DeepMind Blog
- Template: مقاله - راهنمای جامع برای مبتدیان
مقدمه
قالب‌ها (Templates) در سیستم‌های مدیریتی محتوا مبتنی بر MediaWiki، ابزارهای قدرتمندی هستند که به شما امکان می‌دهند محتوای تکراری را به شکلی کارآمدتر مدیریت کنید. قالب‌ها به ویژه در ایجاد ساختار یکسان برای صفحات مقاله بسیار مفید هستند. این مقاله به معرفی قالب "Template: مقاله" می‌پردازد، نحوه عملکرد آن را توضیح می‌دهد، و به شما کمک می‌کند تا از آن به بهترین شکل استفاده کنید. هدف این راهنما، آموزش گام به گام و جامع برای افراد مبتدی است که با MediaWiki آشنایی اولیه دارند.
قالب چیست و چرا از آن استفاده کنیم؟
قبل از اینکه به جزئیات قالب "Template: مقاله" بپردازیم، مهم است که درک کنیم قالب چیست و چرا استفاده از آن مفید است.
- **تعریف:** قالب یک صفحه است که به عنوان یک الگو برای ایجاد صفحات دیگر استفاده می‌شود. شما می‌توانید یک قالب را ایجاد کنید که شامل ساختار اصلی یک مقاله (مانند عنوان، مقدمه، بخش‌ها، و منابع) باشد، و سپس با استفاده از آن، به سرعت صفحات جدیدی با این ساختار ایجاد کنید.
- **مزایا:**
* **صرفه‌جویی در زمان:** به جای اینکه هر بار ساختار یک مقاله را از ابتدا ایجاد کنید، می‌توانید از یک قالب استفاده کنید و در زمان خود صرفه‌جویی کنید. * **یکنواختی:** قالب‌ها اطمینان می‌دهند که تمام مقالات شما دارای ساختار یکسانی هستند، که این امر باعث بهبود خوانایی و قابلیت استفاده می‌شود. * **مدیریت آسان‌تر:** اگر نیاز به تغییر ساختار مقالات خود داشته باشید، می‌توانید به راحتی قالب را تغییر دهید و تمام مقالات ایجاد شده با آن قالب به طور خودکار به‌روز می‌شوند. * **کاهش خطا:** استفاده از قالب‌ها احتمال بروز خطا در هنگام ایجاد صفحات جدید را کاهش می‌دهد.
معرفی قالب "Template: مقاله"
قالب "Template: مقاله" یک قالب عمومی است که برای ایجاد ساختار اصلی مقالات در یک ویکی MediaWiki طراحی شده است. این قالب شامل بخش‌های مختلفی است که می‌توانید آنها را بر اساس نیاز خود سفارشی کنید.
ساختار قالب "Template: مقاله"
ساختار کلی قالب "Template: مقاله" معمولاً شامل موارد زیر است:
- **عنوان مقاله:** این بخش عنوان مقاله را در بر می‌گیرد.
- **مقدمه:** این بخش یک معرفی کوتاه از موضوع مقاله ارائه می‌دهد.
- **بخش‌های اصلی:** این بخش‌ها شامل بخش‌های مختلفی هستند که موضوع مقاله را به طور مفصل بررسی می‌کنند.
- **منابع:** این بخش شامل لیستی از منابعی است که در مقاله استفاده شده‌اند.
- **پیوندها:** این بخش شامل پیوندهایی به مقالات مرتبط است.
- **دسته‌بندی‌ها:** این بخش شامل دسته‌بندی‌هایی است که مقاله به آنها تعلق دارد.
نحو استفاده از قالب
برای استفاده از قالب "Template: مقاله"، مراحل زیر را دنبال کنید:
1. **ایجاد یک صفحه جدید:** یک صفحه جدید در ویکی خود ایجاد کنید. 2. **وارد کردن قالب:** کد قالب "Template: مقاله" را در صفحه جدید وارد کنید. (برای دسترسی به کد قالب، به صفحه "Template: مقاله" در ویکی خود مراجعه کنید.) 3. **جایگزینی پارامترها:** پارامترهای قالب را با اطلاعات مربوط به مقاله خود جایگزین کنید. (پارامترها معمولاً با استفاده از `{{{پارامتر}}} ` مشخص می‌شوند.) 4. **ذخیره صفحه:** صفحه را ذخیره کنید.
پارامترهای قالب "Template: مقاله"
قالب "Template: مقاله" معمولاً دارای پارامترهای مختلفی است که می‌توانید آنها را برای سفارشی کردن مقاله خود استفاده کنید. برخی از پارامترهای رایج عبارتند از:
- **عنوان (Title):** عنوان مقاله.
- **مقدمه (Introduction):** متن مقدمه مقاله.
- **بخش1 (Section1):** عنوان و متن بخش اول مقاله.
- **بخش2 (Section2):** عنوان و متن بخش دوم مقاله.
- **منابع (References):** لیستی از منابع استفاده شده در مقاله.
- **دسته‌بندی (Category):** دسته‌بندی‌های مرتبط با مقاله.
مثال استفاده
فرض کنید می‌خواهید یک مقاله در مورد "تاریخچه اینترنت" ایجاد کنید. می‌توانید از قالب "Template: مقاله" به شکل زیر استفاده کنید:
```wiki Template loop detected: Template:مقاله ```
سفارشی‌سازی قالب "Template: مقاله"
شما می‌توانید قالب "Template: مقاله" را بر اساس نیازهای خود سفارشی کنید. برای مثال، می‌توانید بخش‌های جدیدی به قالب اضافه کنید، پارامترهای جدیدی تعریف کنید، یا ظاهر قالب را تغییر دهید.
افزودن بخش‌های جدید
برای افزودن یک بخش جدید به قالب، کافی است کد مربوط به آن بخش را به قالب اضافه کنید. به عنوان مثال، برای افزودن یک بخش "نتیجه‌گیری" به قالب، می‌توانید کد زیر را به قالب اضافه کنید:
```wiki | بخش3_عنوان = نتیجه‌گیری | بخش3_متن = در این مقاله، به بررسی تاریخچه اینترنت پرداختیم. ```
تعریف پارامترهای جدید
برای تعریف یک پارامتر جدید، کافی است نام پارامتر و مقدار پیش‌فرض آن را در قالب تعریف کنید. به عنوان مثال، برای تعریف یک پارامتر "تصویر" با مقدار پیش‌فرض خالی، می‌توانید کد زیر را به قالب اضافه کنید:
```wiki | تصویر = DeepMindLogo.png ```
تغییر ظاهر قالب
شما می‌توانید ظاهر قالب را با استفاده از کدهای CSS تغییر دهید. برای این کار، می‌توانید کدهای CSS را در یک صفحه جداگانه تعریف کنید و سپس آن را به قالب لینک دهید.
نکات پیشرفته
- **استفاده از شرایط:** می‌توانید از شرایط (conditionals) برای نمایش یا عدم نمایش بخش‌های خاصی از قالب بر اساس مقادیر پارامترها استفاده کنید.
- **استفاده از حلقه‌ها:** می‌توانید از حلقه‌ها (loops) برای تکرار یک بخش خاصی از قالب برای هر یک از آیتم‌های یک لیست استفاده کنید.
- **استفاده از توابع:** می‌توانید از توابع برای انجام محاسبات یا پردازش داده‌ها در قالب استفاده کنید.
استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات
در هنگام ایجاد مقالات، در نظر گرفتن استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات (به ویژه برای موضوعات اقتصادی و مالی) می‌تواند به بهبود کیفیت و دقت مقاله کمک کند.
- **استراتژی‌های مرتبط:** بررسی استراتژی‌های مرتبط با موضوع مقاله، مانند استراتژی بازاریابی محتوا، استراتژی سئو، و استراتژی شبکه‌های اجتماعی.
- **تحلیل تکنیکال:** در صورت لزوم، از تحلیل تکنیکال برای بررسی روندها و الگوهای موجود در داده‌ها استفاده کنید. (مانند میانگین متحرک، شاخص قدرت نسبی، باندهای بولینگر).
- **تحلیل حجم معاملات:** تحلیل حجم معاملات می‌تواند اطلاعات مهمی در مورد قدرت و اعتبار یک روند ارائه دهد. (مانند حجم معاملات در بورس، اندیکاتور حجم در تحلیل تکنیکال).
- **مدیریت ریسک:** در مقالات مالی، به اهمیت مدیریت ریسک و تنوع‌سازی سبد سرمایه‌گذاری اشاره کنید.
- **تحلیل بنیادی:** در مقالات مربوط به شرکت‌ها و سهام، تحلیل بنیادی را در نظر بگیرید.
- **شاخص‌های مالی:** استفاده از شاخص‌های مالی مانند P/E ratio، EPS، و ROE.
- **مدل‌های قیمت‌گذاری:** در صورت لزوم، مدل‌های قیمت‌گذاری مانند مدل تخفیف جریان نقدی (DCF) را بررسی کنید.
- **بازارهای مالی:** آشنایی با بازارهای مالی مختلف مانند بورس، بازار ارز، و بازار اوراق قرضه.
- **تحلیل روند:** بررسی تحلیل روند و شناسایی الگوهای صعودی و نزولی.
- **الگوهای شمعی:** شناسایی الگوهای شمعی ژاپنی در نمودارهای قیمت.
- **تحلیل فیبوناچی:** استفاده از تحلیل فیبوناچی برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت.
- **اندیکاتور MACD:** بررسی اندیکاتور MACD برای شناسایی سیگنال‌های خرید و فروش.
- **اندیکاتور RSI:** استفاده از اندیکاتور RSI برای سنجش شرایط اشباع خرید و اشباع فروش.
- **تحلیل موج الیوت:** بررسی تحلیل موج الیوت برای پیش‌بینی حرکات قیمت.
- **تحلیل سنتیمنت:** ارزیابی تحلیل سنتیمنت بازار و احساسات سرمایه‌گذاران.
نتیجه‌گیری
قالب "Template: مقاله" یک ابزار قدرتمند است که می‌تواند به شما کمک کند تا مقالات خود را به شکلی کارآمدتر و یکنواخت‌تر ایجاد کنید. با استفاده از این قالب و سفارشی‌سازی آن بر اساس نیازهای خود، می‌توانید به سرعت و به آسانی مقالات با کیفیت بالا ایجاد کنید. به یاد داشته باشید که درک صحیح از نحوه عملکرد قالب‌ها و پارامترهای آنها، کلید استفاده موثر از این ابزار است.
منابع بیشتر
دسته‌بندی
شروع معاملات الآن
ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)
به جامعه ما بپیوندید
در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان
مقدمه
DeepMind، شرکت پیشرو در زمینه هوش مصنوعی و زیرمجموعه Alphabet Inc.، به واسطه دستاوردهای چشمگیر خود در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی، مانند بازی‌سازی (AlphaGo)، پیش‌بینی ساختار پروتئین (AlphaFold) و توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (Gemini)، شناخته می‌شود. یکی از مهم‌ترین منابع برای دنبال کردن آخرین تحقیقات و دستاوردهای این شرکت، DeepMind Blog است. این وبلاگ، بستری برای انتشار مقالات علمی، گزارش‌های فنی، و تحلیل‌های عمیق در مورد پروژه‌ها و فناوری‌های نوظهور در حوزه هوش مصنوعی است.
این مقاله به عنوان یک راهنمای جامع برای مبتدیان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است و هدف آن، معرفی دقیق DeepMind Blog، بررسی محتوای آن، و ارائه راهنمایی برای استفاده موثر از این منبع ارزشمند است.
DeepMind Blog چیست؟
DeepMind Blog، وبلاگی است که توسط محققان و مهندسان DeepMind نگارش می‌شود. هدف اصلی این وبلاگ، به اشتراک‌گذاری دانش و تجربیات DeepMind با جامعه علمی و عموم مردم است. محتوای این وبلاگ، طیف گسترده‌ای از موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد، از جمله:
- **یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):** یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که در آن، یک عامل (Agent) یاد می‌گیرد که چگونه در یک محیط خاص عمل کند تا پاداش خود را به حداکثر برساند. DeepMind در این زمینه پیشرفت‌های چشمگیری داشته است و مقالات متعددی در مورد الگوریتم‌های جدید و کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی در این وبلاگ منتشر کرده است.
- **شبکه‌های عصبی (Neural Networks):** شبکه‌های عصبی، مدل‌های محاسباتی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. DeepMind از شبکه‌های عصبی در بسیاری از پروژه‌های خود استفاده می‌کند و وبلاگ آنها شامل مقالاتی در مورد معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی، روش‌های آموزش، و کاربردهای مختلف آنها است.
- **پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing):** پردازش زبان طبیعی به توانایی کامپیوترها برای درک و پردازش زبان انسان اشاره دارد. DeepMind در این زمینه نیز فعال است و وبلاگ آنها شامل مقالاتی در مورد مدل‌های زبانی بزرگ، ترجمه ماشینی، و تولید متن است.
- **بینایی کامپیوتر (Computer Vision):** بینایی کامپیوتر به توانایی کامپیوترها برای درک و تفسیر تصاویر اشاره دارد. DeepMind از بینایی کامپیوتر در پروژه‌هایی مانند AlphaFold و توسعه سیستم‌های رانندگی خودکار استفاده می‌کند.
- **اخلاق هوش مصنوعی (AI Ethics):** با پیشرفت هوش مصنوعی، مسائل اخلاقی مرتبط با آن نیز اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند. DeepMind به این مسائل توجه ویژه‌ای دارد و وبلاگ آنها شامل مقالاتی در مورد ایمنی هوش مصنوعی، مسئولیت‌پذیری، و بی‌طرفی الگوریتم‌ها است.
- **تحقیقات بنیادی (Fundamental Research):** DeepMind علاوه بر توسعه کاربردهای عملی هوش مصنوعی، به تحقیقات بنیادی نیز می‌پردازد. وبلاگ آنها شامل مقالاتی در مورد نظریه‌های جدید هوش مصنوعی و الگوریتم‌های پیشرفته است.
چگونه از DeepMind Blog استفاده کنیم؟
DeepMind Blog یک منبع ارزشمند برای طیف گسترده‌ای از افراد است، از جمله:
- **دانشجویان و محققان:** دانشجویان و محققان می‌توانند از مقالات منتشر شده در این وبلاگ برای درک آخرین پیشرفت‌ها در زمینه هوش مصنوعی و الهام گرفتن برای تحقیقات خود استفاده کنند.
- **مهندسان و توسعه‌دهندگان:** مهندسان و توسعه‌دهندگان می‌توانند از اطلاعات فنی ارائه شده در این وبلاگ برای توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی استفاده کنند.
- **مدیران و سیاست‌گذاران:** مدیران و سیاست‌گذاران می‌توانند از تحلیل‌های عمیق ارائه شده در این وبلاگ برای درک اثرات هوش مصنوعی بر جامعه و اتخاذ تصمیمات آگاهانه استفاده کنند.
- **عموم مردم:** عموم مردم می‌توانند از این وبلاگ برای آگاهی از آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی و درک بهتر این فناوری نوظهور استفاده کنند.
برای استفاده موثر از DeepMind Blog، می‌توانید از روش‌های زیر استفاده کنید:
- **اشتراک در خبرنامه:** با اشتراک در خبرنامه DeepMind Blog، می‌توانید از انتشار مقالات جدید آگاه شوید.
- **دنبال کردن شبکه‌های اجتماعی:** DeepMind در شبکه‌های اجتماعی مختلفی (مانند توییتر و یوتیوب) فعال است و از طریق این شبکه‌ها، مقالات جدید و اخبار مربوط به هوش مصنوعی را منتشر می‌کند.
- **استفاده از قابلیت جستجو:** DeepMind Blog دارای قابلیت جستجو است که به شما امکان می‌دهد مقالات مرتبط با موضوع مورد نظر خود را به راحتی پیدا کنید.
- **مطالعه مقالات مرتبط:** پس از خواندن یک مقاله، مقالات مرتبط را نیز مطالعه کنید تا درک عمیق‌تری از موضوع پیدا کنید.
- **شرکت در بحث‌ها:** DeepMind Blog به کاربران امکان می‌دهد در مورد مقالات منتشر شده بحث کنند. با شرکت در این بحث‌ها، می‌توانید دانش خود را افزایش دهید و با سایر علاقه‌مندان به هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید.
ساختار و قالب DeepMind Blog
DeepMind Blog دارای ساختاری ساده و کاربرپسند است. هر مقاله معمولاً شامل بخش‌های زیر است:
- **عنوان:** عنوان مقاله، به طور خلاصه موضوع اصلی مقاله را بیان می‌کند.
- **مقدمه:** مقدمه، زمینه مقاله را ارائه می‌دهد و هدف اصلی آن را توضیح می‌دهد.
- **بدنه:** بدنه مقاله، شامل جزئیات فنی و تحلیل‌های عمیق در مورد موضوع مورد نظر است.
- **نتیجه‌گیری:** نتیجه‌گیری، خلاصه ای از یافته‌های اصلی مقاله را ارائه می‌دهد و به تحقیقات آینده اشاره می‌کند.
- **منابع:** منابع، شامل فهرستی از مقالات و منابعی است که در مقاله به آنها استناد شده است.
مقالات DeepMind Blog معمولاً به همراه تصاویر، نمودارها، و ویدیوها ارائه می‌شوند که به درک بهتر مطالب کمک می‌کنند.
نمونه‌هایی از مقالات برجسته در DeepMind Blog
- **Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search:** این مقاله، دستاورد DeepMind در شکست دادن قهرمان جهان در بازی Go را شرح می‌دهد. بازی Go یک بازی استراتژیک پیچیده است که قبلاً تصور می‌شد برای کامپیوترها غیرقابل حل است.
- **AlphaFold: Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold:** این مقاله، در مورد توسعه AlphaFold، یک سیستم هوش مصنوعی که قادر به پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها با دقت بالا است، توضیح می‌دهد. ساختار پروتئین برای درک عملکرد پروتئین‌ها و توسعه داروهای جدید بسیار مهم است.
- **Improving language understanding with generative pre-training:** این مقاله، در مورد توسعه GPT-3، یک مدل زبانی بزرگ که قادر به تولید متن با کیفیت بالا است، توضیح می‌دهد. مدل‌های زبانی بزرگ در کاربردهای مختلفی مانند ترجمه ماشینی، تولید محتوا، و پاسخ به سوالات استفاده می‌شوند.
- **Safety and robustness in deep reinforcement learning:** این مقاله، به بررسی مسائل ایمنی و استحکام در یادگیری تقویتی می‌پردازد. ایمنی هوش مصنوعی یک موضوع مهم است که با پیشرفت هوش مصنوعی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
- **Learning to search with deep neural networks:** این مقاله، در مورد توسعه یک سیستم هوش مصنوعی که قادر به یادگیری استراتژی‌های جستجو بهینه است، توضیح می‌دهد. جستجو یک مسئله اساسی در هوش مصنوعی است که در کاربردهای مختلفی مانند برنامه‌ریزی، مسیریابی، و حل مسئله استفاده می‌شود.
ارتباط DeepMind Blog با استراتژی‌های معاملاتی
اگرچه DeepMind Blog به طور مستقیم به معاملات مالی نمی‌پردازد، اما درک فناوری‌های هوش مصنوعی که در آن توسعه می‌یابد، می‌تواند برای استراتژی‌های معاملاتی مفید باشد. به عنوان مثال:
- **یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت:** الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای تحلیل داده‌های تاریخی و پیش‌بینی قیمت سهام و سایر دارایی‌ها استفاده شوند. تحلیل سری‌های زمانی، رگرسیون، و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) از جمله تکنیک‌های رایج در این زمینه هستند.
- **پردازش زبان طبیعی در تحلیل اخبار:** با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می‌توان اخبار و گزارش‌های مالی را تحلیل کرد و اطلاعات مفیدی را برای تصمیم‌گیری‌های معاملاتی استخراج کرد. تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی متن از جمله کاربردهای این تکنیک هستند.
- **یادگیری تقویتی در مدیریت پورتفوی:** الگوریتم‌های یادگیری تقویتی می‌توانند برای مدیریت پورتفوی و بهینه‌سازی تخصیص دارایی‌ها استفاده شوند. مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پورتفوی از جمله کاربردهای این تکنیک هستند.
- **تحلیل حجم معاملات با هوش مصنوعی:** استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای غیرعادی در حجم معاملات می‌تواند نشان‌دهنده تغییرات احتمالی در قیمت‌ها باشد. اندیکاتورهای حجم، تحلیل الگوهای کندل استیک و تحلیل تکنیکال می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی بهبود یابند.
- **استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده:** مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توانند برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی با احتمال موفقیت بالا استفاده شوند. تحلیل بنیادی و تحلیل تکنیکال می‌توانند با استفاده از این مدل‌ها تقویت شوند.
چالش‌ها و محدودیت‌ها
در حالی که DeepMind Blog منبعی ارزشمند است، مهم است که از چالش‌ها و محدودیت‌های آن آگاه باشید:
- **پیچیدگی مطالب:** برخی از مقالات منتشر شده در این وبلاگ، بسیار فنی و پیچیده هستند و برای افراد غیرمتخصص قابل درک نیستند.
- **تمرکز بر تحقیقات:** DeepMind Blog بیشتر بر تحقیقات اساسی تمرکز دارد و ممکن است اطلاعات کمی در مورد کاربردهای عملی هوش مصنوعی ارائه دهد.
- **عدم پوشش کامل:** DeepMind Blog تمام جنبه‌های هوش مصنوعی را پوشش نمی‌دهد و ممکن است برخی از موضوعات مهم نادیده گرفته شوند.
- **سویه گیری احتمالی:** مقالات منتشر شده در DeepMind Blog ممکن است دارای سوگیری باشند، زیرا توسط محققان و مهندسان DeepMind نگارش می‌شوند.
نتیجه‌گیری
DeepMind Blog، منبعی ارزشمند برای علاقه‌مندان و متخصصان حوزه هوش مصنوعی است. با مطالعه مقالات منتشر شده در این وبلاگ، می‌توانید از آخرین پیشرفت‌ها در زمینه هوش مصنوعی آگاه شوید، دانش خود را افزایش دهید، و الهام بگیرید برای تحقیقات و پروژه‌های خود. با این حال، مهم است که از چالش‌ها و محدودیت‌های این وبلاگ آگاه باشید و از آن به عنوان بخشی از یک رویکرد جامع برای یادگیری و درک هوش مصنوعی استفاده کنید.
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، اخلاق هوش مصنوعی، یادگیری تقویتی، AlphaGo، AlphaFold، Gemini، تحلیل تکنیکال، تحلیل حجم معاملات، استراتژی‌های معاملاتی، مدیریت ریسک، پیش‌بینی قیمت، تحلیل سری‌های زمانی، رگرسیون، شبکه‌های عصبی بازگشتی، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی متن، بهینه‌سازی پورتفوی، تحلیل بنیادی، اندیکاتورهای حجم، تحلیل الگوهای کندل استیک، توییتر، یوتیوب، بازی Go، ساختار پروتئین، مدل‌های زبانی بزرگ، ایمنی هوش مصنوعی، جستجو
}}
شروع معاملات الآن
ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)
به جامعه ما بپیوندید
در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان
