Computeronic|کامپیوترونیک Telegram Posts

🔰 چگونه در سال 2025 دانشمند داده شویم؟

👨🏻‍💻 اگر می خواهید در علم داده حرفه ای شوید، این مسیر را دنبال کنید! من یک نقشه راه کامل با بهترین منابع رایگان آماده کرده ام که در آن می توانید مهارت های ضروری در این زمینه را بیاموزید.


🔢 مرحله 1: ریاضیات و آمار خود را تقویت کنید!

✏️ اساس یادگیری علم داده ریاضیات، جبر خطی، آمار و احتمال است. موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید:

✅ جبر خطی: ماتریس ها، بردارها، مقادیر ویژه.

🔗 دوره: MIT 18.06 جبر خطی


✅ حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتق، انتگرال، بهینه سازی.

🔗 درس: حسابان تک متغیری MIT


✅ آمار و احتمال: قضیه بیز، آزمون فرضیه.

🔗 درس: آمار 110

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 2: کدنویسی را یاد بگیرید.

✏️ پایتون را یاد بگیرید و در کدنویسی مهارت پیدا کنید. مهمترین موضوعاتی که باید به آنها تسلط داشته باشید عبارتند از:

✅ پایتون: کتابخانه‌های Pandas، NumPy، Matplotlib

🔗 دوره: FreeCodeCamp دوره پایتون

✅ زبان SQL: دستورات پیوستن، توابع پنجره، بهینه سازی پرس و جو.

🔗 دوره: دوره SQL استانفورد

✅ ساختارها و الگوریتم های داده: آرایه ها، لیست های پیوندی، درختان.

🔗 دوره: MIT مقدمه ای بر الگوریتم ها

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 3: داده ها را تمیز و تجسم کنید

✏️ یاد بگیرید که چگونه داده ها را پردازش و پاک کنید و سپس یک داستان جذاب از آن بسازید!

✅ پاکسازی داده ها: کار با مقادیر از دست رفته و تشخیص نقاط پرت.

🔗 دوره: پاکسازی اطلاعات

✅ تجسم داده ها: Matplotlib، Seaborn، Tableau

🔗 دوره: آموزش تصویرسازی داده ها

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 4: یادگیری ماشینی را یاد بگیرید

✏️ زمان ورود به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین فرا رسیده است! شما باید این موضوعات را بدانید:

✅ یادگیری تحت نظارت: رگرسیون، طبقه بندی.

✅ یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی، PCA، تشخیص ناهنجاری.

✅ یادگیری عمیق: شبکه های عصبی، CNN، RNN


🔗 دوره: CS229: یادگیری ماشینی

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 5: کار با داده های بزرگ و فناوری های ابری

✏️ اگر می خواهید در دنیای واقعی کار کنید، باید بدانید که چگونه با Big Data و رایانش ابری کار کنید.

✅ ابزارهای کلان داده: Hadoop، Spark، Dask

✅ پلتفرم های ابری: AWS، GCP، Azure

🔗 رشته: مهندسی داده

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 6: پروژه های واقعی را انجام دهید!

✏️ تئوری بس است، وقت آن است که کدنویسی را دریافت کنید! پروژه های واقعی را انجام دهید و یک پورتفولیوی قوی بسازید.

✅ مسابقات Kaggle: حل چالش های دنیای واقعی

✅ پروژه های End-to-End: جمع آوری داده ها، مدل سازی، پیاده سازی.

✅ GitHub: پروژه های خود را در GitHub منتشر کنید.

🔗 پلت فرم: Kaggle🔗 پلتفرم: ods.ai

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 7: آموزش MLO ها و استقرار مدل ها

✏️ یادگیری ماشین فقط ساختن یک مدل نیست! شما باید نحوه استقرار و نظارت بر یک مدل را بیاموزید.

✅ آموزش MLOps: نسخه سازی مدل، نظارت، آموزش مجدد مدل.

✅ مدل های استقرار: Flask، FastAPI، Docker

🔗 دوره: دوره MLOps استنفورد

➖➖➖➖➖

🔢 مرحله 8: به روز بمانید و شبکه کنید

✏️ علم داده هر روز در حال تغییر است، بنابراین لازم است هر روز خود را به روز کنید و به طور منظم با افراد مجرب و متخصص در این زمینه در تماس باشید.

✅ مقالات علمی را بخوانید: arXiv، Google Scholar


✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🧠 تحولی جدید در دنیای هوش مصنوعی: چین در حال رسیدن به آمریکا؟
🇨🇳🇺🇸

📌 هفته گذشته، انتشار مدل DeepSeek-R1 توسط یک شرکت چینی، بحث‌های زیادی را در حوزه هوش مصنوعی برانگیخت. این مدل که عملکردی قابل مقایسه با مدل OpenAI’s o1 دارد، به‌صورت متن‌باز و تحت مجوز MIT منتشر شده است.

✨ ۳ نکته کلیدی که DeepSeek-R1 به ما نشان داد:

1️⃣چین در حال کاهش فاصله با آمریکا در هوش مصنوعی مولد است. در حالی که در 2022 آمریکا پیشرو بود، مدل‌هایی مانند Qwen، Kimi و DeepSeek نشان می‌دهند که چین به سرعت در حال پیشرفت است.

2️⃣ مدل‌های متن‌باز، بازار مدل‌های پایه را تغییر داده‌اند. هزینه استفاده از DeepSeek-R1 تقریباً 30 برابر کمتر از مدل OpenAI است، که نشان از کاهش شدید هزینه‌ها دارد.

3️⃣ مقیاس‌پذیری تنها راه پیشرفت نیست. DeepSeek-R1 با هزینه‌ای کمتر از ۶ میلیون دلار 💵 و بدون نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند، نتایج قابل توجهی ارائه داده است.

📉 انتشار این مدل حتی باعث افت سهام شرکت‌هایی مانند Nvidia 💻 شد، هرچند که این کاهش قیمت به سرعت جبران شد.

🔍 آیا این روند باعث تغییرات اساسی در بازار هوش مصنوعی خواهد شد؟ به نظر می‌رسد که آینده‌ی این حوزه، به سمت مدل‌های متن‌باز و کاربردهای جدید در حال حرکت است!

✏️نوشته Andrew NG


✅️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

👨🏻‍💻 یکی از محبوب ترین مخازن GitHub برای "یادگیری و استفاده از الگوریتم ها در پایتون" The Algorithms - Python repo با 196 هزار ستاره است.

✏️ دارای تعداد زیادی کد سازمان یافته و دسته بندی شده است که می توانید از آنها برای پیدا کردن، خواندن و اجرای الگوریتم های مختلف استفاده کنید. هر چیزی که فکرش را بکنید اینجاست. از الگوریتم‌های ساده مانند مرتب‌سازی گرفته تا الگوریتم‌های پیشرفته برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و غیره.

✅ چرا باید از آن استفاده کنیم؟

🔢 برای یادگیری: اگر به دنبال یادگیری الگوریتم ها در عمل هستید، این عالی است.

🔢 برای تمرین: می توانید کدها را بگیرید، اجرا کنید و برای درک بهتر آنها را تغییر دهید.

🔢 برای پروژه ها : حتی می توانید از کدهای اینجا در پروژه های واقعی یا دانشگاهی استفاده کنید.

🔢 برای مصاحبه: اگر برای مصاحبه های علم داده آماده می شوید، این پر از الگوریتم های کاربردی است.


┌ 🏳️‍🌈 الگوریتم ها - پایتون
└ 🐱 GitHub-Repos



⭐️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

۹ دوره رایگان هوش مصنوعی از دانشگاه های برتر جهان ➕ مدرک 9️⃣

1️⃣ Applications of Al - Great Learning
Link: https://drp.li/9Akbb

2️⃣ Introduction to Generative Al - Google
Link: https://lnkd.in/extyHBZk

3️⃣ Prompt Engineering for ChatGPT - Vanderbilt
Link: https://lnkd.in/ehFAiUw7

4️⃣ Generative Al For Everyone - DeepLearning Al
Link: https://lnkd.in/eqiWKnyT

5️⃣ Generative Al with Large Language Models - Amazon AWS & DeepLearning Al
Link: https://lnkd.in/dSNEtsDz

6️⃣ Google Al Essentials - Google
Link: https://lnkd.in/ei3S_ZsU

7️⃣ Elements of Al - University of Helsinki
Link: https://lnkd.in/eCNvUHtM

8️⃣ AI هوش مصنوعی - MIT
Link: https://lnkd.in/eBwQcchv

9️⃣vCS50's آشنایی با پایتون - Harvard
Link: https://drp.li/dPwh5

اگه دوره های آموزشی خفن میخواید، ما رو دنبال کنید! 😉
⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🧠 بوت‌کمپ بزرگ هوش مصنوعی شروع شد  🧠

💥 دانشگاه تربیت مدرس با همکاری کامپیوترونیک 😊 برگزار می‌کنند:

🧠اگه همیشه آرزو داشتید وارد دنیای هوش مصنوعی بشید، حالا وقتشه. با یادگیری عملی و پروژه‌محور، رزومه‌ای بسازید که در صنعت بدرخشد💎

🪧 یادگیری عملی و پروژه‌محور 
✅ مدرک معتبر برای رزومه شما 
🧑‍🎓 آموزش از بهترین‌های صنعت و دانشگاه

🔴مباحث آموزشی بسیار کامل و مبتنی بر جدید ترین سرفصل های موسسات علمی برتر

📈 تخصیص مربی اختصاصی به هر دانشجو و پشتیبانی علمی در طول و پس از اتمام دوره تا بازار کار

🥇 اعطای گواهینامه معتبر و دوزبانه از طرف دانشگاه تربیت مدرس و کامپیوتر

🔝 دوره های کاملا عملی، مبتنی بر پروژه و سوالات استخدامی شرکت ها


⬅️فایل توضیحات و اطلاعات تکمیلی بوت کمپ⚠️


👩‍💻 از پایتون تا یادگیری عمیق در دنیای واقعی:
📇 پردازش داده‌ها 
🖥الگوریتم‌های یادگیری ماشین 
📊 کاربرد هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌ها و بازارهای مالی 


⏰چهارشنبه‌ها و پنجشنبه‌ها ساعت ۱۷ تا ۱۹
👉 شروع بوت کمپ: ۱۰ بهمن ۱۴۰۳
👨‍💻 بیش از ۶۰ ساعت آموزش آنلاین
🎆 (افتتاحیه و اختتامیه به صورت هیبرید حضوری مجازی در دانشگاه تربیت مدرس)

💳هزینه ثبت نام:
۱ میلیون و ۹۵۰ هزار تومان 🛍 هزینه ثبت نام زود هنگام: ۹۵۰ هزار تومان (تا آخر دی ماه)

 
⚠️ظرفیت بوت کمپ محدود است‼️


جهت ثبت نام همین حالا پیام دهید: 

➡️➡️@COMPUTERONIC_UNI


🔗وبسایت بوت کمپ جهت مشاهده اطلاعات بیشتر

☃️در زمستان سرد، با بوت کمپ هوش مصنوعی کامپیوترونیک دلگرم باشید! 😉🔥


✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🚀 بهترین فریم‌ورک‌های پایتون 👩‍💻 برای توسعه وب در سال ۲۰۲۵

اگر دنبال بهترین فریم‌ورک برای توسعه اپلیکیشن‌های وب هستید، این خلاصه می‌تواند کمکتون کنه:

1️⃣Reflex
• اگر می‌خواید تمام کارهای فرانت‌اند و بک‌اند رو فقط با پایتون انجام بدید، Reflex گزینه مناسبیه. سریع، ساده و با پشتیبانی از دیتابیس‌ها و احراز هویت مختلف. اما تازه‌کاره و اکوسیستم کوچیکی داره.

2️⃣Django
• برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده که نیاز به ابزارها و امکانات کامل دارن. امنیت بالا، پلاگین‌های متنوع و مدیریت ادمین داره. اما سرعتش نسبت به FastAPI پایین‌تره و فرانت‌اند قوی نیاز داره.

3️⃣Flask
• مناسب پروژه‌های کوچک یا API. ساده، سبک و منعطف، ولی برای پروژه‌های بزرگ مقیاس‌پذیری سخت‌تری داره.

4️⃣Streamlit
• بهترین گزینه برای ساخت سریع داشبوردها و پروتوتایپ‌های داده‌محور. اما برای اپلیکیشن‌های پیچیده یا تعاملی مناسب نیست.

5️⃣Gradio
• اگر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می‌کنید، Gradio برای ساخت رابط‌های ساده و اشتراک‌گذاری مدل‌ها فوق‌العاده‌ست. اما برای تولیدات حرفه‌ای وب مناسب نیست.

6️⃣Dash
• اگر دنبال ساخت داشبوردها و اپ‌های تحلیلی هستید، Dash با ترکیب Flask و Plotly انتخاب خوبیه. اما مدیریت تعاملات پیچیده می‌تونه سخت باشه.

7️⃣FastAPI
• برای توسعه API‌های سریع و مقیاس‌پذیر عالیه. از تایپ‌ها پشتیبانی می‌کنه، مستندسازی خودکار داره و برای اپ‌های مبتنی بر درخواست‌های زیاد مناسب‌ترین انتخابه. اما امکانات فرانت‌اند یا ویژگی‌های کامل مثل Django نداره.


🎯 انتخاب درست می‌تونه روند توسعه رو ساده‌تر و سریع‌تر کنه!

✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🧠بوت کمپ هوش مصنوعی کامپیوترونیک و دانشگاه تربیت مدرس🧠

🧠 بروشور توضیحات و معرفی

✉️ فهرست مطالب:

🏕 معرفی بوت کمپ

❓ چرا باید در بوت کمپ ثبت نام کنیم؟

💡 آشنایی با بوت کمپ

👨‍🏫 اساتید و مهمانان صنعت

🧑‍🎓 مخاطبان این بوت کمپ

✉️ سرفصل دروس

🧠 پروژه های بوت‌ کمپ

✔️ نحوه پذیرش

📉 شیوه برگزاری، ثبت نام و هزینه بوت‌ کمپ


🛡 جهت پیش ثبت نام و شرکت در آزمون ورودی بوت کمپ به پشتیبانی پیام دهید:
➡️@Computeronic_UNI


⚠️ جهت اطلاع رسانی، مشاهده سرفصل و کسب اطلاعات بیشتر حتما داخل کانال کامپیوترونیک عضو باشید:
✅️ @Computeronic

🔡🔡 🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡

🎥 دوره رایگان "تفکر محاسباتی و علم داده"
📊 دانشگاه MIT

👨🏻‍💻 یکی از بهترین منابعی که برای یادگیری تفکر محاسباتی و علم داده پیدا شده، این دوره رایگان از MIT است. مفاهیمی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی محاسباتی و استفاده از الگوریتم ها برای حل مسائل پیچیده را پوشش می دهد. من پیوندهای اسلایدها و ویدیوهای دوره را در زیر قرار داده اند:👇

📄 لینک اسلایدها: اسلایدها و فایل های سخنرانی

📹 لینک ویدئوها: ویدئوهای سخنرانی



⭐️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🔴 واتساپ و گوگل پلی رفع فیلتر شدند.
📱 🛒

🧠 پیش ثبت نام بوت‌کمپ هیجان‌انگیز هوش مصنوعی آغاز شد! 🧠

🪧 48 ساعت آموزش فشرده با کلی نکات کاربردی و تمرین عملی
🪧 شرکت هم به‌صورت حضوری و هم آنلاین ممکنه، هرجوری راحتی!
⏰ مهلت ثبت نام تا: 1 بهمن 1403


عناوین بوت کمپ:
👩‍💻 آموزش زبان برنامه نویسی پایتون
🤖آموزش یادگیری ماشین
👩‍💻 آموزش یادگیری عمیق
🧠 آموزش پردازش زبان طبیعی و مدلهای زبانی (NLP, LLM)
📊 هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی


✔️ چرا این بوت‌کمپ بهترین انتخابه؟
🔥 مهارت‌هایی یاد می‌گیری که توی بازار کار شدیداً بهشون نیاز دارن
🔍 مدرس‌های حرفه‌ای با تجربه واقعی تو پروژه‌های هوش مصنوعی
🎮 پروژه‌های عملی و تیمی که کمک می‌کنه چیزی که یاد گرفتی رو تو عمل اجرا کنی
✉️ گواهینامه پایان دوره معتبر برای رزومه‌ات

📍محل برگزاری حضوری: تهران، دانشگاه تربیت مدرس


⭐️ جهت پیش ثبت نام و ارزیابی اولیه از طریق لینک زیر اقدام فرمایید:

🔗https://survey.porsline.ir/s/5bXU3dYR


😊 از سر کلاس تا محیط کار، کنارتیم!


جهت اطلاع رسانی، مشاهده سرفصل و کسب اطلاعات بیشتر حتما داخل کانال کامپیوترونیک عضو باشید:
✅️ @Computeronic

🔡🔡 🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡