آموزش رایگان هوش مصنوعی و یادگیری عمیق پیشرفته

درباره دوره: هوش مصنوعی یکی از دروس کارشناسی رشته مهندسی کامپیوتر می‌باشد که در این درس دانشجویان به آنالیز داده‌ها یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و .. می‌پردازند. این درس جز دروس مهم مهندسی کامپیوتر به حساب می‌آید به ویژه برای دانشجویانی که قصد ادامه دادن این رشته در کارشناسی ارشد را دارند. مقدمات اولیه: 1 - text classification Embeddings: 1 - آشنایی با Embeddings 2 - نحوه ساخت و جاسازی کلمه speech and voice: 1 - معرفی صوت سری‌های زمانی، شبکه‌های عصبی بازگشتی( RNN) و پیاده‌سازی در Keras: 1 - شبکه‌های بازگشتی RNN 2 - شبکه‌های بازگشتی RNN 3 - Tensors and model subclassing 4 - captcha 5 - Text generation with an RNN مفهوم توجه در یادگیری عمیق: 1 - توجه

مقایسه

آموزش ساخت چت‌بات‌های توانمند هوش مصنوعی بدون برنامه‌نویسی

درباره دوره: این دوره از مجموعه دوره های آموزش هوش مصنوعی به شما آموزش می‌دهد چگونه چت‌بات‌های مفید بدون نیاز به نوشتن کد ایجاد کنید. با استفاده از قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی IBM Watson، یاد خواهید گرفت چگونه چت‌بات‌هایی را برنامه‌ریزی، پیاده‌سازی، آزمایش و مستقر کنید که کاربران شما را خوشحال کنند نه ناراحت. وفادار به وعده ما که نیازی به کد نویسی نیست، شما یاد خواهید گرفت چگونه به‌صورت بصری چت‌بات‌ها را با Watson Assistant (که قبلاً Watson Conversation نام داشت) ایجاد کنید و چگونه آنها را از طریق یک افزونه کاربردی وردپرس در وب‌سایت خود مستقر کنید. وب‌سایتی ندارید؟ نگران نباشید، یک وب‌سایت در اختیار شما قرار خواهد گرفت. چت‌بات‌ها موضوع داغی در صنعت ما هستند و قرار است به بزرگی برسند. هر روز شغل‌های جدیدی که نیاز به این مهارت خاص دارند، اضافه می‌شود، مشاوران نرخ‌های بالایی مطالبه می‌کنند و علاقه به چت‌بات‌ها به‌سرعت در حال انفجار است. گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال 2020، 85٪ از تعاملات مشتریان با شرکت‌ها از طریق روش‌های خودکار (که شامل چت‌بات‌ها و فناوری‌های مرتبط است) خواهد بود. این فرصتی است برای شما تا این مجموعه مهارت‌های بسیار پرتقاضا را با یک مقدمه ملایم به موضوع یاد بگیرید که هیچ‌چیزی را از قلم نمی‌اندازد. مقدمه‌ای بر چت‌بات‌ها: 1 - خوش آمدید 2 - مقدمه‌ای بر چت‌بات‌ها کار با Intent: 1 - کار با Intent موجودیت‌ها (Entity): 1 - کار با Entity‌ها گفت‌وگو (Dialog): 1 - همه با هم 2 - ساخت چت‌بات‌های کاربرپسند استقرار (Deployment): 1 - دیپلوی یک وب‌سایت وردپرس متغیرهای زمینه و اسلات (Context Variables & Slots): 1 - کار با متغیرهای زمینه‌ای و Slotها انحرافات (Digressions): 1 - درک انحرافات خلاصه: 1 - نتیجه‌گیری اکشن‌های واتسون (Watson Actions): 1 - خوش آمدید به دستیار واتسون 2 - ساخت اکشن‌های واتسون 3 - مهاجرت مهارت‌های گفت‌وگو به اکشن‌های واتسون آزمون نهایی: 1 - سخنان پایانی

مقایسه

آموزش رایگان داده‌کاوی

درباره دوره: آموزش رایگان داده‌کاوی پیش رو در یکی از کلاس‌های دانشگاه شریف ضبط شده است. داده‌کاوی یکی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین درس‌های رشته مهندسی کامپیوتر در گرایش نرم‌افزار محسوب می‌شود. داده‌کاوی در واقع فرایندی است که شرکت‌ها برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید انجام می‌دهند. متخصصان داده‌کاوی با جستجو میان داده‌ها، الگوهای خاصی پیدا کرده و از آن‌ها برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان، استراتژی‌های بازاریابی مؤثر، فروش بیشتر و ... استفاده می‌کنند. داده‌کاوی به جمع‌آوری مؤثر داده‌ها، نگهداری از آن‌ها و پردازش کامپیوتری بستگی دارد. از آنجایی که در سال‌های اخیر حجم داده‌ها به شکل چشمگیری افزایش یافته است، اهمیت آموزش رایگان داده‌کاوی هم روزبه‌روز بیشتر می‌شود. یکی از مهم‌ترین کاربردهای داده‌کاوی در بازاریابی است. با کمک این علم می‌توانید مشتریان سودآور و مشتریان وفادار و قدیمی‌تان خود را بشناسید، سبد محصول خود را بهینه کنید، طول عمر مشتری را بسنجید، عملکرد یک برنامه بازاریابی را بررسی کرده و با کشف الگو و روند خرید مشتریان، فروش خود را پیش‌بینی کنید. در دوره آموزش رایگان داده‌کاوی علاوه بر یادگیری این علم تا حدودی با دیتا ساینس یا علوم داده هم آشنا می‌شوید. امروزه داده‌ها بیشتر از هر چیز دنیا را گرفته‌اند. با استفاده از داده‌ها می‌توان به اطلاعات بسیار خوبی دست یافت و آن‌ها را در صنایع گوناگون به کار برد. هدف از یادگیری آموزش رایگان داده‌کاوی این است که دانشجویان کارشناسی ارشد و دکترا و سایر علاقه‌مندان به این زمینه کار با داده‌های بزرگ و تحلیل آن‌ها را یاد بگیرند و الگوهای میان داده‌ها را کشف کنند. کار با داده‌ها پایه و اساس یادگیری ماشین محسوب می‌شود؛ بنابراین اگر می‌خواهید در زمینه یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و همچنین علوم داده‌ها فعالیت داشته باشید، باید به داده‌کاوی مسلط باشید. دوره آموزش رایگان داده‌کاوی ابتدا به توضیح مفاهیم پیش‌پردازش داده‌ها و معرفی انبار داده می‌پردازد. سپس مباحث مرتبط با داده‌کاوی را به شما آموزش می‌دهد. فصل اول: آموزش رایگان داده‌کاوی: 1 - جلسه اول 2 - جلسه دوم 3 - جلسه سوم 4 - جلسه چهارم 5 - جلسه پنجم 6 - جلسه ششم 7 - جلسه هفتم 8 - جلسه هشتم 9 - جلسه نهم 10 - جلسه دهم 11 - جلسه یازدهم 12 - جلسه دوازدهم 13 - جلسه سیزدهم 14 - جلسه چهاردهم 15 - جلسه پانزدهم 16 - جلسه شانزدهم 17 - جلسه هفدهم 18 - جلسه هجدهم 19 - جلسه نوزدهم 20 - جلسه بیستم 21 - جلسه بیست‌ویکم 22 - جلسه بیست و دوم 23 - جلسه بیست و سوم 24 - جلسه بیست و چهارم 25 - جلسه بیست و پنجم 26 - جلسه بیست و ششم 27 - جلسه و بیست و هفتم 28 - بیست و هشت 29 - بیست و نه

مقایسه

آموزش هوش مصنوعی مولد در مقابل هوش مصنوعی سنتی

درباره دوره: *لازم به ذکر است که زیرنویس این دوره توسط هوش مصنوعی صورت گرفته است.*دوره "Generative AI vs. Traditional AI" به موضوع جذاب و پرطرفدار هوش مصنوعی مولد می‌پردازد که با مسائل قانونی، اخلاقی و فناوری جدیدی همراه است. اگرچه توسعه هوش مصنوعی مولد ممکن است ناگهانی به نظر برسد، اما همچنان بر اساس دهه‌ها مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده سنتی بنا شده است. در این دوره، داگ رز تفاوت‌های بین هوش مصنوعی سنتی و مولد را مورد بررسی قرار می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه مفاهیم سنتی مانند یادگیری عمیق تحت نظارت و بدون نظارت، الهام‌بخش مفاهیم جدیدتری مانند یادگیری خودنظارتی، مدل‌های پایه، مدل‌های انتشار و شبکه‌های مولد تخاصمی بوده‌اند. برای درک مسیر پیشرفت یک فناوری، آگاهی از تاریخچه آن اهمیت دارد. این ابزارهای هوش مصنوعی مولد یک جهش بزرگ محسوب می‌شوند، اما همچنان فصلی دیگر در داستان هیجان‌انگیز هوش مصنوعی هستند. این دوره به شما کمک می‌کند تا از مبانی هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی مولد آگاهی پیدا کنید و چشم‌انداز بهتری نسبت به آینده این فناوری جذاب به دست آورید. مقدمه: 1 - آشنایی با هوش مصنوعی مولد در مقابل هوش مصنوعی سنتی معماری هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده: 1 - یادگیری ماشینی 2 - یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت 3 - شبکه‌های عصبی مصنوعی 4 - مدل‌های داده مدل‌های هوش مصنوعی مولد: 1 - مدل‌های پایه 2 - مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) 3 - مدل‌های انتشار تصویر 4 - ترانسفورمر مولد پیش‌آموزش‌یافته (GPT) معماری هوش مصنوعی مولد: 1 - مهندسی درخواست 2 - شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) 3 - یادگیری خودنظارتی 4 - خودرمزگذار تنوعی (VAE) 5 - ساخت یک سیستم هوش مصنوعی مولد مسائل قانونی و اخلاقی هوش مصنوعی مولد: 1 - تصمیم‌گیری قابل ردیابی 2 - مسئولیت خطاهای هوش مصنوعی 3 - آموزش حق تألیف 4 - جمع‌آوری گسترده داده‌ها و حفظ حریم خصوصی 5 - مارپیچ مرگ تخصص

مقایسه

نمایشگاه کار دانشگاه صنعتی شریف (آیا هوش مصنوعی تهدیدی برای شغل من به حساب می‌آید؟)

درباره دوره: طیــف وســیعی از دانشجویان و کارجویــان خصوصــاً در ســال‌های اولیــه اشــتغال درک درســتی از بــازار کار، روندهای آن، مهارت‌های مورد نیاز کارفرمایان و مسایلی از این دست ندارند و ایــن موضــوع باعــث می‎‌شود تــا مــدت زمــان طولانــی بــه دنبــال شــغل مــدنظــر خــود باشــند ولی در این راه توفیقی بدست نیاورند. یکــی از بهتریــن روش‌ها برای دادن این آگاهی به تازه فارغ‌التحصیلان دانشــگاهی این اســت که افراد بــا تجربــه و صاحــب نظــر در حوزه‌های مختلــف راجــع بــه مســیر شــغلی حــوزه خــود اطلاعات مفیــدی را در اختیــار ایــن عزیــزان قــرار دهند.در نمایشگاه کار قســمتی از سالن بــه کارگاه‌هایــی تخصیــص داده شــده‌اســت و مخاطبان می‌تواننــد در طول این کارگاه‌ها در مــورد شــغل‌های فعلــی پرتقاضــا در بــازار کار، روندهــای داخلــی و جهانــی مشــاغل، آگاهی از مهارت‌های مورد نیاز در بازار کار و رونــد تغییــرات آن در طول ســال‌های مختلــف، بررسی روش انتخاب نیــرو توســط ســازمان‌ها، چالش‌های تغییــر مســیر شــغلی و … آگاهی پیدا کنند. این گارگاه‌ها در بخش JOB FAIR PLUS نمایشگاه‌ برگزار شده‌است. با اینکه تعداد فارغ‌التحصیلان در بازار کار هر روز بیشتر می‌شود و کارجویان از بیکاری و کمبود موقعیت شغلی گله‌مندند، مدیران جذب و استخدام هم، دغدغه اصلی خود را عدم وجود نیروی توانمند می‌دانند و اعتقاد دارند که نیروهای موجود در بازار کار مهارت‌ها و توانایی‌های حداقلی برای استخدام ندارند. با همین نگاه و برای پر کردن این خلاء تصمیم گرفتیم تا در کنار سومین نمایشگاه کار ایران، Job Fair Plus را برگزار کنیم و سعی کنیم به وسیله بازیگرانی که در عرصه توانمندسازی کارجویان فعال هستند، به بازدیدکنندگان نمایشگاه و خصوصاً تازه فارغ‌التحصیلان دانشگاهی کمک کنیم تا از نمایشگاه دست خالی نروند. در این بخش از کارگاه درخصوص اهمیت هوش مصنوعی و حضور آن در بازار کار و بررسی آینده حضور آن و نحوه استفاده از آن در شغل گفتگو می‌شود. آیا هوش مصنوعی تهدیدی برای شغل من به حساب می‌آید؟: 1 - آیا هوش مصنوعی تهدیدی برای شغل من به حساب می‌آید؟

مقایسه

دوره رایگان هوش مصنوعی

درباره دوره: در اين درس از آموزش هوش مصنوعی جنبه‌هایی از هوشمندی نظير حل مساله، توانایی ذخيره دانش و استنتاج و همچنين برنامه‌ريزی مورد بررسی قرار خواهد گرفت. از آنجا که دسته گسترده ای از مسائل می‌توانند در قالب مساله جستجو بيان شوند، ابتدا در مورد استفاده از روش‌های جستجو برای حل مسائل بحث خواهد شد. همچنين چگونگی استفاده از دانش خاص يک مساله (يا دسته ای از مسائل) جهت بهبود زمان جستجو بررسی می‌شود. ذخيره دانش و استنتاج نيز بخش ديگری از توانایی عامل‌های هوشمند است که در اين درس به آن پرداخته خواهد شد. در اين خصوص به منطق گزاره ای، مرتبه اول و منطق احتمالاتی و چگونگی استنتاج در اين منطق‌ها می‌پردازيم. همچنين درباره مبحث برنامه‌ريزی که هدف آن يافتن برنامه‌ای از کنش‌ها برای رسيدن به اهداف است، صحبت خواهد شد. محتوای این دوره مربوط به سال 96 می‌باشد که جلسه 10 ناقص ضبط شده‌است. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی، آموزش برنامه نویسی و آموزش پایتون به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است. هوش به معنای توانایی تفکر،جستجو ،استخراج اطلاعات و تصمیم‌گیری در شرایط تجربه نشده است. بنابر‌این می‌توان نتیجه گرفت که یک موجود هوشمند، موجودی است که توانایی تفکر، جستجو، استنتاج و استخراج اطلاعات و تصمیم‌گیری در شرایط تجربه نشده را داشته باشد. تصور عموم افراد از واژه‌ی هوش مصنوعی، ربات‌های بی‌جان و بی‌احساسی است که به زودی قرار است جای فعالیت های انسانی را گرفته و انجام امور را راحت‌تر و سریع‌تر کنند اما اینگونه نیست. سیستم‌های دارای هوش مصنوعی به سیستم‌هایی گفته می شود که می‌توانند واکنش‌هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی را داشته باشند. به عبارت دیگر سیستمی که توانایی درک وقایع و تصمیم گیری در خصوص مسائل مختلف داشته باشد را هوش مصنوعی می‌گوییم. تصور کنید از قبل به یک فرد گفته می‌شود اگر توسط کسی دنبال شدید از یک مسیر خاص حرکت کنید در صورتی که فرد همین عمل را بدون تغییری انجام دهد می‌توان گفت در اینجا هوشمندی وجود نداشته است اما اگر این مسیر به دلایلی بسته شده باشد با توجه به شرایط موجود، فرد باید استنتاج و استدلال کرده و از هوش خود برای حل مسئله و همچنین تصمیم گیری در شرایط تجربه نشده استفاده کند. از تفاوت‌های اساسی بین هوش ماشینی و هوش انسانی می‌توان به دقت و سرعت میان آن‌ها اشاره کرد. ممکن است سیستمی تنها به واسطه اطلاعات بیشتری که در حافظه ذخیره کرده است سرعت و دقت بیشتری در پردازش و انجام عملیات داشته باشد پس به این نتیجه می‌رسیم که هوشمندی ارتباطی با سرعت و دقت در سیستم‌های مختلف ندارد. همزمان با پیدایش کامپیوتر، تحقیق و شناخت علم هوش مصنوعی توسط "وارن مک کلود" و "والتر پیتز" از سال 1943 میلادی آغاز شد که رفته رفته با پیشرفت علم و کشف الگوریتم‌های خاص و استفاده از دانش فیزیولوژی و عملکرد نرون در مغز، پای شبکه‌های عصبی و سیستم‌های پیچیده امروزی به میدان آمد. هوش مصنوعی در کسب‌و‌کارهای مختلف کاربردهای متفاوتی دارد که از جمله‌ی آن‌ها می‌توان به هوش مصنوعی در فضا، برقراری امنیت، سلامت، آموزش پرورش، اقتصاد و... اشاره نمود. صاحب نظران این علم ۴ رویکرد مختلف برای تعریف هوش مصنوعی دارند که عبارتند از : به طور کلی هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم رایانه است که هدف اصلی از ساخت و توسعه‌ی آن، ماشین های هوشمندی است که مانند انسان وقایع را درک کنند و قدرت تصمیم گیری داشته باشند. درس آموزش هوش مصنوعی با کلام ساده و روان "سرکار خانم مهدیه سلیمانی" استادیار دانشکده کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف ضبط شده است. استاد سلیمانی با تکیه بر درک مبانی الگوریتم‌ها، این دوره را با آموزش مباحث مرتبط با عامل‌های هوشمند و جستجوی ناآگاهانه آغاز و با گراف و برنامه ریزی، منطق گزاره و منطق مرتبه اول به پایان می‌رساند. درس هوش مصنوعی از دروس اصلی مهندسی کامپیوتر گرایش نرم‌افزار و سخت‌افزار به حساب آمده همچنین به دلیل اهمیت بالای این مبحث، گرایشی تحت عنوان هوش مصنوعی در کارشناسی ارشد رشته تحصیلی مهندسی کامپیوتر در نظر گرفته شده که در آن با جزئیات بیش‌تری از هوش مصنوعی و طراحی آن آشنا خواهید شد. فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - مقدمه، سرفصل مطالب و تاریخچه 2 - جلسه دوم - آشنایی با عامل های هوشمند و خواص محیط 3 - جلسه سوم - ادامه بحث عامل های هوشمند، شروع بحث حل مساله با جستجو (search) 4 - جلسه چهارم - روش های جستجوی ناآگاهانه (uninformed) 5 - جلسه پنجم - ادامه روش های جستجوی ناآگاهانه (uninformded) و معرفی اولیه A* 6 - جلسه ششم - الگوریتم *A، اثبات بهینگی و خواص تابع اکتشافی (heuristic function) 7 - جلسه هفتم - طراحی تابع اکتشافی و شروع بحث جستجوی محلی (local search) 8 - جلسه هشتم - روش‌های جستجوی محلی (local search) 9 - جلسه نهم - جستجو در محیط های نيمه مشاهده‌پذير (partially observable) و و غير قطعی (non-deterministic) 10 - جلسه دهم - جستجوی برخط (online search) 11 - جلسه یازدهم - - جستجوی در مقابل حریف (adversarial search) 12 - جلسه دوازدهم - ادامه بحث جستجوی در مقابل حریف، شروع بحث معرفی مسایل ارضا محدودیت (csp) 13 - جلسه سیزدهم - حل مسایل ارضای محدودیت (csp) (1) 14 - جلسه چهاردهم - حل مسایل ارضای محدودیت (csp) (2) 15 - جلسه پانزدهم - نکاتی در حل مسایل ارضای محدودیت (csp) و شروع بحث عامل‌های منطقی و منطق گزاره‌ای 16 - جلسه شانزدهم - استنتاج در منطق گزاره‌ای 17 - جلسه هفدهم - عامل منطقی و منطق مرتبه اول 18 - جلسه هجدهم - منطق مرتبه اول و استنتاج در منطق مرتبه اول 19 - جلسه نوزدهم - استنتاج در منطق مرتبه اول 20 - جلسه بیستم - برنامه ریزی 21 - جلسه بیست و یکم - گراف برنامه ریزی 22 - جلسه بیست ودوم - برنامه ریزSAT Plan و pop 23 - جلسه بیست و سوم - نمایش دانش احتمالی و استنتاج در دانش احتمالی 24 - جلسه بیست و چهارم - 25 - جلسه بیست و پنجم - تصمیم گیری در محیط های غیر قطعی(یادگیری تقویتی)

مقایسه

هوش مصنوعی برای حسابداران

درباره دوره: آیا آماده‌اید که از رقبای خود جلوتر باشید و با تغییرات غیرمنتظره روبرو شوید؟ به‌عنوان یک فرد حرفه‌ای در زمینه مالی، هوش مصنوعی را به‌عنوان آینده‌ای روشن می‌شناسید، اما آیا می‌دانید چگونه از آن به نفع خود استفاده کنید؟ دوره هوش مصنوعی برای حسابداران از دوره‌های آموزش هوش مصنوعی و آموزش حسابداری، ابزارها و دانش لازم را به شما می‌دهد تا در یک چشم‌انداز به‌سرعت در حال تغییر موفق شوید. اکنون هر رهبر، مدیر و حرفه‌ای مالی اهمیت مقابله با اختلالات را درک می‌کند. طبق نظرسنجی سال ۲۰۱۸ خدمات مشاوره و حسابداری مالی جهانی EY، نزدیک به سه‌چهارم (۷۲٪) از رهبران مالی در سراسر جهان معتقد بودند که هوش مصنوعی تأثیر قابل‌توجهی بر نحوه هدایت داده‌های مبنی بر بینش خواهد داشت. بااین‌حال، کسب‌وکارهایی که بدون درک چالش‌های مرتبط به پیاده‌سازی تکنولوژی‌های هوش مصنوعی می‌پردازند، با خطرات بزرگی مواجه هستند. آیا یک حسابدار عادی درک می‌کند که هوش مصنوعی چیست؟ و چرا حسابدارانی که در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار مانند گزارش‌دهی مالی، تحلیل مالی، رعایت مقررات، حسابرسی داخلی و خارجی، مالی، سرمایه‌گذاری و غیره کار می‌کنند، باید نگران هوش مصنوعی باشند؟ هدف این دوره، توسعه حسابداران نسل بعدی است که پیچیده‌ترین تکنولوژی اختراع شده توسط انسان را درک کنند. مقدمه: 1 - هوش مصنوعی چیست؟ 2 - کاربرد در حسابداری و امور مالی - بخش 1 3 - کاربرد در حسابداری و امور مالی - بخش 2 4 - سطوح تعامل با هوش مصنوعی یادگیری ماشین: 1 - مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین 2 - یادگیری ماشین نظارت شده 3 - مقدمه‌ای بر Scikit Learn و Naive Bayes ماشین بردار پشتیبان: 1 - مقدمه‌ای بر SVM 2 - تمرین SVM و Kernelها و Scikit Learn 3 - نمونه‌برداری حسابرسی 4 - نمونه‌گیری حسابرسی

مقایسه

آموزش هوش مصنوعی مولد، استخدام و جذب استعداد

درباره دوره: آیا کنجکاو هستین که چطوری می‌تونیم از هوش مصنوعی مولد در استخدام و جذب استعداد استفاده کنیم؟ خب، اگه کنجکاوین، شما در جای درستی هستین. این دوره از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی مکتب خونه به طور خاص برای شما طراحی شده تا به شما کمک کنه تا بفهمین چگونه هوش مصنوعی مولد در همه‌ی اشکال می‌تونه توسط استخدام‌کنندگان، جویندگان کار و مدیران استخدام استفاده بشه. اسم من Glen Cathey و من یک مدیر اجرایی استراتژی دیجیتال در رندستاد هستم. با بیش از 20 سال استخدام و بیش از 10 سال تجربه در ارزیابی و پیاده‌سازی راه حل‌های هوش مصنوعی. در اینجا، ما قصد داریم به این موضوع بپردازیم که چگونه هوش مصنوعی مولد می‌تونه کارایی، تجربیات و نتایج بهتری رو برای همه‌ی افراد مربوط ایجاد کنه. ما همچنین بررسی خواهیم کرد که چگونه هوش مصنوعی عمومی می‌تونه حفظ کارمندان رو از طریق بهبود تحرک داخلی بهبود ببخشه. 10 سوال کلیدی که باید از فروشندگان با استفاده از هوش مصنوعی مولد بپرسین و اینکه چگونه هوش مصنوعی مولد بر نقش استخدام‌کنندگان و مدیران استخدام در آینده تأثیر می‌ذاره. هوش مصنوعی مولد یک تغییر دهنده بازیه. بیاین با هم اون رو بررسی کنیم اصول اولیه هوش مصنوعی مولد در جذب نیرو: 1 - هوش مصنوعی تولیدکننده برای جذب استعداد هوش مصنوعی مولد در جذب استعداد: 1 - هوش مصنوعی مولد و آینده جذب استعداد 2 - شناسایی انواع مختلف هوش مصنوعی مولد هوش مصنوعی تولیدکننده در جذب استعداد: 1 - کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل تکنیکی: بررسی موارد استفاده 2 - چگونه استخدام‌کنندگان می‌توانند از هوش مصنوعی مولد در جذب استعداد استفاده کنند؟ 3 - چگونه هوش مصنوعی مولد می‌تواند توسط داوطلبان در فرآیند استخدام به کار گرفته شود؟ 4 - چگونه مدیران استخدام می‌توانند از هوش مصنوعی مولد بهره‌مند شوند؟ 5 - هوش مصنوعی مولد چگونه می تواند جابجایی شغلی داخلی را تسهیل کند؟ 6 - 10 سوال کلیدی برای پرسش از فروشندگانی که ادعا میکنند از هوش مصنوعی مولد استفاده میکنند 7 - جایگاه انسان در آینده استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی 8 - همیاری هوش مصنوعی مولد در فرآیند استخدام: گامی نو در جذب و استخدام نتیجه‌گیری: 1 - قدم‌های بعدی

مقایسه

آموزش فشرده برنامه نویسی به زبان ++c

درباره دوره: دوره آموزش مقدماتی جمع‌بندی C++، به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا با اصول اولیه و مفاهیم پایه‌ای این زبان برنامه‌نویسی آشنا شوند. C++ یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که برای توسعه انواع نرم‌افزارها و سیستم‌های مختلف استفاده می‌شود. موضوع: در این دوره، مفاهیم پایه‌ای C++ از جمله متغیرها، عملگرها، شرط‌ها، حلقه‌ها، توابع، آرایه‌ها و ساختارهای داده ابتدایی بررسی می‌شود. شرکت‌کنندگان با استفاده از مثال‌ها و تمرین‌ها، این مفاهیم را درک و به کاربردهای واقعی آنها پی برده و توانایی برنامه‌نویسی ابتدایی خود را با C++ بهبود می‌بخشند. کاربردها: آشنایی با C++ اساسی‌ترین قدم برای ورود به صنعت برنامه‌نویسی است. این زبان به دلیل کاربردهای گسترده‌ای که دارد، از توسعه نرم‌افزارهای سیستمی گرفته تا برنامه‌های کاربردی و بازی‌ها، در انواع پروژه‌های برنامه‌نویسی مورداستفاده قرار می‌گیرد. ازآنجاکه C++ امکاناتی مانند مدیریت حافظه، کار با سیستم‌های پیچیده و کنترل دقیق برنامه‌ها را فراهم می‌کند، برای پروژه‌هایی که نیاز به کارایی و کنترل بالا دارند، بسیار مناسب است. پیش‌نیازها: برای شرکت در این دوره، دانش‌پایه‌ای از مفاهیم برنامه‌نویسی و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند ساختارهای شرطی، حلقه‌ها و توابع موردنیاز است. همچنین، آشنایی با مفاهیم اولیه ریاضیات و علوم کامپیوتر می‌تواند به درک بهتر مطالب دوره کمک کند. مطالب دوره: این دوره با مباحث ساده شروع شده و به‌تدریج به مباحث پیشرفته‌تر پرداخته می‌شود. شامل تعریف متغیرها، عملگرها، شرط‌ها، حلقه‌ها، توابع، آرایه‌ها و ساختارهای داده ابتدایی است. شرکت‌کنندگان با حل تمرین‌ها و پروژه‌های عملی، مهارت‌های خود را تقویت کرده و به‌مرور به برنامه‌نویسان ماهرتری تبدیل می‌شوند. به طور خلاصه، دوره آموزش مقدماتی جمع‌بندی C++ با ارائه اصول اولیه و عملی زبان برنامه‌نویسی C++، شرکت‌کنندگان را برای ورود به عرصه برنامه‌نویسی آماده می‌سازد و امکان توسعه نرم‌افزارهای متنوع را فراهم می‌کند. مقدمه: 1 - مقدمه انواع داده‌ها - انواع عملگرها - دستورات ورودی و خروجی: 1 - انواع داده‌ها 2 - عملگرها، کوتاه نویسی و دستورات ورودی و خروجی دستورات شرطی و تکرار: 1 - دستورات شرطی 2 - دستورات تکرار آرایه - رشته: 1 - آرایه‌های دو بعدی - بخش اول 2 - آرایه‌های دو بعدی - بخش دوم 3 - آرایه‌های رشته‌ای نوع شمارشی - استراکچر - یونیون: 1 - استراکچرها 2 - یونیون‌ها اشاره‌گر: 1 - معرفی اشاره‌‌گرها 2 - رابطه‌ی اشاره‌گر با آرایه 3 - اشاره‌گر به استراکچر و اشاره‌گر به اشاره‌گر تابع: 1 - معرفی توابع 2 - انواع نحوه‌های فراخوانی 3 - متغیرهای سراسری و محلی

مقایسه

آموزش ChatGPT و SQL

درباره دوره: هوش مصنوعی در حال تغییر جهان اطراف ماست و به‌طور کامل نحوه کار ما را متحول می‌کند. امروزه متخصصان داده به ابزارهایی دسترسی دارند که مانند ابرقدرت‌ها، آن‌ها را قادر می‌سازد هوشمندتر و سریع‌تر از همیشه کار کنند. در دوره"ChatGPT and SQL"، تیم Maven Analytics شما را با دنیای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد آشنا کرده و نحوه استفاده از SQL و ChatGPT به صورت ترکیبی برای کارایی بیشتر و تصمیم‌گیری‌های هوشمند مبتنی بر داده را آموزش می‌دهد. با پیشرفت سریع مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT و Google Gemini آشنا شوید و با ابزارهای رایگان که مهارت‌های شما را به سطح بالاتری می‌برد، شروع به کار کنید. همچنین در هنر مهندسی درخواست (prompt engineering) عمیق شوید، نکات و بهترین شیوه‌ها برای تولید خروجی‌های دقیق و پایدار مدل‌ها را مرور کرده و یاد بگیرید چگونه با محدودیت‌ها و مشکلات رایج مواجه شوید. پس از آن، جان پالر شما را با قدرتمندترین و کاربردی‌ترین موارد استفاده از ChatGPT در علم داده و تحلیل آشنا می‌کند و آموزش‌هایی با راهنمایی مدرس در SQL ارائه می‌دهد. مقدمه: 1 - آینده اکنون است: آشنایی با AI برای تحلیل داده 2 - تعیین انتظارات چرا AI برای تحلیل داده مناسب است؟: 1 - چرا هوش مصنوعی تغییردهنده بازی تحلیل داده است؟ 2 - موارد استفاده AI برای تحلیل داده آشنایی با LLMs ،AI و ChatGPT: 1 - چشم‌انداز AI 2 - Generative AI و مدل‌های زبانی بزرگ 3 - مسیر به سوی ChatGPT 4 - ابزارهای Generative AI 5 - هشدار: دام‌های ChatGPT 6 - دسترسی به ChatGPT و Google Bard مهندسی پرامپت: 1 - آشنایی با مهندسی پرامپت 2 - نکته پرامپت: واضح و مشخص باشید 3 - نکته پرامپت: زمینه را فراهم کنید 4 - نکته پرامپت: نقش‌ها را ایجاد کنید 5 - نکته پرامپت: شرایط را فراهم کنید ChatGPT برای SQL: 1 - آشنایی با ChatGPT برای SQL 2 - توضیح مفاهیم اصولی SQL 3 - توضیح کوئری زدن در SQL 4 - افزودن کامنت به کوئری در SQL 5 - عیب‌یابی و اشکال زدایی کد SQL 6 - ایجاد کوئری SQL از ابتدا 7 - بهینه‌سازی کوئری‌ها در SQL نتیجه‌گیری: 1 - نکات کلیدی و گام‌های بعدی

آموزش هوش مصنوعی

هوش مصنوعی، یکی از علوم جدید و پرطرفدار دهه‌های اخیر است که به برنامه‌ریزی کامپیوترها برای انجام وظایف هوشمندانه مربوط می‌شود. با استفاده از الگوها و الهام از رفتار انسانی، هوش مصنوعی تلاش می‌کند تا آموزش‌دیده و قادر به انجام فعالیت های هوشمند در استفاده از داده‌ها و اطلاعات باشد. آموزش هوش مصنوعی می‌تواند شما را با تکنولوژی‌های پیشرفته مانند روباتیک، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها آشنا کند. با گسترش روز افزون داده‌ها و رشد سریع تکنولوژی، نیاز به توسعه و تربیت کارشناسان قادر به کاربرد عملیاتی هوش مصنوعی در صنایع مختلف نیز افزایش یافته است. در این مقاله از تیموتی، شما به طور جامع با هوش مصنوعی آشنا خواهید شد. افزایش دانش شما در حوزه هوش مصنوعی و توانایی بهره‌برداری از آن در حل مسائل و ایجاد نوآوری خواهد بود. پس با هم به سفری جذاب در دنیای هوش مصنوعی برویم و بیاموزیم که چگونه در دنیای بهتری زندگی کنیم.

آموزش هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یکی از علوم روز افزون در دنیای فناوری است که به ما امکان می‌دهد سیستم‌های هوشمند را طراحی و توسعه دهیم. هوش مصنوعی (AI)، در واقع مطالعه و تلاش برای ساخت یا تکامل انواع برنامه‌ها و الگوریتم‌ها است که بتوانند برای تحلیل داده‌ها، تشخیص الگوها و انجام وظایف پیچیده از طریق ماشین‌ها یا سیستم‌های رایانه‌ای استفاده شوند. هدف از آموزش هوش مصنوعی، ایجاد ماشین‌ها و برنامه‌هایی است که بتوانند به صورت خودکار و با دقت بالا وظایف مختلف را انجام دهند. برای رسیدن به این هدف، از طریق تحلیل داده‌ها و الگوهای آماری، ماشین‌ها می‌توانند اطلاعات را فهمیده و از آن‌ها عملکردهای خاصی را انجام دهند. یکی از رویکردهایی که در آموزش هوش مصنوعی استفاده می‌شود، شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند. این شبکه‌ها به تقلید از ساختار مغز انسان طراحی شده‌اند و توانایی یادگیری مشابه به انسان را دارند. با استفاده از الگوریتم‌ها و نمونه‌های آموزشی، شبکه‌های عصبی مصنوعی قادرند پیچیدگی‌های بالقوه را در داده‌ها شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها تصمیماتی بگیرند.

اهمیت آشنایی با هوش مصنوعی

آموزش هوش مصنوعی به عنوان یکی از رشته‌های مطرح در حوزه فناوری اطلاعات، امکانات و فرصت‌های زیادی را به ما می‌دهد. آموزش هوش مصنوعی به معنای تربیت سیستم‌های هوشمند برای تعلم و تفکر به صورت خودکار می‌باشد. در این روند، الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی که به آن‌ها آموزش داده می‌شوند، بتوانند از داده‌های واقعی یاد بگیرند، الگوهایی را تشخیص دهند و بر اساس آنها تصمیماتی بگیرند. از جمله مثال‌های قابل ذکر در این زمینه، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصاویر، پردازش صوت و تصویر، پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها و حتی خودروهای بی‌سرنشین هستند. هوش مصنوعی (AI) یکی از فناوری‌های پیشرفته و مهم در دنیای امروز است که در هر زمینه‌ای از زندگی ما تأثیرات قابل توجهی دارد. آموزش هوش مصنوعی از جمله گام‌های اساسی برای بهره‌برداری کامل از این فناوری است.

آموزش هوش مصنوعی به زبان ساده

هوش مصنوعی به عنوان علمی پیچیده شناخته می‌شود که برای توسعه و برنامه‌ریزی سیستم‌ها و ماشین‌ها به منظور انجام کارهای هوشمندانه و هوشیار استفاده می‌شود. اما هم ‌اکنون با پیشرفت تکنولوژی و کاربرد گسترده‌تر هوش مصنوعی در زندگی ما، آموزش هوش مصنوعی نیز به یک مبحث مهم تبدیل شده است. آموزش هوش مصنوعی، به مطالعه و فهم روش‌ها و الگوریتم‌های استفاده شده در طراحی و اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی و همچنین آموزش ماشین و یادگیری عمیق می‌پردازد. در آموزش هوش مصنوعی، معمولاً روش‌ها و تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های ژنتیکی، درخت تصمیم و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) مورد بررسی قرار می‌گیرند. هدف اصلی یادگیری هوش مصنوعی یافتن الگوها، قوانین و روابط بین داده‌ها است و تلاش می‌کند که درک بهتری از محیط و سوالاتی که در آن پیش می‌آیند، ارائه دهد.

اهمیت یادگیری صفر تا صد هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به انسان‌ها کمک می‌کند تا الگوها، تحلیل‌های پیچیده و تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را شناخته و مدیریت کنند. آن‌ها توانایی پردازش و پیش‌بینی داده‌های بسیار بزرگ را به طور موثر و سریع‌تر انجام می‌دهند. آشنایی با هوش مصنوعی امروزه بسیار مهم است و به شما ارتباط با دنیایی پر از پتانسیل و فرصت‌های جدید را می‌دهد چرا که هوش مصنوعی (AI) به سرعت به یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین حوزه‌های تکنولوژی تبدیل شده است. در این زمینه، آموزش پایتون و علم داده به عنوان ابزارهای کلیدی و اساسی در توسعه و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. این موضوع تأثیر فراوانی در زمینه‌های مختلف از جمله صنعت، تجارت، بهداشت، آموزش و حتی زندگی شخصی دارد. برخی از مزایای آشنایی با هوش مصنوعی عبارتند از:

افزایش بهره‌وری: هوش مصنوعی قادر است بهبود عملکرد و بهبود عملکرد سیستم‌ها و فرآیندها را با کاهش خطاها و بهینه‌سازی استفاده از منابع مختلف ممکن سازد.
تصمیم‌گیری بهتر: هوش مصنوعی قادر است از الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌های آماری استفاده کند تا تصمیمات بهتر و دقیق‌تری را به صورت خودکار بگیرد.
پیش‌بینی دقیق‌تر: تحلیل هوش مصنوعی قابلیت تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها را به اندازه‌ای دارد که می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در زمینه‌های مختلف از جمله تجارت و شبکه‌های اجتماعی ارائه دهد.
راه‌حل‌های نوآورانه: هوش مصنوعی قادر است با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، الگوهای جدید را شناسایی کند و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را برای مشکلات مطرح شده ارائه دهد.
امکانات هوشمند: هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند خانه‌های هوشمند، خودروهای خودران و ربات‌های خدماتی هوشمند جاهایی است که می‌توانید از بهره‌گیری از هوش مصنوعی بهره ببرید.

بنابراین، آشنایی با هوش مصنوعی این امکان را برای شما فراهم می‌کند تا برخورد بهتری با فناوری‌های نوین داشته باشید و بتوانید از این پتانسیل برای پیشرفت خود و بهبود کیفیت زندگی استفاده کنید.

دوره‌ آموزشی هوش مصنوعی

دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی می‌توانند به شما در فهم و استفاده از مباحث و تکنیک‌های مرتبط با هوش مصنوعی کمک کنند. این دوره‌ها به شما اصول کار و کاربردهای هوش مصنوعی را آموزش می‌دهند و شما را در فرآیند طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند همراهی می‌کنند. دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی می‌تواند در حوزه‌های مختلف ارائه شود از جمله تحلیل داده‌ها، گرافیک کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات. به طور کلی، هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از موضوعات برجسته در دنیای فناوری نقش مهمی ایفا می‌کند و اهمیت یادگیری آن نمی‌تواند نادیده گرفته شود. هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌هایی اطلاق می‌شود که هدف آن شبیه‌سازی و تقلید عملکرد انسان در برخی از فعالیت‌ها و وظایف هوشمندانه است. یکی از دلایل مهم برای یادگیری هوش مصنوعی آن است که با استفاده از آن می‌توان بهبود قابل توجهی در عملکرد بسیاری از صنایع و بخش‌های مختلف جامعه داشت. به طور مثال، در زمینه پزشکی، هوش مصنوعی قادر به تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها و تشخیص بیماری‌ها است. این قابلیت آن را به یک ابزار قدرتمند در تشخیص زود هنگام و درمان بیماری‌ها تبدیل می‌کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در صنعت و تولید نیز بسیار کاربرد دارد. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی می‌توان بهینه‌سازی فرآیند تولید و بهبود عملکرد ماشین‌آلات صنعتی را داشت.

خرید دوره آموزش هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه بسیار پر رونق و مهم در دنیای فناوری، مورد توجه فراوانی قرار گرفته است. برای آموزش مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی، انجام دوره‌های آموزشی کیفی و مناسب با اهمیت است. در این بین، سایت تیموتی به عنوان یک بستر برای خرید و مقایسه بین دوره‌های مختلف معتبر و حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی، یکی از بهترین گزینه‌هاست. در سایت تیموتی، گستره و تنوع دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی به شما اجازه می‌دهد تا انتخاب مناسبی برای خود داشته باشید. با مراجعه به سایت، می‌توانید دوره‌های مبتدی، متوسط و پیشرفته را بررسی کنید و با توجه به سطح دانش خود، یک دوره مناسب را انتخاب کنید. علاوه بر گستره دوره‌های آموزشی، در سایت تیموتی همچنین می‌توانید دوره‌ها را بر اساس محتوا، شیوه آموزش، مدت زمان و قیمت مورد بررسی قرار داده و مقایسه کنید. این امکان به شما کمک می‌کند تا دوره مناسبی که با نیازها و سطح دانش خود همخوانی دارد، را انتخاب کنید.