DLeX: AI Python

🚀 از داده تا موفقیت؛ دانشمند داده شو! 📊 هر داده یه دنیای پنهان از فرصت‌هاست… با دوره جامع دانشمند داده یاد بگیر چطور این فرصت‌ها رو پیدا کنی و تبدیل به یکی از پرتقاضاترین متخصص‌های بازار کار بشی! 💡✨ ✅ یادگیری عملی پایتون برای تحلیل داده‌ها 🐍 ✅ کشف دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🤖 ✅ اجرای پروژه‌های واقعی برای ورود حرفه‌ای به بازار کار 📈 ⏰ ظرفیت محدود ـ همین امروز قدم اول رو بردار و آینده‌ت رو با داده‌ها بساز! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖        🌐جهت مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید 👇 https://B2n.ir/uq4983 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖   ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲مشاوره تلگرام: 09222477250 Telegram Bot ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖   ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

این مقاله یک چارچوب جدید به نام xLSTM-PINN را معرفی می‌کند که برای کاهش مشکل سوگیری طیفی (Spectral Bias) در شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک (PINN) طراحی شده است. 👉 @navidcasts 🎓 سوگیری طیفی، تمایل ذاتی PINNها به یادگیری سریع‌تر مؤلفه‌های فرکانس پایین نسبت به فرکانس‌های بالا است که مانع از حل دقیق گرادیان‌های تند می‌شود. با تعبیه بلوک‌های xLSTM که از گیت‌های حافظه و گام‌های میکروی باقیمانده استفاده می‌کنند، این روش طیف هسته عصبی را در سطح نمایش تغییر شکل می‌دهد تا به طور سیستمی وزن‌های مربوط به فرکانس‌های بالا را تقویت کند. 👉 @navidcasts 🎓 نتایج عددی در حل معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) مختلف نشان می‌دهد که xLSTM-PINN با موفقیت سوگیری طیفی را سرکوب کرده، پهلنای باند قابل حل را گسترش می‌دهد، و به طور قابل توجهی خطاهای حل را کاهش می‌دهد، بدون اینکه نیاز به تغییر مسیرهای مشتق‌گیری خودکار یا توابع زیان فیزیکی باشد.

Cocoon Is Live: Decentralized Confidential Compute Cocoon is a decentralized AI compute network that processes user requests with full confidentiality. Removing centralized intermediaries lowers costs and protects data. GPU owners can join the network, support confidential AI workloads, and earn TON. Key features: ▪️ TON is now processing AI requests with 100% confidentiality. GPU owners earn $TON. ▪️ Centralized computing providers increase costs and reduce privacy. Cocoon addresses both economic and confidentiality limitations. ▪️ More GPU supply and developer demand will be added in the coming weeks. Telegram users will see new AI features built on full confidentiality. Cocoon returns control and privacy to users. Learn more about Cocoon

فکر کنم دیگه تقریبن همه Ollama رو می شناسن و ازش برای هاستینگ مدل ها در محیط های On Premise استفاده می کنند. ولی مایکروسافت هم به تازگی یک محصول جدید ارائه داده که کم از Ollama نداره و از بسیاری از مدل ها هم پشتیبانی می کنه. در این ویدیو اطلاعات بیش تری از این محصول کسب کنید : 👉 @ai_python ✍️ https://youtu.be/qL3HADDI6W4?si=2UVOEz59OlFw4lnb

🚀 از داده تا موفقیت؛ دانشمند داده شو! 📊 هر داده یه دنیای پنهان از فرصت‌هاست… با دوره جامع دانشمند داده یاد بگیر چطور این فرصت‌ها رو پیدا کنی و تبدیل به یکی از پرتقاضاترین متخصص‌های بازار کار بشی! 💡✨ ✅ یادگیری عملی پایتون برای تحلیل داده‌ها 🐍 ✅ کشف دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🤖 ✅ اجرای پروژه‌های واقعی برای ورود حرفه‌ای به بازار کار 📈 ⏰ ظرفیت محدود ـ همین امروز قدم اول رو بردار و آینده‌ت رو با داده‌ها بساز! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖        🌐جهت مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید 👇 https://B2n.ir/uq4983 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖   ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲مشاوره تلگرام: 09222477250 Telegram Bot ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖   ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

پادکست فارسی مصنوعی مرتبط با این مقاله : https://t.me/c/2659071795/59

مقاله‌ی «Spectral Bias Mitigation via xLSTM-PINN» به بررسی یک روش نوآورانه برای بهبود یادگیری ماشین در حل معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDEs) می‌پردازد. در ادامه خلاصه‌ای از مقاله: روش‌های رایج Physics-Informed Neural Networks (PINNs) با سه چالش عمده مواجه‌اند: 1️⃣ سوگیری طیفی (Spectral Bias): شبکه‌ها تمایل دارند فرکانس‌های پایین را بهتر یاد بگیرند و در بازسازی مؤلفه‌های فرکانس بالا ضعیف عمل می‌کنند. 2️⃣ عدم تعادل داده-باقی‌مانده: وزن‌دهی نامتناسب به داده‌ها و معادلات فیزیکی. 3️⃣ ضعف در برون‌یابی (Extrapolation): عملکرد ضعیف در پیش‌بینی خارج از ناحیه آموزش. 👉 @ai_python ✍️ 💡 راه‌حل پیشنهادی نویسندگان یک چارچوب جدید به نام xLSTM-PINN معرفی می‌کنند که شامل: 1️⃣ استخراج ویژگی چندمقیاسی با (Gated Memory): برای درک بهتر ساختارهای فرکانسی مختلف. 2️⃣ برنامه درسی فرکانسی مرحله‌ای (Staged Frequency Curriculum): آموزش تدریجی از فرکانس‌های پایین به بالا. 3️⃣ وزن‌دهی تطبیقی به باقی‌مانده‌ها: برای تعادل بهتر بین داده‌ها و معادلات فیزیکی. در چهار بنچمارک مختلف، این روش: خطای طیفی، MSE، RMSE، MAE و MaxAE را به‌طور قابل توجهی کاهش داده است. پهنای باند قابل حل را گسترش داده و زمان رسیدن به آستانه خطا در فرکانس‌های بالا را کاهش داده است. گذارهای مرزی تمیزتر و نوسانات فرکانس بالا را کاهش داده است.

🚀 مدیریت سرمایه با قدرت داده‌ها! اگه هنوز تصمیم‌هات بر پایه حس و تجربه‌ست، وقتشه داده‌ها رو وارد بازی کنی 🔗 دوره جامع مدیریت سرمایه داده‌محور (آنلاین) در این دوره یاد می‌گیری: 📊 تحلیل بازار ایران و ارزیابی سهام و ETF 📈 بهینه‌سازی پرتفوی با مدل مارکوویتز 📉 پیش‌بینی روندها با سری‌های زمانی 💡 طراحی استراتژی آپشن و دلتا هجینگ 🚀 اجرای پروژه واقعی با داده‌های ایران 🔥 بدون نیاز به تسلط برنامه‌نویسی! پایتون رو در حد کاربردی یاد می‌گیری و بلافاصله در بازار استفاده می‌کنی. 👥 مناسب برای: فعالان بازار سرمایه، تحلیلگران، مدیران سرمایه‌گذاری، و علاقه‌مندان فین‌تک (FinTech) 📌 مشاوره رایگان + جزئیات کامل: 👉 httb.ir/2hU1m 🎓 موسسه توسعه

طبق اعلام گارتنر، در پایان سال 2025 ، شرکت IBM (احتمالن به خاطر Watsonx ) به همراه مایکروسافت، گوگل و آمازون به عنوان لیدرهای اصلی ارائه پلت فرم های توسعه نرم افزارهای AI هستند. در طول سال در همین کانال بسیار درباره Watsonx و همین طور راه حل های مایکروسافت از جمله Azure AI Foundry و Azure ML Studio صحبت کردیم. 👉 @ai_python ✍️ در بخش Challnegers نام LangChain و علی بابا به چشم می خوره که منطقی هست. در بخش نیچ فقط CoreWeave و در بخش Visionaries فقط OpenAI به چشم می خوره. در حال حاضر در این بین از محصولات زیر مجموعه XAI خبری نیست. 😅

در چه سن و سالی، برای یادگیری کدنویسی، بیش از حد پیر هستیم؟ (از زبان مهران سهامی، پروفسور در دانشگاه استنفورد) 👉 @ai_python ✍️ https://youtu.be/cKtGsMHAp8g?si=wFbOAWxYEzZGI_rX

کوتاه، درباره مدل پیش بینی آب و هوای گوگل به نام WeatherNext 2 : ⛅ 😶‍🌫️ 👉 @ai_python ✍️ https://youtu.be/YQwqoEm_xis?si=f_zUd-r5G978Uzgz

🚀🔥 آینده شغلی‌تو بساز! علم داده (Data Science) همون مهارتیه که همه‌ی بازار کار دنبالش هستن 💼📊 👨‍💻 توی این دوره جامع ۱۴۴ ساعته آموزش کاملاً عملی با ابزارهای روز مثل: 🐍 Python | 🗄 SQL | 📊 آمار | ⚡️ Power BI | 📈 Tableau | 🔥 Apache Spark | 📉 R و کلی مباحث کاربردی دیگه برای ورود حرفه‌ای به دنیای داده رو یاد میگیری! 💡 این فقط یه دوره نیست، بلکه یه فرصت طلایی برای جهش در مسیر شغلی توئه! ⏳ ظرفیت محدود – همین حالا اقدام کن! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📍 اطلاعات و ثبت‌نام دوره: 👉https://B2n.ir/gg3504 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره: 📱 تلگرام: 09222477250 ☎️ تماس: 021-67641999 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

Pydantic AI version 1.23.0 is out! 🎉

وقتی می گیم AI Stack دقیقن شامل چه مواردی می شه؟ در این ویدیو به زبان ساده و در کم تر از 10 دقیقه توضیح داده شده : 👉 @ai_python ✍️ https://youtu.be/RRKwmeyIc24?si=NLEMwJrt9K0wlTpK

اگر با PromptFlow کار کرده باشید، حتمن می دونید که فریم ورک اصلی مایکروسافت برای ایجاد پایپ لاین های Agentic AI هست. در مقابل IBM هم راه حل خودش رو در این زمینه داره که خیلی شبیه PromptFlow هست. در این ویدیو درباره BeeAI توضیح داده شده : 👉 @ai_python ✍️ https://youtu.be/WozA_qHEAqo?si=CSZ0ZImVepMV5dR4

مایکروسافت کوپایلوت از 15 ژانویه از WhasApp خداحافظی می کند.

به نظر شما مدل تقریبن جدید GPT-5.1 از Open AI همون نسخه فاین تیون شده، مدل های قبلی هست یا واقعن یک مدل جدید هست؟! 👉 @ai_python ✍️ این موضوع و خیلی موضوعات جذاب و جالب دیگه موضوع بحث میز داغ از IBM Technology هست : https://youtu.be/5sFJVAoafFI?si=3leRGKE-SGB9w22n

این متن تحقیقاتی به بررسی مقایسه‌ای بین مدل‌های زبان انتشاری (DLMs) و مدل‌های خودرگرسیو (AR) در سناریوهایی می‌پردازد که داده‌های منحصربه‌فرد با کیفیت بالا محدود هستند، اما تکرار داده‌ها مجاز است. 👉 @navidcasts 🎓 یافته اصلی پژوهش، پدیده‌ای به نام نقطه تقاطع هوش (Intelligence Crossover) است که در آن، DLMها به طور مداوم از مدل‌های AR هم‌اندازه پیشی می‌گیرند؛ این مزیت به دلیل سه عامل کلیدی در DLMها یعنی مدل‌سازی «با هر ترتیبی» (any-order modeling)، محاسبات «فوق‌متراکم» (super-dense compute) ناشی از نویزدهی دوسویه تکراری، و تقویت داده داخلی از طریق شبیه‌سازی مونت کارلو است. این نتایج نشان می‌دهد که در عصر محدودیت داده، DLMها یک الگوی مدل‌سازی برتر برای استخراج حداکثر سیگنال از هر توکن منحصربه‌فرد، حتی به بهای افزایش نیاز محاسباتی، محسوب می‌شوند. 👉 @navidcasts 🎓 علاوه بر این، پژوهشگران توضیح می‌دهند که افزایش ضرر اعتبارسنجی (validation loss) لزوماً به معنای کاهش عملکرد در وظایف نهایی نیست، زیرا قابلیت تمایز مدل همچنان بهبود می‌یابد.

ایران‌GPU تنها و اولین شرکت بورسی هوش مصنوعی ایران با بیش از ۵ سال سابقه فعالیت حرفه‌ای و با پشتوانه‌ی بیش از ۲۰ دیتاسنتر فعال در سراسر ایران 🌐 ⚡️ قدرت پردازش، پایداری و مقیاس‌پذیری واقعی برای تیم‌ها، پژوهشگران و سازمان‌های حرفه‌ای AI 🤖 💡 شروعی مقرون‌به‌صرفه برای پروژه‌های هوش مصنوعی شما 📩 در صورت تمایل همین حالا درخواست مشاوره را ثبت کنید! https://B2n.ir/qz9613

ماتیاس ترویر، معاون رئیس شرکت مایکروسافت کوانتوم، در این سخنرانی به تشریح مسیر ساخت یک کامپیوتر کوانتومی با مقیاس کاربردی می‌پردازد که می‌تواند مسائل "غیرقابل حل" برای کامپیوترهای کلاسیک را حل کند. 👉 @navidcasts 🎓 او تاریخچه‌ای از پیشرفت‌های علمی را ارائه می‌دهد که منجر به عصر بخار و عصر سیلیکون شد، و سپس تاکید می‌کند که مکانیک کوانتومی در حال حاضر فناوری‌های جدیدی مانند رایانش کوانتومی را ممکن ساخته است. نکته کلیدی این است که رایانه‌های کوانتومی با تغییر دادن مقیاس‌بندی محاسباتی (مثلاً از نمایی به خطی) برتری می‌یابند و می‌توانند به شتاب کوانتومی نمایی دست یابند، که برای غلبه بر سرعت ذاتی پایین‌تر عملکرد کوانتومی نسبت به عملیات کلاسیک حیاتی است. 👉 @navidcasts 🎓 این برتری بیشتر در مسائل داده کوچک مانند شیمی، بیوشیمی، و علم مواد نمود پیدا می‌کند، زیرا طبیعت زیربنایی این حوزه‌ها کوانتومی است؛ در نهایت، ترویر پیش‌بینی می‌کند که ترکیب رایانش کوانتومی با هوش مصنوعی منجر به پیشرفت‌هایی می‌شود، به طوری که هوش مصنوعی سرعت را فراهم کرده و کامپیوتر کوانتومی دقت مورد نیاز برای تولید داده‌های آموزشی بهتر و مدل‌های سریع و دقیق را فراهم می‌کند. ویدیو خلاصه تر در یوتیوب : https://youtu.be/U9H8EEFH2AY