gephi و پاژک Pajek

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با زبان R و Text Mining


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش کلان داده

🔸 کلان‌داده ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار و دربردارنده‌ مجموعه اطلاعاتی است که دارای اندازه و پیچیدگی بسیار زیاد بوده و به طور معمول فراتر از حدی است که بتوان آن‌ها را در ابزارهای سنتی ذخیره، مدیریت و یا پردازش کرد.

🔸 در این آموزش در ابتدا مفهوم کلان داده مورد بررسی قرار می‌گیرد، سپس انواع تکنولوژی‌های آن تشریح شده و کاربردهای مهم آن با ذکر چند مثال مورد بررسی قرار خواهد گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل داده های بزرگ با MATLAB

▫️ آموزش کلان داده یا Big Data

▫️ آموزش کلان داده و پایگاه داده غیر رابطه ای NOSQL

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل کلان داده با Hadoop

▫️ آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده

▫️ آموزش Apache Spark برای پردازش داده

▫️ آموزش مقدماتی Apache Cassandra

▫️ آموزش تحلیل داده های جریانی با Apache Kafka

▫️ آموزش ChatGPT در علم داده و یادگیری ماشین


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش کتابخانه پانداس

🔸 کتابخانه پانداس، یک کتابخانه متن-باز و رایگان است که برای استفاده در زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه داده شده و یکی از چندین پروژه مورد حمایت NumFOCUS است.

🔸 کتابخانه پانداس، امروزه یک ابزار بسیار مهم برای تحلیل اطلاعات است که تقریبا در جعبه ابزار هر کسی قرار دارد که مشغول کار در حوزه یادگیری ماشین و علوم داده است. سرعت بسیار زیاد، توانایی کار با حجم داده بسیار بالا، انعطاف‌پذیری، سادگی در استفاده و امکانات متعدد برای انجام امور رایج در حوزه‌های مختف دیتاساینس، از مهم‌ترین ویژگی‌های پانداس است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش پانداس pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

▫️ آموزش کتابخانه Pandas در پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ ها


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP

🔸 زبان طبیعی (Natural Language) یا به اختصار NLP، به شاخه‌ای از هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که بر روی تفسیر و تولید زبان‌های طبیعی تمرکز دارد.

🔸 با استفاده از تکنیک‌های NLP، ماشین‌ها قادر هستند که به صورت خودکار، زبان انسانی را تشخیص داده و درک کرده و با آن تعامل کنند.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP در پایتون با پلتفرم NLTK

▫️ آموزش طراحی و ساخت مدل‌های حجیم زبانی LLM با پایتون


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش تحلیل داده

🔸 امروزه علم داده مورد توجه محققین و مدیران شرکت‌ها قرار گرفته است. بخش زیادی از تحلیل داده‌ها و تفسیر نتایج از طریق نمودارهای آماری و تحلیل‌های گرافیکی انجام می‌شود.

🔸 در این فرادرس ما مباحث وب معنایی مشتمل بر زبان های موجود و ابزار مرسوم را با مثال های مختلف مورد بررسی قرار می دهیم.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل گرافیکی داده با زبان R

▫️ آموزش تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین

▫️ آموزش تحلیل داده های فروش محصولات با Python

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با Python

▫️ آموزش تشخیص داده پرت در Python

▫️ آموزش ​تحلیل داده با PyForest در پایتون

▫️ آموزش تهیه داشبورد تحلیل داده با Grafana

▫️ آموزش ساخت داشبورد تحلیل داده با Grafana – تکمیلی


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
‌۴,۶۰۰,۰۰۰‌‌+ دانشجو،‌ همزمان با ۱۷ سالگی فرادرس 🎉

🚀 در این هفته و هم‌زمان با هفدهمین سال آغاز فرادرس، تعداد دانشجویان فرادرس از مرز ۴,۶۰۰,۰۰۰ نفر عبور کرد.

به همین مناسبت، یک دورهمی کوچک و صمیمی با حضور تعدادی از همکاران غیردورکار فرادرسی برگزار کردیم.

ما در این ۱۷ سال تلاش کرده‌ایم کنار شما باشیم؛ در مسیر یادگیری، پیشرفت و ساختن آینده‌ای بهتر. 🌱

... و امروز با تمام وجود، بابت این همراهی طولانی و ارزشمند قدردانیم. 🙏

به امید ادامه‌ی این مسیر در سال‌های پیش‌رو، در کنار هم. ✨


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌