🗞 ـ پیشرفت در شبکه‌های کانولوشنی هزار لایه: بررسی چالش‌ها و راهکارها

🔘 ـ تحقیقات اخیر نشان می‌دهد که امکان آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنی با بیش از هزار لایه فراهم شده است، باوجود مشکلاتی نظیر مسئله ناپایداری گرادیان. با استفاده از تکنیک‌هایی مانند نرمال‌سازی و اتصالات میان‌بری (Skip Connections)، این مسائل تا حد زیادی برطرف شده‌اند. اتصالات میان‌بری، با فراهم کردن مسیر مستقیم برای جریان گرادیان‌ها، مهم‌ترین نقش را در بهبود یادگیری این شبکه‌ها ایفا می‌کنند. آزمایش‌ها بر روی شبکه ConvNext با عمق‌های مختلف نشان می‌دهد که حتی برای شبکه‌هایی با بیش از ۱۶۰۰ لایه، مسئله همگرایی به خوبی مدیریت می‌شود و نتایج بهتری در دسترس است.

🔗 Towards AI Medium
🪄 مشاهده خلاصه مطلب با AI

✔ @rade_ai_news | @rade_ai

🔶فراخوان جذب امریه در وزارت ارتباطات

www.ict.gov.ir

👨🏻‍💻 دانشگاه صنعتی دانمارک دوره تخصصی MLOps رو به رایگان منتشر کرد. تو این دوره مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برای مدیریت و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین رو در محیط‌های تحقیقی و تولیدی یاد می‌گیرین.

📂 برخی از ویژگی‌های این دوره:

۱) درسنامه ها + تمرین‌های عملی + پروژه‌های کاربردی
۲) تاکید روی ابزارهای عملی و کدنویسی برای اجرای مدل‌های ML در محیط‌های تولیدی
۳) انجام پروژه‌های کاربردی روی یک طرح واقعی
۴) استفاده از ابزارها و چارچوب‌های مختلف طی دوره.


┌ 🏷 Machine Learning Operations Course
└ 🚀 DTU-MLOps


#️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
📎 @MachineLearning_ir

دومین رویداد تحلیل داده های زیست محیطی شهر اصفهان
با موضوع: تشخیص الگوها و منابع آلاینده شهر اصفهان

مهلت ارسال آثار: 15 آذر 1404

🔶#استخدام متخصص هوش تجاری نرم افزار حسابداری محک

شرایط احراز :
تسلط به ساخت داشبوردهای مدیریتی با نرم‌افزار Power BI Desktop
تسلط به DAX
تسلط به تحلیل و آنالیز داده
تسلط به طراحی و مصورسازی داشبوردها
آشنایی با مفاهیم هوش تجاری به سبک مایکروسافت
آشنایی با مباحث T-SQL در حوزه SQL Server
ایجاد و توسعه داشبوردهای سازمانی (تدوین و پیاده‌سازی داشبوردهای اطلاعاتی و آماری از شاخص‌های نتیجه‌ای و عملکردی فرآیندها و آموزش و توسعه بهره‌برداری مناسب از آنها)
توانایی تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی به صورت شفاف و جامع
آشنایی با روش‌های تدوین و پیاده‌سازی داشبوردهای سازمانی
گزارش‌گری مناسب از برآیند عملکرد فرایندهای سازمان در تحقق اهداف تعیین شده و شناسایی نقاط حائز بهبود

لینک آگهی: لینک

🆔@dsfum

🔶#استخدام متخصص هوش مصنوعی ابر فردوسی

جزئیات در کامنت

🌐لینک آگهی: لینک

🆔@dsfum

📰 ـ روش نوین ارزیابی دقت سیستم‌های هوش مصنوعی در طبقه‌بندی متن‌ها

🔸 ـ محققان MIT روشی نوآورانه برای سنجش و بهبود دقت مدل‌های طبقه‌بندی متن ارائه داده‌اند. این نرم‌افزار، که به صورت رایگان در دسترس است، با تولید جملات تقلبی و آزمایش حساسیت مدل‌ها، نقاط ضعف آن‌ها را شناسایی می‌کند. این فناوری می‌تواند در کنترل پاسخ‌های ربات‌های چت و جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست یا حساس مؤثر باشد. نتایج نشان می‌دهد که با تمرکز بر کلمات کلیدی، می‌توان دقت این سیستم‌ها را به طور قابل توجهی افزایش داد.

🔗 MIT News

📄 خلاصه تفصیلی مطلب

✔ @rade_ai_news | @rade_ai

📰 ـ هوشمندی مصنوعی و اتوماسیون چگونه خواب‌های نیمه‌شب را کاهش می‌دهند

🔸 ـ با رشد سیستم‌های دیجیتال، فشار بر تیم‌های فناوری اطلاعات افزایش یافته است. هوشمندی مصنوعی و اتوماسیون در تمامی مراحل عملیات‌های اضطراری نقش مهمی ایفا می‌کنند، از کاهش اضطراب قبل از شیفت تا مدیریت خودکار حوادث. این فناوری‌ها خطاهای تکراری را سریع‌تر و با دقت بیشتری حل می‌کنند و تیم‌ها را برای مواجهه با موارد نادر آماده‌تر می‌سازند. پس از هر حادثه، AI کمک می‌کند تا تحلیل‌ها سریع‌تر و مؤثرتر انجام شود، و در نتیجه، تیم‌ها سالم‌تر و پاسخ‌ها سریع‌تر می‌شود.

🔗 The New Stack

📄 خلاصه تفصیلی مطلب

✔ @rade_ai_news | @rade_ai

AD Code: AD250902-001

#امریه_سربازی
#پژوهشگاه_ارتباطات_و_فناوری_اطلاعات
#مهندسی_صنایع_و_سیستم‌ها، #مهندسی_برق، #مهندسی_کامپیوتر

📝 متن آگهی:
به پوستر پیوست مراجعه شود.

📞 نحوه تماس و ارسال رزومه:
مراجعه به سایت amrieh.ict.gov.ir یا مراجعه به پژوهشگاه

📍 آدرس:
تهران ، انتهای خیابان، کارگر شمالی
کد پستی ۱۴۳۹۹۵۵۹۵۶، تلفن تماس ۸۴۹۷۷۳۰۰، نمابر ۸۸۶۳۰۳۵۱، تلفن گویا ۸۵۶۶۶، پست الکترونیک [email protected]

کانال معرفی فرصت‌های کارآموزی، کارورزی و شغلی - دانشکده مهندسی دانشگاه فردوسی مشهد
🆔 @FUMENG_IndustOffice_Jobs
معاونت پژوهش و فناوری دانشکده مهندسی
🆔 @FUMEngResearch
📨 [email protected]

📰 ـ صنعت هوش مصنوعی هنوز راه درازی تا سودآوری دارد

🔸 ـ با نگاهی به روند سهام برتر AI مانند OpenAI، Microsoft و Nvidia، تصور می‌شود صنعت سودآور است، اما در عمق، نشانگرهای شکست و هزینه‌های سرسام‌آور دیده می‌شود. بر اساس گزارش‌ها، تا سال 2030، هزینه مراکز داده AI به 6.7 تریلیون دلار می‌رسد، در حالی که بازار این صنعت در سال جاری حدود 305.9 میلیارد دلار برآورد شده است. پروژه‌های AI همچنان با شکست‌هایی مواجه هستند و بسیاری از شرکت‌ها از سرمایه‌گذاری در این حوزه پشیمان شده‌اند. این روند نشان می‌دهد که صنعت AI هنوز در مسیر سودآوری قرار ندارد و ممکن است به زودی دچار بحران شود.

🔗 Futurism

📄 خلاصه تفصیلی مطلب

✔ @rade_ai_news | @rade_ai

#فراخوان
ساخت دستگاه هوشمند تفکیک زباله خشک برای بازیافت
#پردازش_تصویر #بازار #توسعه_بازار #سورتینگ
در ادامه👇 شرح نیاز ارسال شده است.
@ictPardis

شانزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش

https://iktconference.ir/2025/fa