MerajTheGreat


Channel's geo and language: Iran, Persian
Category: Technologies


لطفا با لبخند وارد شوید😊
یک عدد برنامه نویس شلوغ پلوغ هستم👨‍💻
اگه به محتوای برنامه نویسی و تکنولوژی، کتاب های فنی و غیر فنی و گاها موسیقی علاقه مندید پیشنهاد میکنم اینجا حضور داشته باشید ✅
Telegram: @def_meraj
Instagram: instagram.com/merajsrb.py

Related channels

Channel's geo and language
Iran, Persian
Statistics
Posts filter


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
🚀 معرفی | RAG چیه و چرا اینقدر مهمه؟

اگه با مدل‌های زبانی (مثل ChatGPT) کار کرده باشی، می‌دونی که اطلاعاتشون همیشه محدود به داده‌هایی هست که موقع آموزش دیدن دریافت کردن. 🤖 حالا اگه بخوای اطلاعات جدید و به‌روز بهشون بدی چی؟ اینجاست که RAG وارد بازی می‌شه!

تولید مبتنی بر بازیابی یا RAG (Retrieval-Augmented Generation) یه روش خفن برای ترکیب مدل‌های زبانی با پایگاه داده‌ها یا منابع خارجی مثل اسناد و مقالاته. یعنی مدل قبل از جواب دادن، یه سری اطلاعات مرتبط رو از منابع مختلف می‌گیره و بعد یه پاسخ دقیق‌تر و به‌روزتر تولید می‌کنه.

📌 چرا RAG مهمه؟
✅ جواب‌ها رو به‌روز و دقیق‌تر می‌کنه
✅ باعث می‌شه مدل‌ها فقط بر اساس اطلاعات خودشون جواب ندن
✅ مشکل "توهم زدن" مدل رو کمتر می‌کنه (همون که بعضی وقتا چرت‌وپرت می‌گه 😅)

🔍 کجا به درد می‌خوره؟
از سرچ‌های پیشرفته گرفته تا چت‌بات‌های هوشمند و تحلیل اسناد، هر جا که اطلاعات به‌روز و دقیق لازم باشه، RAG می‌تونه معجزه کنه!

پس اگه می‌خوای یه هوش مصنوعی قوی‌تر داشته باشی که جواب‌های دقیق و مرتبط بده، وقتشه که RAG رو جدی بگیری!

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
فاین تیونینگ (Fine-Tuning) در هوش مصنوعی 🤖

فاین تیونینگ یه تکنیک فوق‌العاده مهم توی هوش مصنوعی هست که به کمکش می‌تونیم مدل‌های از پیش آموزش‌دیده رو برای کارهای خاص‌تر و دقیق‌تر آموزش بدیم. 📚 این یعنی شما یه مدل که قبلاً با داده‌های عمومی آموزش دیده رو می‌گیرید و با داده‌های مختص پروژه یا مسئله خودتون بهینه می‌کنید. 🔧

📌چرا این کار مهمه؟
- صرفه‌جویی در زمان و منابع ⏳: آموزش مدل از صفر، زمان و منابع زیادی می‌خواد. با فاین تیونینگ، مدل قبلاً یاد گرفته و شما فقط باید اون رو برای کار خاص خودتون تنظیم کنید.
- دقت بیشتر در مسائل خاص 🎯: با این روش، مدل می‌تونه برای کارهای خاص مثل تشخیص بیماری‌ها 🏥 یا تحلیل متون تخصصی 📜 بهتر عمل کنه.
- مقیاس‌پذیری بالا 🌍: می‌تونید از مدل‌های پیچیده‌تر استفاده کنید، بدون اینکه نیاز به آموزش دوباره از اول داشته باشید. این کار خیلی بهینه‌س! ⚡️

البته باید مراقب Overfitting باشید، چون ممکنه مدل روی داده‌های خاص خیلی خوب عمل کنه ولی وقتی داده‌های جدید میاد، نتونه مثل قبل پیش‌بینی کنه! 😬

در نهایت، فاین تیونینگ باعث می‌شه مدل‌هایی که قبلاً آموزش دیده‌اند، دقیق‌تر و هوشمندتر بشن و توی پروژه‌های تخصصی شما کارایی بالاتری داشته باشن. 🚀

@datayad / دیتایاد


Forward from: یک برنامه نویس تنبل
🔶 دانلود منیجر ایرانی CDM

یک مدیر دانلود سریع، متن‌باز و قدرتمند برای ویندوز، لینوکس و مک که با پشتیبانی از دانلود چند رشته‌ای (Multi-threading)، مدیریت صف دانلود، و یکپارچه‌سازی با مرورگرها، تجربه‌ای بهینه و کارآمد را برای کاربران فراهم می‌کند. این نرم‌افزار با قابلیت‌های پیشرفته، امکان دانلود سریع‌تر، کنترل بهتر روی فایل‌های در حال دانلود و ادامه دانلودهای ناقص را ارائه می‌دهد.

گیت هاب :

https://github.com/adel-bakhshi/CrossPlatformDownloadManager

@TheRaymondDev


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
این هم تصویری از بنچمارک های Qwen 2.5-Max🔥

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
🚀 علی‌بابا با Qwen 2.5-Max اومده که همه رو شگفت‌زده کنه! 🤯🔥

📢 مدل جدید علی‌بابا به اسم Qwen 2.5-Max توی ریاضی 🧮، کدنویسی 💻 و درک دستورات پیچیده 🧠 پیشرفت کرده و تو تست‌ها عملکرد عالی داشته!

🔍 قدرت بی‌رقیب در بنچمارک‌ها
💥 توی بنچمارک‌های معتبر مثل Arena-Hard، LiveBench و LiveCodeBench از GPT-4o، Llama-3.1-405B و DeepSeek-V3 بهتر عمل کرده! 🚀📊

🖼 درک تصویر + فهم عمیق متون!
👀 متن‌های داخل تصاویر رو تشخیص می‌ده و به سؤالات مکانی جواب می‌ده! 🌍🔍

🎬 متن بده، ویدیو بگیر!
😯🎥 ابزار تبدیل متن به ویدیو که شبیه Sora از OpenAI هست!

🌍 علی‌بابا در بازی جهانی هوش مصنوعی جدی شده!
💼💡مثل اینکه علی بابا تمرکزش رو روی گسترش هوش مصنوعی در تجارت و رایانش ابری برای فتح بازارهای جهانی گزاشته! 🌏📈

✨ خیلی جالبه که رقابت هوش مصنوعی هر روز داره داغ‌تر می‌شه! 🔥

وبسایت Qwen

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
🚀 راه میانبر برای الگوریتم‌ها!

کتاب Grokking Algorithms یه راهنمای تصویری جذاب برای برنامه‌نویس‌ها و کنجکاوهای دنیای کامپیوتره! 📘 این کتاب نوشته‌ی آدیتیا بارگاوا توی نسخه‌ی دوم خودش که توی ۲۰۲۴ منتشر شده، توی ۳۲۲ صفحه الگوریتم‌ها رو با کلی تصویر و مثال باحال توضیح می‌ده.

اگه همیشه الگوریتم‌ها برات مثل یه غول بی‌شاخ‌و‌دم بودن، این کتاب می‌تونه نجاتت بده! 🔥

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
Video is unavailable for watching
Show in Telegram
تکنولوژی مدل های زبانی بزرگ (LLM)
هوش‌مصنوعی چگونه کلمات رو درک‌میکند؟👨‍💻✨

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
هوش مصنوعی عمومی (AGI) دقیقا چیه؟ 🤖

امروز درباره‌ی هوش مصنوعی عمومی (AGI) صحبت می‌کنیم؛ یعنی ساخت سیستمی از هوش مصنوعی که بتونه مثل مغز انسان، در حوزه‌های مختلف عمل کنه، برخلاف AI محدود (Narrow AI) که تنها برای وظایف مشخص طراحی شده. 🚀✨

- چی هست AGI؟ 💡

هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence) سیستمی هست که می‌تونه مثل انسان فکر کنه، یاد بگیره، مسئله حل کنه و حتی خلاقیت داشته باشه! برخلاف سیستم‌های محدود، AGI باید بتونه دانش و مهارت‌هاشو از یک حوزه به حوزه‌ی دیگه انتقال بده و در موقعیت‌های نامعمول هم عملکرد مناسبی داشته باشه. 🔄🧠

- ویژگی‌های فنی AGI 🔍👨‍💻

برای دستیابی به این هدف، AGI از فناوری‌هایی مثل یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیچیده و یادگیری انتقالی استفاده می‌کنه. به زبان ساده:
- توانایی یادگیری خودکار 🏫🤖
- استفاده از تجربیات قبلی در موقعیت‌های جدید 📚🔄
- استدلال و تصمیم‌گیری پیشرفته 🧩🧐
- ارائه راه‌حل‌های خلاقانه و نوآورانه 🎨✨

تحقیقات اخیر شرکت‌هایی مثل مایکروسافت نشان داده که مدل‌های بزرگ زبانی مثل GPT-4 ممکنه نشانه‌هایی از "جرقه‌های اولیه" AGI رو به نمایش بذارن. 🔥🔥

- اهمیت AGI 🌍🚀

توسعه AGI می‌تونه انقلاب بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کنه؛ از پزشکی گرفته تا اقتصاد و حتی هنر. این فناوری می‌تونه مشکلات پیچیده مثل بیماری‌های ناشناخته یا تغییرات آب و هوایی رو حل کنه و بهره‌وری رو افزایش بده. البته هنوز راه طولانی برای رسیدن به AGI وجود داره و چالش‌های فنی، اخلاقی و امنیتی زیادی هم در مسیر هست. ⚠️💥

- خلاصه 📜

به طور خلاصه، هوش مصنوعی عمومی (AGI) یعنی ساخت سیستمی از هوش مصنوعی که بتونه مثل مغز انسان عمل کنه؛ از یادگیری و استدلال گرفته تا خلاقیت و انتقال دانش بین حوزه‌ها. با پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، شرکت‌هایی مثل مایکروسافت و OpenAi امیدوارند که در آینده نزدیک قدم‌های اولیه‌ای به سمت AGI برداریم. 🚀🧠✨

منابع 📚:

منبع اول - Microsoft
منبع دوم - GeeksforGeeks

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
۱۷ تکنیک پرامپت نویسی که باید بدونی! 🔥 👨‍💻

اگه با ابزارهای هوش مصنوعی مثل ChatGPT کار می‌کنی یا داری روی یه پروژه LLM کار می‌کنی، پس پرامپت نویسی یه مهارت ضروریه که باید توش حرفه‌ای بشی! 🎯

این مقاله ۱۷ تکنیک قدرتمند پرامپت نویسی رو توضیح می‌ده که باهاشون می‌تونی خروجی مدل‌ها رو دقیق‌تر، خلاقانه‌تر و کاربردی‌تر کنی. از تکنیک‌های ساده مثل Zero-Shot گرفته تا روش‌های پیشرفته مثل Tree-of-Thought و ReAct! 🌱➡️🌳

📌 چرا این مقاله مهمه؟
- یاد می‌گیری که چطور مدل‌ها رو بهتر هدایت کنی 🧭
- می‌فهمی کی از چه تکنیکی استفاده کنی 🛠
- مثال‌های کاربردی برای هر روش داره 📖

🔹 مثال (Few-Shot Prompting - پرامپت چند مثالی)
پرامپت : " جمله زیر چه احساسی داره؟ پاسخ فقط یکی از این سه گزینه باشه: مثبت، منفی، خنثی.
جمله: "این فیلم خیلی خسته‌کننده بود."
- مثال‌های راهنما:
- "این فیلم فوق‌العاده بود!" → مثبت
- "از این رستوران متنفرم!" → منفی
- "نمی‌دونم نظرم چیه!" → خنثی "

یه راهنمای کامل برای هر کسی که می‌خواد حرفه‌ای‌تر پرامپت بنویسه و بهترین جواب‌ها رو بگیره! 🚀

🔗 لینک مقاله: اینجا کلیک کن

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
اصول کدنویسی حرفه‌ای که باید بدونی! 🤓💻

اگه برنامه‌نویسی رو از دانشگاه یا منابع آموزشی یاد گرفتی، احتمالاً درباره‌ی مفاهیم پایه مثل متغیرها، حلقه‌ها و الگوریتم‌ها چیزای زیادی بلدی. اما وقتی وارد بازار کار می‌شی، تازه می‌فهمی یه سری اصول هستن که اگه ازشون خبر نداشته باشی، کدات شلخته، غیرقابل فهم و پر از باگ می‌شن! 😵‍💫

توی این مقاله، نویسنده سه اصل مهم رو توضیح داده که هر برنامه‌نویسی باید بلد باشه:
✔️اصل KISS – ساده بنویس که خودت و بقیه تو دردسر نیفتین! 🧑‍💻
✔️اصل DRY – کدت رو تکرار نکن، چون بعداً پشیمون می‌شی! 🔄
✔️اصل SOLID – اصول طراحی حرفه‌ای که باعث می‌شه کدت مقیاس‌پذیر و منعطف باشه! 🚀

اگه می‌خوای برنامه‌نویس حرفه‌ای‌تری بشی و کدایی بنویسی که هم خودت و هم بقیه ازشون لذت ببرن، این مقاله رو از دست نده! 🤓✨

📖 لینک مقاله

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
🔹 چطوری داکرفایلمونو بهینه‌تر بنویسیم؟ 🐳🚀

نوشتن داکرفایل یه چالش مهمه، مخصوصاً وقتی که بیلد کردنش کلی طول می‌کشه و اعصاب آدمو خورد می‌کنه! 😵‍💫 داکر کش داره، ولی اگه درست ازش استفاده نکنیم، هر بار که یه تغییر کوچیک میدیم، باید کل بیلد رو از اول انجام بده! 🥲

اگه می‌خوای یاد بگیری چطوری این مشکلات رو حل کنی، این مقاله ۶ تا روش خفن برای بهینه‌سازی داکرفایل رو توضیح داده. مثلاً:

فایل‌ها رو هوشمندانه اضافه کن – یه تغییر کوچیک توی کد، نباید باعث بشه یکسری کامند ها دوباره اجرا بشه! اینجا می‌بینی چطوری میشه اینو مدیریت کرد.
فایل dockerignore. یادت نره – چرا باید پروژه‌ت ۱ گیگ حجم داشته باشه، وقتی می‌تونی کلی فایل اضافی رو حذف کنی؟

و کلی نکات دیگه که باعث میشه داکرفایلت سریع‌تر و بهینه‌تر بشه. پس اگه داکر کار می‌کنی، این مقاله رو از دست نده! 🔥

📖 لینک مقاله

@datayad / دیتایاد


Forward from: دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
چرا باید درباره الگوریتم ها یاد بگیریم؟ 🤔

اگه برنامه‌نویسی جدی باشی، الگوریتم یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی هست که باید یاد بگیری. مهم نیست که چندتا فریمورک و زبان بلدی، اگه نتونی مسائل پیچیده رو حل کنی، توی کار کم میاری! 🚀

📌 چرا الگوریتم مهمه؟
✅ بهینه‌سازی سرعت و کارایی کد
کد فقط نباید "جواب بده"، باید سریع و بهینه هم باشه. مثلا توی موتورهای جستجو یا سیستم‌های پیشنهاددهی (مثل نتفلیکس)، الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی باعث می‌شن همه‌چیز سریع و دقیق باشه.

پایه‌ی اصلی هوش مصنوعی و دیتا ساینس
🔹 هوش مصنوعی 🤖 → الگوریتم‌هایی مثل Gradient Descent و A* Search پایه‌ی یادگیری ماشین هستن.
🔹 دیتا ساینس 📊 → پردازش داده‌های عظیم بدون الگوریتم‌هایی مثل MapReduce و K-Means غیرممکنه.
🔹 امنیت و رمزنگاری 🔒 → رمزنگاری داده‌ها با RSA، AES و الگوریتم‌های تشخیص نفوذ انجام می‌شه.

مصاحبه‌های شغلی و Whiteboard Coding
شرکت‌هایی مثل گوگل و آمازون بدون چالش‌های الگوریتمی کسی رو استخدام نمی‌کنن! باید بتونی بهترین راه‌حل رو برای هر مسئله پیدا کنی و سریع اجراش کنی. 💼💡

حل مشکلات دنیای واقعی
الگوریتم‌ها فقط برای برنامه‌نویسی نیستن! از پیدا کردن بهترین مسیر سفر گرفته تا بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری، همه روی الگوریتم‌های Greedy و Dynamic Programming سوارن.

🎯 چی یاد بگیریم؟
✅ مرتب‌سازی: Merge Sort, Quick Sort
✅ جستجو: Binary Search, BFS, DFS
✅ برنامه‌نویسی پویا: Knapsack, Fibonacci
✅ الگوریتم‌های گراف: Dijkstra, Floyd-Warshall
✅ هوش مصنوعی: Gradient Descent, A* Search

📚 منابع برای یادگیری الگوریتم:

🔹 کتاب Grokking Algorithms 📖 – آموزش تصویری و مفهومی الگوریتم‌ها
🔹 دوره رایگان در YouTube:
🔗 الگوریتم‌ها | ساختار داده
🔹وبسایت GeeksforGeeks:
🔗 مفاهیم الگوریتم
🔗 ساختار داده و الگوریتم


✨ پس از همین امروز شروع کن! تسلط به الگوریتم‌ها یه مهارت کلیدی برای پیشرفت توی دنیای برنامه‌نویسیه. 🚀💡

@datayad / دیتایاد


مدل 🚀 Gemini 2.0 Flash –سریع، بهینه، هوشمند!

گوگل با Gemini 2.0 Flash یه نسخه سبک‌تر، اما همچنان قدرتمند از مدل‌های هوش مصنوعی خودش معرفی کرده. این مدل برای پردازش‌های لحظه‌ای، پاسخ‌دهی سریع و بهینه‌سازی مصرف منابع طراحی شده، درحالی‌که همچنان کیفیت بالایی داره.

🔹 چرا مهمه؟
✅ ۲ برابر سریع‌تر از Gemini 1.5 Pro 🚀
✅ مصرف بهینه‌تر و مخصوص پردازش‌های بلادرنگ ⚡️
✅ بهبود در کدنویسی، استدلال و حل مسائل پیچیده 🧠
✅ استفاده از Imagen 3 برای تولید تصاویر با جزئیات بهتر 🎨

⚡️ چالش‌ها و محدودیت‌ها:
⛔️ برخی قابلیت‌ها هنوز در مرحله آزمایشی 🔬
⛔️ دقت کمتری نسبت به مدل‌های سنگین‌تر در پردازش‌های پیچیده 📉
⛔️ هزینه‌های استفاده همچنان برای برخی کاربران بالاست 💰

🎯 برای چه کسانی مناسبه؟
🔹 توسعه‌دهنده‌هایی که به پاسخ‌های سریع‌تر در کدنویسی نیاز دارن
🔹 کاربرانی که تعامل بلادرنگ و مصرف بهینه منابع براشون مهمه
🔹 افرادی که کیفیت تصویرسازی بالاتر می‌خوان

مدل Gemini 2.0 Flash یه مدل سریع، کم‌مصرف و هوشمنده که برای وظایف سبک و پردازش‌های فوری یه گزینه عالی محسوب می‌شه. 💡

👨‍💻@MerajTheGreatChannel


Fun Fact 😂


کامیت زدن در گذشته! ⏳🚀

تاحالا شده بخوای کامیتی رو به یه تاریخ قبلی نسبت بدی؟ مثلاً یادت رفته یه روز خاص کامیت بزنی یا می‌خوای گراف مشارکت (Contribution Graph) گیت‌هابتو به یه شکل فان و باحال نشون بدی؟

با این دستور می‌تونی کامیت رو با یه تاریخ دلخواه ثبت کنی:
git commit -am "" --date "4/20/2024"
به این شکل، گیت فکر می‌کنه این کامیت توی همون تاریخ انجام شده و گراف مشارکتت رو بر اون اساس آپدیت می‌کنه! 🔥

البته که این فقط روی تاریخ نمایش داده‌شده تأثیر داره و تاریخ واقعی کامیت همچنان توی متادیتای گیت ثبت می‌شه. 😬

منبع

👨‍💻@MerajTheGreatChannel


Forward from: Linuxor ?
Video is unavailable for watching
Show in Telegram
این ابزاری که داره استفاده می‌کنه اسمش n8n هست در واقع بدون کد زدن و با Drag & Drop می‌تونین کلی از تسک هاتون رو خودکار کنین

برای مثال اینجا اومده جیمیل رو به هوش مصنوعی و هوش مصنوعی رو به ربات تلگرام وصل کرده

برای اینکه خودتون اجراش کنید کافیه با داکر یا npm بالا بیارینش و یه وب ui روی پورت 5678 بهتون می‌ده، آموزش نصب و مستندات کاملش اینجاست :

https://docs.n8n.io/hosting/installation


@Linuxor


خیلی جالبه که همه این ویدیو ها با استفاده از یک عکس و یک صدا ایجاد شدن👌🤯


یکسری از ویدیو هایی که توسط این هوش مصنوعی تولید شدن رو میتونید مشاهده کنید 👆

👨‍💻@MerajTheGreatChannel


چین داره آتیش می‌زنه! 🔥
شرکت چینی🇨🇳 ByteDance یه هوش مصنوعی جدید منتشر کرده که حسابی هوش از سر می‌بره!
هوش مصنوعی OmniHuman-1 می‌تونه با یه تصویر و صدا، ویدیوهای واقعی از آدم‌ها بسازه! تازه این کار رو با هر ابعاد و تناسب بدنی هم انجام می‌ده. یکی از خفن ترین چیز هاییه که تا حالا دیدم ، واقعا پیشرفت هوش مصنوعی باور نکردنیه 👨‍💻👾

یه سری مثال‌های باحال رو ببینید و اینم لینک مقاله تحقیقاتی👇
لینک مقاله

👨‍💻@MerajTheGreatChannel


Forward from: Linuxor ?
یکی از علت هایی که پروژه هامون شکست می‌خوره و اصلا اجرایی نمی‌شه اینه که بلد نیستم اونو به قسمت های کوچیک تر تقسیم کنیم، کسی که بتونه یه پروژه رو به قسمت های کوچیک بشکنه یعنی ناخودآگاه تسلط کافی روی چیزی که می‌خواد بسازه داره، تفاوت یه فرد حرفه ای با یه فرد تازه کار همینه دقیقا، فرد حرفه ای می‌تونه اونو به قسمت های کوچیک بشکنه، اما تازه کار نه... جالب اینجاست اون قسمت های کوچیک رو هم فرد حرفه ای می‌تونه انجام بده هم تازه کار ولی تازه کار اصلا به این مرحله نمی‌رسه.


@Linuxor

20 last posts shown.