🎓 آشنایی با اساتید «بوت‌کمپ مهندس داده»

⚙️ در بوت‌کمپ جدید آکادمی همراه، میزبان متخصصان و مدیران با تجربه‌ی بسیاری هستیم که جامع‌ترین دانش و تجربیات در خصوص مهندسی داده را، در اختیار شرکت‌کنندگان قرار بدهیم.

🔸 محمد شکوهی یکتا | دانشمند ارشد داده سابق مایکروسافت
🔸 محمدعلی فردباستانی | مدیر کل سیستم‌های منابع سازمانی شرکت همراه اول
🔸 احمد حاجی تراب | مدیر بیگ دیتا و هوش مصنوعی شرکت داده ورزی سداد
🔸 فرشاد الله‌دادی | تیم لید بیگ دیتا شرکت همراه اول
🔸 عباس فرمانی | مهندس داده شرکت همراه اول
🔸 مسعود کاویانی | دانشمند داده در صبا ایده (آپارات، فیلیمو، سینماتیکت، صباویژن)
🔸 مهدی ناصری | مدیر تجزیه و تحلیل داده های بازاریابی اسنپ مارکت
🔸 سهیل تهرانی پور | مدیرعامل ساعیان ارتباط
🔸 سالار صمدی مقدم | متخصص زیرساخت شرکت‌ دیجی‌کالا
🔸 افشین ایغانیان | مهندس ارشد DevOps شرکت مبین نت
🔸 الهام آژیر | کارشناس تحقيق و توسعه معاونت راهکارهای دیجيتال و هوشمندسازی، مرکز تحقيق و توسعه همراه اول
🔸 محمد رئوف نیا | مهندس ارشد داده شرکت بلو بانک

⚠️ ظرفیت این بوت‌کمپ نیز محدود است.

🌐 لینک پیش‌ثبت‌نام #رایگان و جزئیات بوت‌کمپ:

🔗 https://l.hamrah.academy/gn5

⭐️ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول

👉 @ai_python 🧐


این مقاله محدودیت‌های بنیادی مدل‌های بازیابی مبتنی بر وکتور امبدینگ را بررسی می‌کند، به‌ویژه زمانی که این مدل‌ها با وظایف پیچیده‌تر، مانند استدلال یا پیروی از دستورالعمل‌ها، روبرو می‌شوند.

نویسندگان نشان می‌دهند که تعداد زیرمجموعه‌های اسناد که یک وکتور امبدینگ می‌تواند با توجه به ابعاد Embedding بازگرداند، محدود است.

👉 @ai_python 🧐

برای اثبات این موضوع، آن‌ها یک مجموعه داده واقع‌گرایانه و در عین حال ساده به نام LIMIT ایجاد می‌کنند که مدل‌های پیشرفته فعلی نیز در آن شکست می‌خورند، و تأکید می‌کنند که این محدودیت‌های نظری حتی در تنظیمات عملی نیز وجود دارند.

👉 @ai_python 🧐

نتیجه‌گیری این است که جامعه تحقیقاتی باید به این محدودیت‌ها توجه داشته باشد و روش‌های بازیابی جایگزین، مانند مدل‌های چند برداری، را برای وظایف پیچیده‌تر توسعه دهد.

👉 @ai_python 🧐


لینک ویدیو فارسی توضیحات این مقاله : https://youtu.be/rNEl_tBJ5aE?si=Wg5LUPloe6s3noz2

لینک مقاله در آرشیو :

https://arxiv.org/pdf/2508.21038

👉 @ai_python 💭

بررسی بهبود مدل های زبانی بزرگ در صورت پیش بینی ترتیب توکن ها:

https://www.alphaxiv.org/pdf/2508.19228

👉 @ai_python 💭

لینک ویدیو فارسی خلاصه تولید شده توسط هوش مصنوعی از این مقاله :

https://youtu.be/YhB21n0aDrg?si=KWcMLkxrNh57Sn5W


پادکست مصنوعی فارسی مفصل تر در کانال @navidcasts در خصوص این مقاله موجود است.

آیا اکانت ChatGPT Pro که 200 دلار هست رو تا حالا امتحان کردید؟ 🤔

-تنها جایی که توی ایران داره این اکانت‌های pro رو میفروشه و اشتراک خوبی میده SharifGPT هست.

قول همیشگی ما به مشتریانمون: "اگه اکانت بن بشه یا مشکلی پیش بیاد سریع براتون جایگزین می‌کنیم!"

حالا اصلا اکانت Pro به چه دردی می‌خوره؟
1️⃣ میتونید بی‌نهایت از O5 که باهوش‌ترین مدل ChatGPT هست استفاده کنید.
2️⃣ اکانت اشتراکیه و هزینه‌اش به صرفه‌ست.
3️⃣ میتونید 250 تا Deep Research داشته‌باشید.

-برای مشاوره و خرید بهمون پیام بدین:
▪️@sharifgptadmin

این دوره مربوط به مدرک Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate است و برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند مهارت‌های علمی داده و یادگیری ماشین را در محیط Azure به‌کار بگیرند. من این دوره رو به همه کسانی که قصد دارن در آینده بازار Cloud باقی بمونن توصیه می کنم :

🎯 هدف دوره :

✍️ طراحی و ایجاد محیط کاری مناسب برای پروژه‌های علم داده

✍️ کاوش و آماده‌سازی داده‌ها

✍️ آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و اجرای آزمایش‌ها

✍️ پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌ها و آماده‌سازی برای محیط عملیاتی

✍️ استقرار و پایش راهکارهای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ

✍️ بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با Azure AI

⚡️ در واقع اون بخش مهم این دوره از نظر من اینه : ⚡️

سرویس‌های Azure AI (مثل Azure AI Search و Azure AI Foundry)

توسعه اپلیکیشن‌های (Generative AI) در محیط آژور

و Azure ML Studio


✍️ آزمون و گواهینامه مرتبط :

آزمون DP-100 با مدت زمان ۱۰۰ دقیقه

اعتبار مدرک: ۱۲ ماه، با امکان تمدید رایگان از طریق ارزیابی آنلاین

https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-data-scientist/?practice-assessment-type=certification