#platform

❇️What is the best cloud platform for your IoT project in 2025?


1️⃣. Amazon Web Services IoT Platform: #AWS

Amazon provides an extensive package of cloud IoT services where the core advantages are proven and scalable infrastructure supporting billions of devices and trillions of messages. Users can use the Amazon IoT platform for different purposes: industrial, consumer, and commercial.

✳️Features:

🌐Wide suite of IoT tools ranging from the edge to the cloud
🌐Multi-layered security including encryption and access control
🌐Exceptional AI integrations for 2x faster solutions
🌐An extremely scalable platform

🔰AWS IoT Core allows secure and easy connections between devices and their interaction with cloud applications. Supporting billions of devices IoT Core can process messages and help keep track of all devices without the need to manage any infrastructure.

🔰AWS IoT Device Management simplifies the organization and monitoring of a large fleet of devices securely and on a scale with the ability to troubleshoot device functionality.

🔰AWS IoT Device Defender uses security best practices to control device authentication and authorization, ensure device identity, and encrypt its data.

🔰With the FreeRTOS operating system for microcontrollers, you can control and manage your small, low-power edge devices and connect them to other AWS cloud services or locally to other devices.

🔰AWS IoT Greengrass helps local storage, synchronization, and management of connected devices with ML capabilities.

🔰AWS IoT Analytics allows automatic analysis of a large amount of data from different device types for more sophisticated and accurate insights and ML use cases.

The full in-depth descriptions of all the services you can find here.

🔰Pricing: There are no minimum fees, the billing process depends on messages sent and received. The more messages, the cheaper the plan. A free trial is available for 12 months and allows 2,250,000 minutes of connection and 500,000 messages. There’s also a calculator available on the AWS website.

🌐 https://www.tg-me.com/iotclub
💠 https://www.tg-me.com/+PudZUTXzFfyUiI0Y

✅فراخوان معرفی مشاوران متخصص برای همکاری در پروژه‌های هوشمندسازی دولت

▪️پیرو مذاکرات انجام‌شده با سازمان فناوری اطلاعات و در راستای پیشبرد برنامه‌های هوشمندسازی دولت، مقرر شده است لیستی از مشاوران توانمند و متخصص در حوزه‌های مرتبط به این سازمان معرفی شود.

▪️بر این اساس، از تمامی مشاوران تأیید صلاحیت‌شده علاقه‌مند دعوت می‌شود رزومه و سوابق حرفه‌ای خود را در یکی از سه حوزه زیر ارسال کنند:

▪️مشاوره در حوزه معماری سازمانی
▪️مشاوره در حوزه بلوغ سازمانی
▪️مشاوره در حوزه تحول دیجیتال

▪️مهلت ارسال اطلاعات تا پایان وقت اداری ۹ شهریور ۱۴۰۴ اعلام شده است.

▪️جزئیات بیشتر و ثبت نام:
https://tehran.irannsr.org/s/mfamnKM

@TICTGuild

✅دی‌بلاک ۲۰۲۵ در تاریخ ۱۵ و ۱۶ آبان ۱۴۰۴ برگزار می‌شود

▪️رویداد «دی‌بلاک ۲۰۲۵»، همایش تخصصی بلاک‌چین و دارایی‌های دیجیتال و نخستین رویداد جامع و بین‌المللی در این حوزه در ایران، پس از یک وقفه کوتاه، در روزهای ۱۵ و ۱۶ آبان ۱۴۰۴ بازمی‌گردد و میزبان فعالان حوزه فناوری و سرمایه‌گذاری دیجیتال خواهد بود.

▪️جزئیات بیشتر:

https://tehran.irannsr.org/s/mfamnxH

@TICTGuild

📚 معرفی کتاب "برنامه نویسی با دستیار فوق هوشمند گیت‌هاب کوپایلت"
🖋 مترجم: دکتر مجتبی مددخانی
📄 تعداد صفحات: 390 صفحه

🚀 تصور کن کاری که ۳ روز طول می‌کشید، فقط توی ۲ ساعت تموم بشه!
با مطالعه این کتاب یاد بگیرید چگونه پروژه‌های نرم‌افزاری را سریع‌تر و حرفه‌ای‌تر تحویل دهید!
این کتاب، راهنمایی جامع برای توسعه نرم‌افزار با استفاده از GitHub Copilot است، دستیار هوشمندی که سرعت تولید نرم‌افزار را تا 10 برابر افزایش می‌دهد و هم‌زمان کیفیت و امنیت کدهای تولیدی را بهبود می‌بخشد. این کتاب به شما نشان می‌دهد که چگونه از Copilot در تمامی مراحل چرخه حیات توسعه نرم‌افزار، از نیازسنجی و کدنویسی تا ایجاد داکرفایل‌ها و پایپ‌لاین‌های CI/CD و ایجاد فرایندهای DevOps و DevSecOps به بهترین شکل استفاده کنید.

📌 سرفصل های کلیدی کتاب:
💻 با استفاده از Copilot کدهای حرفه‌ای و بهینه بنویسید.
📘 یک زبان برنامه‌نویسی یا یک تکنولوژی جدید را براساس میزان دانش فعلی خود یاد بگیرید.
🧪 فرآیندهای تست‌نویسی و مستندسازی را به‌صورت خودکار انجام دهید.
🔄 به‌راحتی بین فناوری‌ها، زبان‌های برنامه‌نویسی، فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌ها مهاجرت کنید.
🛡 امنیت نرم‌افزار خود را با Copilot ارتقا دهید.
📦 داکرفایل و پایپ‌لاین‌های CI/CD ایجاد کنید.
🤖 فرآیندهای DevOps و DevSecOps را با هوش مصنوعی Copilot پیاده‌سازی کنید.
📝 کاربرد Copilot را در تمامی مراحل چرخه حیات توسعه نرم‌افزار درک کنید.
❓ پاسخ نگرانی‌های مرتبط با هوش مصنوعی و آینده مشاغلی مانند برنامه‌نویسی را بیابید.
📊 سطح بلوغ سازمان خود در استفاده از هوش مصنوعی را ارزیابی و ارتقا دهید.

🌟 ویژگی‌های برجسته کتاب:
📈 آموزش گام‌به‌گام از مراحل نصب تا مباحث پیشرفته
🛠 رویکرد کاملاً عملی، پروژه‌محور و کاربردی با استفاده از پروژه‌های واقعی
📚 پوشش جامع تمام مباحث مربوط به GitHub Copilot
🖥 آموزش استفاده از Copilot در تمامی مراحل چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
👥 قابل‌استفاده برای تمام افرادی در حوزه تولید نرم‌افزار
🏢 آموزش استفاده از Copilot به‌صورت فردی و سازمانی

👨‍💻 مخاطبان اصلی کتاب:
برنامه‌نویسان، کارشناسان UI/UX، کارشناسان تست، کارشناسان DevOps و DevSecOps، کارشناسان امنیت،
مدیران محصول، مهندسان نرم‌افزار و سایر اعضای تیم تولید محصول
🎯 چه مبتدی باشید چه حرفه‌ای، این کتاب مهارت‌های شما را حتماً ارتقا می‌دهد.

🔗 اطلاعات بیشتر + پیشنهاد ویژه روز برنامه‌نویس در کانال زیر
https://www.tg-me.com/MadadkhaniAcademycopilot

✳️هوش مصنوعی تحلیلی چیست؟

هوش مصنوعی تحلیلی از تکنیک ها و الگوریتم های هوش مصنوعی برای خودکارسازی تحلیل داده ها، تفسیر اطلاعات، تولید بینش ها و ارائه پیش بینی ها یا توصیه ها استفاده می کند.
این رویکرد شامل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تجسم داده ها برای بهبود فرآیندهای تصمیم گیری می شود. سازمان ها می توانند با استفاده از هوش مصنوعی تحلیلی، هزینه ها را کاهش دهند، خطاها را به حداقل برسانند، دقت را بهبود بخشند و منابع انسانی را به فعالیت های استراتژیک تر اختصاص دهند. هوش مصنوعی تحلیلی می تواند پردازش داده ها را ساده کند و آن را کارآمدتر و موثرتر کند.

🌐 https://www.tg-me.com/iotclub
💠 https://www.tg-me.com/+PudZUTXzFfyUiI0Y

✳️تحلیل سنتی در مقابل تحلیل هوش مصنوعی

#تحلیل_سنتی بر پردازش دستی داده ها و روش های آماری برای کشف بینش ها متکی است. تحلیلگران از پرس و جوها و مدل های از پیش تعریف شده برای بررسی داده های تاریخی، شناسایی روندها و تولید گزارش استفاده می کنند. در حالی که این روش برای داده های ساخت یافته موثر است، می تواند زمان بر باشد و در مدیریت داده های پیچیده و بدون ساختار محدودیت داشته باشد. این اغلب به مداخله انسانی وابسته است که می تواند باعث ایجاد تعصبات یا اصطلاحا بایاس سیستم شود.

در مقابل، #هوش_مصنوعی_تحلیلی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکارسازی و بهبود تحلیل داده ها استفاده می کند. هوش مصنوعی می تواند حجم عظیمی از داده ها را از منابع مختلف، از جمله داده های بدون ساختار مانند متن و تصاویر پردازش کند. الگوریتم های یادگیری ماشین بدون برنامه نویسی صریح، الگوها و همبستگی ها را شناسایی می کنند و امکان بینش های بلادرنگ و تحلیل پیش بینی را فراهم می کنند. این به کسب و کارها اجازه می دهد تا فرصت های پنهان را کشف کنند و تصمیمات مبتنی بر داده را با دقت و سرعت بیشتر اتخاذ کنند.

هوش مصنوعی تحلیلی به طور مداوم بهبود می یابد، از داده های جدید یاد می گیرد و مدل های خود را اصلاح می کند و آن را در محیط های پویا که پاسخ های سریع حیاتی هستند ارزشمند می کند. در حالی که تحلیل سنتی پایه محکمی را فراهم می کند، هوش مصنوعی تحلیلی یک رویکرد تحول آمیز را ارائه می دهد و نوآوری و مزیت رقابتی را در دنیای مبتنی بر داده امروز هدایت می کند.

🌐 https://www.tg-me.com/iotclub
💠 https://www.tg-me.com/+PudZUTXzFfyUiI0Y

✳️اجزای کلیدی هوش مصنوعی در تحلیل داده


تحلیل هوش مصنوعی، که با نام تحلیل تقویت‌شده نیز شناخته می‌شود، با خودکارسازی فرآیندها، تحلیل داده‌ها را بهبود می‌بخشد. این بهبود شامل افزایش دقت و کارایی، امکان استفاده از تکنیک‌های پیشرفته و ارائه بینش‌های خاص و اقدامات پیشنهادی است. برخی از عناصر کلیدی تحلیل هوش مصنوعی عبارتند از:

1⃣ گردآوری و آماده‌سازی داده
هوش مصنوعی با خودکارسازی جمع‌آوری، پاکسازی و ادغام داده‌ها از منابع مختلف، این فرآیند را ساده می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به طور مؤثر مجموعه داده‌های بزرگ، از جمله داده‌های جریانی و لحظه‌ای را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا خطاها یا ناسازگاری‌ها را شناسایی کنند و روش‌های مناسب برای پاکسازی داده‌ها را پیشنهاد دهند.

2⃣استقرار مدل و یکپارچگی سیستم
فناوری‌هایی مانند سرویس‌های ابری، استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های کاری را تسهیل می‌کنند. فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی از یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود پشتیبانی می‌کنند و با ارائه رابط‌های برنامه‌نویسی (API) امکان اتصال بدون دردسر به سایر برنامه‌ها را فراهم می‌آورند. این قابلیت یکپارچه‌سازی تضمین می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند به طور مؤثر از زیرساخت فناوری سازمان استفاده کنند.

3⃣تحلیل و تجسم داده
الگوریتم‌های پیشرفته تحلیل و تجسم داده، فرآیندهای کشف، استخراج و نمایش داده‌ها را بهبود می‌بخشند. تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری به شناسایی الگوهای پنهان و داده‌های پرت در مجموعه داده‌ها کمک می‌کند. ابزارهای تجسم مبتنی بر هوش مصنوعی، نمایش‌های بصری تعاملی و شهودی را ارائه می‌دهند که کاوش در داده‌های پیچیده و استخراج بینش‌های معنادار را آسان‌تر می‌کند.

4⃣ پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده
پردازش زبان طبیعی با رفع ابهامات زبانی و ساختارمند کردن داده‌ها، تحلیل داده‌ها را تقویت می‌کند. این امر به رایانه‌ها امکان پردازش زبان انسان برای کارهایی مانند خواندن، تشخیص گفتار و تحلیل احساسات را می‌دهد. بر اساس نظرسنجی سال ۲۰۲۳ توسط expert.ai، ۷۷ درصد از شرکت‌ها قصد دارند سرمایه‌گذاری خود را در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی طی ۱۲ تا ۱۸ ماه آینده افزایش دهند. پردازش زبان طبیعی با استفاده از تولید زبان طبیعی (NLG) پاسخ‌های فوری و قابل درک ارائه می‌دهد. همچنین، NLP با تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی به استخراج حقایق کلیدی، روابط و خلاصه‌ها کمک می‌کند و در عین حال با انجام تحلیل احساسات، لحن متن را ارزیابی می‌کند.

5⃣ تولید خروجی‌های زبان طبیعی
تولید زبان طبیعی (NLG) به ابزارهای تحلیل کسب‌وکار امکان می‌دهد تا پاسخ‌های قابل فهم و گزارش‌های نوشتاری را به زبان طبیعی تولید کنند، تحلیل‌های معمول را خودکار کنند و در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنند. این امر به تیم‌های انطباق کمک می‌کند تا اطلاعات حیاتی را از داده‌های ساختارمند شناسایی کنند و زمینه، توضیحات و اقدامات احتمالی بعدی را ارائه دهند. ابزارهای پیشرفته NLG که از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد بهره می‌برند، می‌توانند بینش‌های نوظهور را روشن کنند و پاسخ‌های دقیقی به سوالات پیچیده ارائه دهند.

6⃣ تکنیک‌های یادگیری ماشین و آماری
یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، ایجاد مدل‌های پیش‌بینی را با توانایی نرم‌افزار برای یادگیری از داده‌های تاریخی، شناسایی الگوها و انجام پیش‌بینی‌ها با حداقل دخالت انسانی، خودکار می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین ستون فقرات بسیاری از کاربردهای تحلیل داده‌های هوش مصنوعی، مانند توصیه‌های بینش و تحلیل مبتنی بر زبان طبیعی، جستجو هستند. مؤثرترین ابزارهای هوش تجاری دارای قابلیت‌های AutoML هستند که به کاربران اجازه می‌دهند بدون آموزش گسترده، مدل‌های ML سفارشی بسازند. الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مانند شبکه‌های عصبی، تکنیک‌ها و مدل‌های آماری پیچیده‌ای را امکان‌پذیر می‌کنند، از جمله یادگیری عمیق که دقت و پیچیدگی مدل‌ها را بهبود می‌بخشد.

7⃣ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها
هوش مصنوعی با خودکارسازی ارزیابی عملکرد با استفاده از معیارهای مختلف، انجام تنظیم هایپرپارامتر و بهینه‌سازی معماری مدل، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها را تسریع می‌کند. تکنیک‌هایی مانند بهینه‌سازی بزی و الگوریتم‌های ژنتیکی به طور کارآمد فضای هایپرپارامتر را جستجو می‌کنند تا عملکرد مدل را بهبود بخشند.

8⃣ مدل‌سازی پیش‌بینی و تجویزی
هوش مصنوعی با امکان توسعه مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر و قدرتمندتر، مدل‌سازی پیش‌بینی و تجویزی را بهبود می‌بخشد. طبق گفته گارتنر، ۶۰ درصد از داده‌های استفاده شده در کاربردهای هوش مصنوعی مصنوعی خواهند بود که برای تکرار سناریوهای دنیای واقعی، پیش‌بینی نتایج آینده و کاهش خطرات مرتبط با هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع را تسهیل می‌کنند، روابط غیرخطی را ثبت می‌کنند و ویژگی‌های پیچیده را به طور مؤثر مدیریت می‌کنند. تکنیک‌هایی مانند یادگیری گروهی و شبکه‌های عصبی عمیق، دقت و استحکام تحلیل‌های پیش‌بینی را بهبود می‌بخشند و منجر به پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بهتر می‌شوند.

🌐 https://www.tg-me.com/iotclub
💠 https://www.tg-me.com/+PudZUTXzFfyUiI0Y

#ISC
نهمین کنفرانس بین المللی اینترنت اشیاء و کاربردها (IoT۲۰۲۵)
7 و 8 آبان، 1404
توسط دانشگاه اصفهان, دانشگاه فردوسی مشهد
اصفهان -ایران
سایت کنفرانس: https://iot2025.ui.ac.ir/fa/?time=1755590700

@ProjeMagale

#ISC
دومین کنفرانس بین المللی دوسالانه هوش مصنوعی و علوم داده
7 ، 8 بهمن، 1404
توسط دانشگاه خلیج فارس
بوشهر - ایران
سایت کنفرانس:
https://ibcaids2026.pgu.ac.ir/fa/?time=1753863635
@ProjeMagale