📣 ثبت‌نام «بوت‌کمپ هوش مصنوعی مولد (GenAI)» آکادمی همراه اول آغاز شد!

🧠 در دنیای امروز، سازمان‌ها و شرکت‌ها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند با استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و پردازش زبان طبیعی (NLP)، متن‌ها را تحلیل، تولید و به راهکارهای نوآورانه تبدیل کنند.

⚙این همان مسیری است که آینده چت‌بات‌ها، موتورهای جستجو، ابزارهای هوشمند و کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف، از بازاریابی تا خدمات مشتری را می‌سازد.

🟢 در این بوت‌کمپ ۱۲ هفته‌ای با آموزش‌های تخصصی، کارگاه‌های آنلاین، پروژه‌های واقعی و منتورینگ، شما را برای تبدیل شدن به یک متخصص حرفه‌ای در هوش مصنوعی مولد آماده می‌کنیم.

⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین
✍️ امکان ثبت‌نام از سراسر کشـور

✅ همراه با فرصت استخدام در گروه همراه اول
✅ آموزش توسط اساتید برجسته دانشگاه و صنعت

⚠️ ظرفیت: محـدود

🌐پیش‌ثبت‌نام #رایگان:
🔗 https://l.hamrah.academy/zmi

⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول

این نوشتار یک معماری پیشرفته برای پردازش اسناد در مقیاس بالا معرفی می‌کند که از ابزارهایی مانند LlamaParse، Confluent Cloud، Apache Flink و MongoDB استفاده می‌کند تا داده‌های غیرساختاری مانند PDFها را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل کند :

👉 @ai_python ✍️

https://www.mongodb.com/company/blog/technical/building-scalable-document-processing-pipeline-llamaparse-confluent-cloud

این پست از Peter W. J. Staar، یکی از اعضای ارشد تحقیقاتی در IBM Research Zurich، درباره معرفی مدل جدیدی به نام Granite-Docling برای پردازش اسناد است.

👉 @ai_python ✍️

مدل Granite-Docling یک مدل چند‌حالته تصویری-زبانی (Visual Language Model) است که برای تبدیل اسناد به شکل دقیق و مقرون‌به‌صرفه طراحی شده. این مدل ادامه‌دهنده‌ی پروژه‌ی قبلی به نام SmolDocling است و هدف آن فراهم کردن ابزارهای قدرتمند برای پردازش اسناد برای همه است.

👉 @ai_python ✍️


تعداد پارامترها، فقط ۲۵۸ میلیون، که آن را بسیار سبک و سریع می‌کند.

ویژگی های اصلی :

تشخیص بهتر معادلات ریاضی، جداول، OCR، بلوک‌های کد و معادلات درون‌خطی

حالت‌های استنتاج منعطف (تمام صفحه یا ناحیه‌ای)

رمزگشایی پایدارتر (جلوگیری از حلقه‌های بی‌نهایت)

پاسخ به سوالات درباره ساختار و ترتیب عناصر سند

پشتیبانی آزمایشی از زبان‌های ژاپنی، عربی و چینی

👉 @ai_python ✍️

🔗 لینک‌های مرتبط:

توضیحات کامل در بلاگ

دموی مدل در Hugging Face

مخزن Docling در GitHub

🤖 سال دیگه همه دنبال متخصص هوش مصنوعی هستن 🤖

➕ همین الان تو وبینار هوش مصنوعی رایگان یاد بگیر👇

⏳ httb.ir/Oa1AN ⬅️

⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️

🛟 Warden Protocol is a blockchain-based platform designed to bring artificial intelligence (AI) securely on-chain. Here's what it's all about:

👉 @ai_python ✍️

🔗 Crypto Co-Pilot Experience: Warden aims to make crypto interactions fast, intuitive, and user-friendly.

🔗 AI-Driven Smart Contracts: It enables developers to build intelligent applications by integrating AI models directly into smart contracts.

🔗 Verifiable AI: Through cryptographic guarantees, Warden ensures that AI outputs can be verified on-chain, enhancing trust and transparency.

👉 @ai_python ✍️

🔗 Developer-First Infrastructure: The platform provides tools and primitives tailored for developers to create autonomous agents and decentralized applications powered by AI.

https://wardenprotocol.org/

از اون جایی که چند وقتی هست به شدت مشاهده می شه آگهی های استخدام متخصص مایکروسافت آژور مسلط به ArgoCD در اروپا زیاد شده و از اون جایی که به خاطر Azure Machine Learning و Azure AI Foundry خیلی از کمپانی ها در اروپا مایل هستن که از به دلیل برخی سیاست ها از Azure بهره بگیرن، کمی دنبال این موضوع گشتم که ببینم منابع خوب رایگان برای شروع ArgoCD چی داریم؟ که به این کانال برخوردم که ویدیوهاش با اینکه قدیمی بودن خیلی خوب بودن. برای همین با شما هم به اشتراک می ذارم :

راستی دوستانی که از کانال @MigrationEasy این پست رو می بینن، اگر مایل بودن کانال @ai_python رو هم فالو کنن. 🍷

👉 @ai_python ✍️

https://youtu.be/MeU5_k9ssrs?si=fjeXx8A0wlyh4dW_

مقایسه کوتاه Google A2A با MCP :

👉 @ai_python ✍️

https://youtube.com/shorts/Dxn1ku9nkRc?si=QOI1fBFdAmdS0ZrK

👉 @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

🚀 وقتی هوش مصنوعی رو بلد باشی، دنیا ابزارته!

🧠 دوره جامع و آنلاین
هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین 👉

📊 متناسب با نیاز واقعی بازار کار
🎓 آموزش پروژه‌محور با Python و SQL Server
📈 تحلیل داده و اجرای الگوریتم‌های ML
💼 کیس‌استادی از صنایع مختلف

👤 مناسب برای:
هر کسی که می‌خواد وارد دنیای پردرآمد و آینده‌دار هوش مصنوعی و #علم_داده بشه

📜 مدرک معتبر موسسه توسعه
⏱️ 100 ساعت آموزش
💻 دسترسی کامل به محتوای آنلاین

📌 مشاوره رایگان + مشاهده جزئیات دوره 👇
💡 httb.ir/qBkdD
💡 httb.ir/qBkdD
💡 httb.ir/qBkdD
🟣🟣🟣🟣🟣