🔡معرفی #کتاب های #یادگیری_عمیق و #یادگیری_ماشین :

✅ Data Mining and Machine Learning (Zaki)
👉link

✅ Deep Learning
Foundations and Concepts, 2023, (Bishop)
👉link

✅ Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop)
👉link

✅ Deep Learning (Goodfellow )
👉 link

✅ Probabilistic Machine Learning_ An Introduction, 2022 , (Murphy)
👉link

✅ Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics, 2023 , (Murphy)
👉link

✅ Dive into Deep Learning ,2023
👉link

✅ Linear Algebra and Optimization for Machine Learning
👉link

✅ Deep Learning with Python: Chollet, Francois
👉 link

✅ Deep Learning with PyTorch Step-by-Step
👉 link

✅ Mathematics for Machine Learning
👉 link

✅ Hands-On Data Preprocessing in Python
👉 link

#هوش_مصنوعی #آموزش #شبکه_عصبی #مدل_های_دیپ_لرنینگ

🔸 مطالب بیشتر 👇👇

📱@IAI_Hub

*📚رگرسیون خطی (نحوه پیاده سازی و اجرا)*

🔻در این نمونه، از کتابخانه scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم استفاده می‌شه. قبل از اجرای کد، باید کتابخانه scikit-learn را در سیستم خودتون نصب کنید.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# داده‌های آموزشی
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] 
# متغیرهای مستقل

y_train = [2, 4, 6, 8, 10]
# متغیر وابسته

# ایجاد مدل رگرسیون خطی
model = LinearRegression()

# آموزش مدل با داده‌های آموزشی
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی با استفاده از مدل آموزش دیده

X_test = [[6], [7], [8]]
# مقادیر مستقل برای پیش‌بینی

y_pred = model.predict(X_test)
# پیش‌بینی متغیر وابسته بر اساس مقادیر مستقل

# چاپ خط تطبیقی

print('ضریب: ', model.coef_)
# ضریب خط تطبیقی

print('عرض: ', model.intercept_)
# عرض خط تطبیقی

🔻در این کد، اول مجموعه داده‌های آموزشی تعریف شده  بعد یک شیء از کلاس LinearRegression ایجاد شده و با استفاده از داده‌های آموزشی، مدل رگرسیون خطی آموزش داده می‌شه. بعد از آموزش مدل، می‌تونیم با استفاده از مقادیر مستقل جدید، متغیر وابسته رو پیش‌بینی کرد. در نهایت، ضریب و عرض خط تطبیقی چاپ می‌شن.

#آموزش   #یادگیری_ماشین  #machine_learning
#الگوریتم_یادگیری_ماشین

✨هوش مصنوعی آیهاب✨

🆔 @IAI_Hub
☎️ 02128420196
🌐 https://iai-hub.com

معنای ۷ سال رو‌ کی خوب می‌فهمه؟ دانشجو های پزشکی.
معنای۴ سال رو کی خوب می‌فهمه؟ بچه های کار شناسی.
معنای ۲ سال رو کی خوب می‌فهمه؟ سرباز ها.
معنای ۱ سال رو کی خوب می‌فهمه؟ پشت کنکوری ها.
معنای ۹ ماه رو کی خوب می‌فهمه؟ بانوان باردار.
معنای ۱ ماه رو کی خوب می‌فهمه؟
کسایی که ۳۰ روز ماه مبارک رمضان رو روزه گرفتند.
معنای ۱ هفته رو کی خوب می‌فهمه؟ سر دبیرهای مجلات هفتگی.
معنای ۱ روز رو کی می‌فهمه؟ کارگران روز مزد.
معنای ۱ ساعت رو کی می‌فهمه؟ عاشق منتظر.
معنای ۱ دقیقه رو کی خوب می‌فهمه؟ اونایی که از پرواز جا موندند.
معنای ۱ ثانیه رو کی خوب می‌فهمه؟
اونایی که در تصادف جون سالم به در بردند.
معنای ۱ دهم ثانیه رو کی می‌فهمه؟
اونایی ک تو المپیک مقام دوم رو به دست اوردند.
فقط خواستم بگم قدرت لحظه لحظه های زندگیتون رو بدونید
و ازشون استفاده کنید، خیلی زود تموم میشه.
شاید فرصتی که الان داری، لحظاتی دیگه فقط برات رویا باشه.

✨هوش مصنوعی آیهاب✨

🆔 @IAI_Hub
☎️ 02128420196
🌐 https://iai-hub.com

?چگونه از خود در برابر کلاهبرداری های هوش مصنوعی محافظت کنیم

هوش مصنوعی فرآیندهای کاری را تا حد زیادی ساده می کند و کارایی را افزایش می دهد. با این حال، به طور فزاینده ای توسط کلاهبرداران استفاده می شود. کلاهبرداری و اخاذی در حال پیچیده شدن است. کلاهبرداران اغلب افراد مسن را هدف قرار می دهند. به پدربزرگ و مادربزرگ، خانواده و دوستان خود در مورد کلاهبرداری های رایج و اقدامات احتیاطی جدید اطلاع دهید.

شبیه سازی صدای خانواده و دوستان

یک کلاهبردار با ضبط یک تماس تلفنی یا استفاده از فیلمی که در رسانه های اجتماعی به اشتراک گذاشته شده است، نمونه ای از صدای یکی از اعضای خانواده یا دوست را به دست می آورد. درخواست کمک یک تکنیک محبوب است. به عنوان مثال، یکی از والدین ممکن است یک پیام صوتی از یک شماره ناشناس از "پسر" خود دریافت کند که به آنها اطلاع می دهد که دارایی آنها در سفر به سرقت رفته است و درخواست پول می کند.

چه باید کرد: همیشه اعتبار پیام های حاوی درخواست پول یا اطلاعات شخصی را تأیید کنید. برای تایید صحت درخواست از طریق پیام رسان دیگری با فرستنده تماس بگیرید.

فیشینگ و هرزنامه شخصی از طریق ایمیل

از آنجایی که نقض داده های شخصی اغلب رخ می دهد، بیشتر آن به اطلاع عموم می رسد. کلاهبرداران ممکن است از اطلاعات مکان‌ها، خریدها یا عادت‌های اخیر استفاده کنند.

چه باید کرد: مثل همیشه، اگر در مورد صحت فرستنده مطمئن نیستید، روی چیزی کلیک نکنید یا باز نکنید. ایمیل را به شخص دیگری نشان دهید تا نظر دوم را دریافت کنید.

دیپ فیک ها و باج گیری های تولید شده توسط هوش مصنوعی

جدیدترین شکل کلاهبرداری استفاده از چهره ها برای ساختن ویدیوهای جعلی است. به عنوان مثال، در ماه ژانویه، یکی از کارمندان یک شرکت چند ملیتی در هنگ کنگ، پس از صحبت با "همکاران" که معلوم شد دیپ فیک هستند، 25 میلیون دلار به کلاهبرداران منتقل کرد. قربانی به یک چت ویدیویی آنلاین دعوت شد تا در مورد یک قرارداد تجاری محرمانه مذاکره کند، ادعا شده توسط مدیر مالی شرکت.

چه باید کرد: درخواست کنید که ضبط های دیپ فیک از پلتفرم های میزبان حذف شوند یا با مدیران پلتفرم تماس بگیرید تا حساب های کلاهبرداران ممنوع شود.

منبع: TechCrunch

? @IAI_Hub

? https://iai-hub.com

??‍♂️ هوش مصنوعی به یافتن کوهنوردان گمشده کمک خواهد کرد

کوهنوردی در کوه‌ها به یک فعالیت تفریحی محبوب تبدیل شده است، اما نه تنها گردشگرانی که به تنهایی به کوهنوردی می‌پردازند، بلکه گروه‌های تورهای سازمان‌یافته و قارچ‌چین‌ها نیز اغلب گم می‌شوند. پهپادهای هدایت‌شده توسط هوش مصنوعی هم‌اکنون در عملیات جستجو و نجات به طور فعال مورد استفاده قرار می‌گیرند.

محققان دانشگاه گلاسکو یک مدل هوش مصنوعی برای کمک به پهپادها در جستجوی کوهنوردان گمشده ایجاد کرده‌اند. آن‌ها این مدل را با داده‌های جغرافیایی از ارتفاعات اسکاتلند، یکی از محبوب‌ترین و در عین حال ناهموارترین مناطق کوهنوردی در جهان، آموزش دادند.

هندریک اورز، نویسنده این مطالعه، بیان می‌کند که حوزه جستجو و نجات در اسکاتلند بسیار متنوع و خطرناک است. ارسال پهپاد و جستجوی کارآمد با آن می‌تواند به نجات جان افراد کمک کند.

? از چه داده‌هایی استفاده شد؟

دانشمندان مدل را با داده‌های موارد جستجو و نجات از سراسر جهان تغذیه کردند، شامل جزئیات سن گردشگران، اندازه گروه، هدف کوهنوردی و نوع زمین، نحوه حرکت آن‌ها و محل نهایی که یافت شدند.

آن‌ها مدل را چندین بار اجرا کردند و هر بار جستجویی را شبیه‌سازی کردند تا مسیرهایی که فرد گمشده احتمالاً اتخاذ می‌کند را مشخص کنند. نتیجه یک نقشه احتمال بود که مناطق اولویت‌دار برای جستجو را نشان می‌داد.

? نتایج

هوش مصنوعی افراد را دو برابر سریع‌تر پیدا کرد. در آزمون‌های مجازی، احتمال موفقیت عملیات نجات ۷ درصد بیشتر از روش‌های جستجوی موجود بود.

این مدل به طور مداوم در حال بهبود است و دانشمندان قصد دارند داده‌های جدید GPS از عملیات‌های نجات اخیر را اضافه کرده و به زودی آن را در دنیای واقعی در ارتفاعات اسکاتلند آزمایش و اجرا کنند.

? @IAI_Hub

? https://iai-hub.com

? اوراکل چیست؟

اوراکل در دنیای بلاکچین یک واسطه است که داده‌های دنیای واقعی را به قراردادهای هوشمند روی بلاکچین منتقل می‌کند. به عبارتی، اوراکل‌ها به بلاکچین امکان دسترسی به اطلاعات خارج از شبکه خود را می‌دهند. حالا بیایید با یک مثال ساده آن را توضیح دهم.

مثال: پیش‌بینی آب و هوا

فرض کنید شما و دوستانتان یک قرارداد هوشمند بر روی بلاکچین ایجاد کرده‌اید که می‌گوید اگر دمای هوا در شهر شما بیشتر از ۳۰ درجه سانتیگراد باشد، شما باید یک بستنی به دوستانتان بدهید. اما بلاکچین به تنهایی نمی‌تواند دمای هوا را بداند، زیرا به داده‌های خارجی دسترسی ندارد. اینجاست که اوراکل وارد می‌شود.

چگونه اوراکل کار می‌کند؟

1. جمع‌آوری داده‌ها:
   - اوراکل داده‌های دمای هوا را از یک منبع معتبر مثل یک وب‌سایت هواشناسی جمع‌آوری می‌کند.

2. انتقال داده‌ها به بلاکچین:
   - اوراکل این داده‌ها (دمای هوا) را به قرارداد هوشمند شما روی بلاکچین منتقل می‌کند.

3. اجرای قرارداد هوشمند:
   - قرارداد هوشمند شما بر اساس داده‌های دریافت شده از اوراکل اجرا می‌شود. اگر دمای هوا بیشتر از ۳۰ درجه باشد، قرارداد هوشمند شما به طور خودکار مقرر می‌کند که شما باید به دوستانتان بستنی بدهید.

کاربردهای واقعی اوراکل‌ها:

حالا بیایید چند مثال واقعی از کاربرد اوراکل‌ها را بررسی کنیم:

1. بازارهای پیش‌بینی:
   - تصور کنید یک بازار پیش‌بینی وجود دارد که افراد روی نتایج رویدادهای مختلف مانند انتخابات، مسابقات ورزشی و غیره شرط بندی می‌کنند. اوراکل‌ها نتایج رویدادها را از منابع معتبر جمع‌آوری کرده و به قراردادهای هوشمند منتقل می‌کنند تا بر اساس آنها شرط‌ها تسویه شوند.

2. مالی غیرمتمرکز (DeFi):
   - در DeFi، اوراکل‌ها قیمت‌های ارزهای دیجیتال، نرخ بهره و دیگر داده‌های مالی را به قراردادهای هوشمند منتقل می‌کنند. مثلاً اگر شما یک وام در یک پلتفرم DeFi بگیرید، اوراکل‌ها قیمت ارز دیجیتال وثیقه شما را به روز می‌کنند تا مطمئن شوند که وام شما به درستی مدیریت می‌شود.

3. بیمه:
   - شرکت‌های بیمه می‌توانند از اوراکل‌ها برای جمع‌آوری اطلاعات مربوط به بلایای طبیعی استفاده کنند. مثلاً اگر شما یک بیمه‌نامه برای خسارت ناشی از سیل داشته باشید، اوراکل‌ها می‌توانند داده‌های مربوط به وقوع سیل را جمع‌آوری کرده و به قرارداد هوشمند منتقل کنند تا پرداخت بیمه به صورت خودکار انجام شود.

نتیجه‌گیری:

اوراکل‌ها نقش حیاتی در پیوند دادن دنیای واقعی و بلاکچین دارند. آنها به بلاکچین امکان دسترسی به اطلاعات خارجی را می‌دهند و قراردادهای هوشمند را قادر می‌سازند تا بر اساس داده‌های دنیای واقعی اجرا شوند. بدون اوراکل‌ها، بسیاری از کاربردهای بلاکچین امکان‌پذیر نخواهد بود.

امیدوارم این توضیحات و مثال‌ها به شما کمک کرده باشند تا مفهوم اوراکل‌ها را بهتر درک کنید. اگر سوال دیگری دارید، خوشحال می‌شوم کمک کنم.

? @IAI_Hub

? https://iai-hub.com

*?آدرس 27 سایت رایگان مشابه سایت ChatGPT :*

1. https://chat.tgbot.co

2. https://chat.theb.ai

3. https://freechatgpt.chat

4. https://fastgpt.app

5. https://freegpt.cc

6. https://freegpt.one

7. https://chatgpt.ddiu.me

8. https://chat.ninvfeng.xyz

9. https://www.aitoolgpt.com

10 https://www.chatsverse.xyz

1. https://chatforai.com

2. https://desk.im

3. https://ai.ls

4. https://ai.ci

5. https://talk.xiu.ee

6. https://www.scyu.app

7. https://www.chat2ai.cn

8. https://aigcfun.com

9. https://chat.forchange.cn

10. https://94gpt.com

11. https://chat.yqcloud.top

12. https://ai117.com

13. https://chat.zecoba.cn

14. https://ai.yiios.com

15. https://xc.com

16. https://chat.paoying.net

17. https://ai-toolbox.codefuture.top

? @IAI_Hub

? https://iai-hub.com

TheB.AI

TheB.AI - Your All-In-One AI Platform

TheB.AI is your all-in-one AI platform, featuring models from OpenAI, Google, Anthropic and so on. Our platform serves as the one-stop solution for all your AI needs.