دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده

سرعت تصمیم گیری و پردازش سریع اطلاعات تو این موارد خیلی مهم و چالش برانگیزه!

📌مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
❇️ سایت | بله | تلگرام | اینستاگرام

تصمیم درست خودرو خودران تسلا در یک تصادف اجتناب ناپذیر!

📌مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
❇️ سایت | بله | تلگرام | اینستاگرام

بریم سراغ هوش مصنوعی بله یا زوده؟

خداکنه برای google و OpenAI بد آموزی نداشته باشه!

📌مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
❇️ سایت | بله | تلگرام | اینستاگرام

بچه ها Claude داره حساب های ایرانی هارو تعلیق میکنه نامرد

اگه حساب دارید و اطلاعاتی دارید بردارید چون بعدش دیگه نمیذاره به تاریخچه گفت و گو هاتون دسترسی داشته باشید.

📌مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
❇️ سایت | بله | تلگرام | اینستاگرام

🔓 چطور میشه از Claude Science استفاده کرد؟

😬 فعلاً Claude Science به صورت *Beta* منتشر شده و برای همه در دسترس نیست.

در حال حاضر کاربران پلن‌های Pro، Max، Team و Enterprise کلاد می‌تونن بهش دسترسی داشته باشن. نسخه اولیه هم فعلاً برای macOS و Linux ارائه شده.

احتمالاً بعد از پایان دوره آزمایشی، این قابلیت به مرور برای کاربران بیشتری منتشر میشه؛ ولی Anthropic هنوز زمان دقیقی برای عرضه عمومی اعلام نکرده.

📌مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
❇️ سایت | بله | تلگرام | اینستاگرام

🤔 حالا Claude Science چه فرقی با Google Colab داره؟

❌ در واقع Google Colab بیشتر یه محیط برای نوشتن و اجرای کده؛ یعنی خودت باید داده پیدا کنی، مقاله بخونی، تحلیل انجام بدی و نتیجه رو جمع‌بندی کنی.

✅ اما Claude Science یه قدم جلوتره. علاوه بر اجرای کد، خودش می‌تونه مقاله‌های مرتبط رو پیدا کنه، دیتابیس‌های علمی رو جستجو کنه، تحلیل انجام بده، نمودار بسازه و حتی روند تحقیق رو مدیریت کنه.


📌مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
❇️ سایت | بله | تلگرام | اینستاگرام

🔬 بچه ها Claude Science معرفی شد!

🔥 اگه با Google Colab یا Jupyter Notebook کار کردی، این خبر برات جالبه.

کمپانی Anthropic یه محیط جدید به اسم Claude Science معرفی کرده که مخصوص محقق‌ها و دانشمنداست. این ابزار فقط کد اجرا نمی‌کنه؛ می‌تونه مقاله‌های علمی رو جستجو کنه، داده‌های تحقیقاتی رو تحلیل کنه، نمودار بسازه، کد Python و R بنویسه و حتی پیش‌نویس مقاله هم آماده کنه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
❇️ سایت | بله | تلگرام | اینستاگرام

این خلاصه مطلب بود.
اصلش تو این مقاله ست

خداروشکر برای هر موضوعی ما در سایت دیتایاد مقاله داریم براتون

✅ لینک مقاله

⚠️ضمنا تو این مقاله گفتیم که مسیر شغلی درست چیه؟ و بازار کار امروز چی میخواد از شما

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

⭕ مثالی که تو مشاوره رایگان به بچه ها میگیم اینه فکر کن تو یه ماشین خیلی خوب داری(مدل هوش مصنوعی) اما تو باکش به جای بنزین، نفت میریزی(داده کثیف یا داده اشتباه)

اون ماشین هرچقدرم خوب باشه کار نمیکنه!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

این دو حوزه در هم تنیده شدن و همپوشانی بسیار بالایی دارن!

چیزی که شما امروز به اسم هوش مصنوعی میشناسید در واقع یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی هست به اسم یادگیری ماشین.

پس یادگیری ماشینه که داره دنیارو عوض میکنه.

⚠️ حالا نکته اصلی اینه که نقطه تلاقی علم داده و هوش مصنوعی همین یادگیری ماشینه!

چرا؟ چون در یادگیری ماشین، مدل ما از داده ها دانش کسب میکنه

پس امروزه، متخصص هوش مصنوعی (یادگیری ماشین) باید کار با دیتارو بلد باشه!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

#آب_پاکی
قبل از اینکه بگیم فرقشون چیه!

❌ همین اول بگم که نمیتونید این دوتا حوزه رو از هم جدا کنید!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

⁉️ یکی از سوالات همیشگی بچه ها

فرق علم داده با هوش مصنوعی چیه؟
یا اینکه میگن من میخوام هوش مصنوعی یادبگیرم علم داده رو نمیخوام!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

تابستون امسال کتاب مرجع زبون اصلی بخون 📚☀️

✅ زمان نمایشگاه کتاب تهران خیلی‌ها پرسیدن چه کتاب‌هایی برای یادگیری علم داده و هوش مصنوعی بخونن. پیشنهاد ما هم این بود که تا جای ممکن سراغ نسخه‌های زبان اصلی برید؛ چون کامل‌تر و به‌روزترن.

☀️ برای شروع تابستون، این فایل شامل ۹ کتاب مرجع رو براتون آماده کردیم:

🔴 ریاضی
1- Mathematics for Machine Learning


🔵 پایتون و تحلیل داده
2- Python for Data Analysis


🟠 آمار و مصورسازی
3- Practical Statistics for Data Scientists
4- Fundamentals of Data Visualization


🟣 SQL
5- SQL for Data Scientists


🟡 یادگیری ماشین
6- Hands-On Machine Learning


🟢 یادگیری عمیق و سیستم‌های ML
7- Neural Networks and Deep Learning
8- Designing Machine Learning Systems
9- Large Vision-Language Models

💚 امیدواریم این لیست مسیر یادگیری تابستونتون رو هدفمندتر کنه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

📚 بچه ها یه مجموعه کتاب گذاشته بودیم قبلا برای دانلود.
6 تا کتاب بود. اونو آپدیت کردیم و 3 تا کتاب خفن دیگه بهش اضافه کردیم که الان براتون اپلود میکنیم. لذتشو ببرید.

⭕ 9 تا کتاب تخصصی ...


📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

⚠️⚠️⚠️

بچه ها حواستون به تایمر پایان تخفیفات تابستونی سایت باشه......

⭕ اینم لینک سایت ⭕

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

⚙️ تکنیک فنی برای جلوگیری از توهم: “RAG”

⚠️ مشکل اصلی اینه که وقتی یه سوالی می‌پرسی که دقیق بلد نیستن، به‌جای اینکه بگن «نمی‌دونم»، شروع می‌کنن به خیال‌بافی.

🧠 مهندس‌ها از تکنیک RAG استفاده می‌کنن.

❌ بدون RAG: مدل داره از حفظ و بر اساس دانش قدیمی خودش جواب می‌ده.

✅ با RAG: سیستم قبل از اینکه جوابی بده، اول می‌ره توی دیتابیس یا فایل‌های تو می‌گرده، اطلاعاتِ درست رو پیدا می‌کنه، و تازه بعدش از مدل می‌خواد که «فقط» بر اساس همون اطلاعات جواب رو بنویسه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

👤 مهم‌ترین ترفندِ سمت کاربر: “محدودش کن!”

1️⃣ پرسش دقیق بنویس.
سوال مبهم = جواب مبهم یا ساختگی.

2️⃣ ازش منبع بخواه.
مثلاً بگو: «با ذکر منبع پاسخ بده».

3️⃣ جوابش رو راستی‌آزمایی کن.
مخصوصاً برای تصمیم‌های مهم.

4️⃣ برای تصمیمات مهم از چندتا مدل بپرس

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

یادتونه از توهم مدل ها صحبت کردیم
برای جلوگیری از این اتفاق یه سری کار ها میشه کرد که به دو دسته تقسیم میشن:

👤 سمت کاربر (Prompting)
یعنی کاربر چطور سوال بپرسه بهتره؟

⚙️ سمت مهندسی سیستم
یعنی توسعه‌دهنده‌ها چطور سیستم AI رو طراحی کنه که متوهم نباشه یا کمتر باشه!

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

🔥 همکاری OpenAI برای ساخت تراشه با Broadcom

🟡 این تراشه برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی (Inference) ساخته شده، نه آموزش مدل‌ها؛ یعنی هدفش سریع‌تر و ارزان‌تر کردن پاسخ‌گویی ChatGPT و سرویس‌های مشابه هست.

🟠 طراحی این تراشه فقط ۹ ماه طول کشیده؛ در حالی که ساخت چنین تراشه‌هایی معمولاً ۱۸ تا ۲۴ ماه زمان می‌بره.

🔴 فعلاً هم جایگزین GPUهای انویدیا نیست و OpenAI هنوز برای آموزش مدل‌های بزرگ به سخت‌افزارهای NVIDIA نیاز داره.

به نظر میاد OpenAI داره کم‌کم مثل گوگل و اپل، از نرم‌افزار به سمت ساخت سخت‌افزار اختصاصی خودش هم میره. 🚀

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله

🤖 چرا اسم نسخه‌های GPT-5.6 این شکلیه؟

OpenAI این بار به جای نام‌های عددی، از اسم‌های الهام‌گرفته از اجرام آسمانی استفاده کرده:

☀️ Sol: به معنی خورشید؛ قدرتمندترین مدل خانواده GPT-5.6 برای سخت‌ترین کارها.

🌍 Terra: به معنی زمین؛ نسخه متعادل که هم عملکرد خوبی داره و هم هزینه و سرعتش مناسب‌تره.

🌙 Luna: به معنی ماه؛ سبک‌ترین و سریع‌ترین نسخه برای کارهای روزمره و کم‌هزینه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد در تلگرام
🤖 دیتایاد در بله