💥 تعداد محدود کد تخفیف ۱۵۰ هزارتومانی برای شرکت در کارگاه مقاله‌نویسی بهمن ماه

🔶 کارگاه بصورت کیس استادی می باشد.در و روند کامل و عملی نگارش یک مقاله ISI از ۰ تا ۱۰۰ آموزش داده خواهد شد

جهت دریافت کد تخفیف پیام ارسال کنید

@pezhvak_inf
09034875997

⭐ 15 پرامپت‌ کاربردی برای چکیده و ساختار مقاله علمی

این پرامپت‌ها به شما کمک می‌کنند تا با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی (مانند ChatGPT یا دیگر مدل‌های زبان) فرآیند نگارش و ساختاردهی مقالات علمی خود را بهینه کنید. مراحل زیر را برای استفاده از پرامپت‌ها دنبال کنید:

1. انتخاب پرامپت مناسب:
بر اساس نیاز خود، یکی از پرامپت‌ها را انتخاب کنید. برای مثال، اگر می‌خواهید چکیده‌ای برای مقاله بنویسید، از پرامپت شماره 4 استفاده کنید.

2. ورود اطلاعات موردنیاز:
محتوای لازم مانند چکیده، پاراگراف، یا موضوع تحقیق را در جایگاه مشخص [ ] در پرامپت وارد کنید.

3. ارسال به ابزار هوش مصنوعی:
پرامپت را در پلتفرم ابزار هوش مصنوعی وارد کنید و پاسخ دریافت کنید.

4. ارزیابی و اصلاح:
نتیجه تولیدشده را بررسی کنید. اگر نیاز به تغییرات داشت، پرامپت را دقیق‌تر کنید یا اطلاعات بیشتری وارد کنید.

5. تکرار و بهبود:
برای بهبود خروجی، از پرامپت‌های دیگر یا نسخه بهینه‌شده همان پرامپت استفاده کنید.

با استفاده از این پرامپت‌ها، می‌توانید به سرعت چکیده بنویسید، ساختار مقاله را طراحی کنید، یا ایده‌های تحقیقاتی خود را شکل دهید و از زمان خود بهتر بهره ببرید.

1. پیشنهاد عنوان مقاله
Suggest 5 titles for the following abstract: [ABSTRACT PARAGRAPH]
 
2. جمله آغازین برای پاراگراف
Write a topic sentence for this paragraph: [PARAGRAPH] Keywords
 
3. پیشنهاد کلمات کلیدی
Provide 5 keywords for this: [PARAGRAPHS]
 
4. تولید چکیده مقاله علمی
Generate an abstract for a scientific paper based on this information: [PARAGRAPHS]

5. ایجاد طرح کلی برای مقاله
Generate an outline for [TOPIC SENTENCE]
 
6. طرح کلی برای مقاله با موضوع مشخص 
I want to write a journal article about [TOPIC SENTENCE]. Give me an outline for the article that I can use as a starting point.

7. تحلیل موضوع و هدف مقاله
Based on this abstract, what is the main focus and objective of the paper? [ABSTRACT PARAGRAPH]
 
8. بازنویسی چکیده با کلمات ساده‌تر
Rewrite this abstract in simpler terms for a general audience: [ABSTRACT PARAGRAPH]
 
9. پیشنهاد بخش‌های مقاله
Suggest headings and subheadings for a paper on: [TOPIC]
 
10. طراحی مقدمه مقاله
Write an introduction for a scientific paper about: [TOPIC]

11. اصلاح ساختار چکیده
Edit and improve the structure of this abstract: [ABSTRACT PARAGRAPH]

12. سوالات تحقیق پیشنهادی
on this abstract, suggest 3-5 potential research questions: [ABSTRACT PARAGRAPH]
 
13. چکیده‌ای برای یک مقاله مروری
Write an abstract for a review paper on: [TOPIC]
 
14. بهینه‌سازی کلمات کلیدی مقاله
Optimize the keywords for a paper on: [TOPIC]
 
15. بررسی ارتباط و اهمیت تحقیق 
Explain the significance and relevance of this research topic: [TOPIC]
 

@pezhvak_ai

🔥 ۱ ماهه مقاله‌تو ساماندهی کن و بنویس!

🔷 آخرین فرصت شرکت در #چهلمین کارگاه ۰ تا ۱۰۰ مقاله نویسی ISI حرفه‌ای

🔶 بهمراه کارگاه #رایتینگ_آکادمیک پیشرفته برای تمامی رشته ها و کاربرد #هوش_مصنوعی در نگارش و ویرایش مقالات

❌ظرفیت باقیمانده ۴ نفر❌

🔶 کد تخفیف ویژه:     pezhvak

مدرسان:
🔻 علی حبیب‌الله‌زاده دانشجوی دکتری دانشگاه ملبورن
🔻حسین صانعی دانشجو دکتری دانشگاه تهران

🔶 ۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی نامحدود تا چاپ مقاله

📄 با اعطای مدرک بین المللی از انگلستان

📆 شروع دوره: ۲۵ بهمن ماه، پنجشنبه و جمعه‌
ساعت ۹ الی ۱۳

🌐 همین حالا ثبت نام کن:
https://evnd.co/R13KV

☎️ مشاوره و اطلاعات بیشتر:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

💯 پژواک دانش رتبه 1 آموزش مقاله نویسی کشور با بیش از 5 سال سابقه آموزش 2500 دانشپذیر

https://instagram.com/pezhvak_ai.com

📣 قدرت شگفت انگیز تبدیل داده‌ها به دانش و ثروت!

🔶 #چهارمین بوتکمپ #علم_داده و #هوش_مصنوعی

🔷 آموزش جامع زبان‌های R ، Python و SQL با رویکرد پروژه محور


🔻 مدرس: حسین صانعی
دانشجوی دکتری دانشگاه تهران
متخصص هوش‌مصنوعی و علوم داده
منتور و مربی دوره‌های هوش مصنوعی


📄 ۱۶ ساعت آموزش جامع و کاربردی + ۴۰ ساعت ویدئو و پروژه‌های تکمیلی + کاربرد ابزارهای هوش‌مصنوعی در پژوهش

📜 با ارائه مدرک بین‌المللی از انگلستان

📅 شروع بوتکمپ: ۱۶ اسفند، پنجشنبه‌ و جمعه‌ها ساعت ۹ الی ۱۳

🌐 همین حالا ثبت نام کن

https://evnd.co/RcJwe

☎️ مشاوره توسط کارشناسان:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

⬇️ حتما به پیج تخصصی ما سر بزنید👇🏻
http://Instagram.com/pezhvak_ai.com

✅ جامعترین سرفصل آموزش بهمراه پشتیبانی نامحدود حتی بعد از اتمام کارگاه

زبان برنامه‌نویسی پایتون

✔️ مباحث پایه برنامه نویسی
✔️ ساختار کدنویسی در پایتون
✔️ اوپراتورها و شی‌گرایی در پایتون
✔️ مدیریت استثنائات و دیباگینگ
✔️ متغیرها، دستورات شرطی، حلقه ها و توابع
✔️ بررسی، کدنویسی و تمرین الگوریتم‌های معروف
✔️ فرآیند تبدیل کد به برنامه و گرافیکی‌سازی
کتابخانه های پایتون (نامپای، پانداس، سایکیت لرن و ...)


زبان برنامه‌نویسی R

✔️ آنالیز داده و مدل‌های تحلیلی
✔️ تعریف متغیر، دنباله‌ها، بردارها و آرایه‌ها، توابع کاربردی و  پکیج‌های R
✔️ دستورات کنترلی، شرطی و  حلقه های تکرار
✔️ فراخوانی دیتا، معرفی انواع مختلف داده ها
✔️ ایجاد سری داده، تبدیل سری های مختلف داده به یکدیگر
✔️ استخراج داده های معین در یک دیتافریم به روشهای مختلف
✔️ نمایش اطلاعات و عملیات ریاضی 
✔️ رسم نمودارهای ابتدایی و پایه
✔️ مدل های خطی 
✔️ آنالیزهای آماری (آنالیز واریانس تک و چند متغیره، رگرسیون چندگانه)
✔️ معرفی پکیج های مهم آر جهت استفاده در رسم نمودارهای حرفه ای برای مقالات و انجام مدل های خطی
✔️ معرفی پلت فرم ها و سایت ها جهت پشتیبانی R
✔️ تکالیف کلاسی و انجام پروژه های کاربردی


کاربرد علوم داده

✔️ سازماندهی پروژه‌ها براساس متدولوژی کریسپ 
✔️ بررسی و تحلیل دیتاست های مختلف در علوم اجتماعی، مدیریت، اقتصاد، پزشکی، مهندسی و ...
✔️ پیش پردازش، آنالیز و آماده سازی داده
✔️ بصری‌سازی و تحلیل داده ها


پایگاه داده و زبان SQL

✔️ موتورهای مورداستفاده برای پایگاه داده
✔️ آموزش فراخوانی پایگاه داده
✔️ دستورات SQL برای استخراج داده

هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

✔️ الگوریتم های یادگیری ماشین باناظر و بدون ناظر
✔️ الگوریتم های درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، KNN ، LOF، شبکه عصبی، جنگل تصادفی، رگرسیون، خوشه بندی و ...
✔️ مدل های یادگیری عمیق (شبکه های عصبی CNN  ، RNN و ...
✔️ پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر
✔️ کاربرد پلتفرم های هوش مصنوعی (Chat GPT و ...) در توسعه، بهبود و دیباگ برنامه ها
✔️ آموزش Github، Stackoverflow و نحوه توسعه پروژه و دانش

🔔 چطور یک پروژه ساده علم داده را پیاده سازی کنیم؟

در این پست یک مثال ساده از رگرسیون خطی با پایتون آماده کرده‌ام. تو این آموزش قدم به قدم، داده‌های تصادفی تولید می‌کنیم، مدل رو آموزش می‌دیم و خط برازش شده رو روی نمودار رسم می‌کنیم. این تجربه می‌تونه شروع خوبی برای یادگیری مباحث پایه در علم داده باشه.

# 0. فراخوانی کتابخانه های مورد نیاز

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1. تولید داده‌های ساده

# تثبیت دانه تصادفی برای تولید داده‌های یکسان

np.random.seed(42)


# تولید 100 عدد تصادفی بین 0 تا 2 (به عنوان ویژگی)

X = 2 * np.random.rand(100, 1)


# تولید هدف y با رابطه خطی (4 + 3X) و افزودن نویز تصادفی

y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)


# 2. ساخت و آموزش مدل رگرسیون خطی

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
y_pred = model.predict(X)

# 3. نمایش ضرایب مدل

print("ضریب شیب:", model.coef_[0])
print("عرض از مبدأ:", model.intercept_[0])

# 4. رسم نمودار داده‌ها و خط رگرسیون

plt.scatter(X, y, color='blue', label='داده‌های اصلی')
plt.plot(X, y_pred, color='red', label='خط رگرسیون')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("y")
plt.title("رگرسیون خطی ساده")
plt.legend()
plt.show()



توضیحات:

تولید داده‌ها:

ابتدا با استفاده از numpy داده‌های تصادفی برای متغیر X تولید می‌کنیم.

سپس y را به کمک یک رابطه خطی (۴ + ۳X) به همراه نویز تصادفی ایجاد می‌کنیم تا واقع‌گرایی بیشتری داشته باشد.

ساخت و آموزش مدل:

از کلاس LinearRegression موجود در کتابخانه scikit-learn استفاده می‌کنیم تا مدل رگرسیون خطی را بسازیم و آن را با داده‌های X و y آموزش می‌دهیم.

نمایش ضرایب:

پس از آموزش مدل، ضریب شیب (تأثیر X روی y) و عرض از مبدأ (مقدار اولیه y وقتی X صفر است) چاپ می‌شوند.

رسم نمودار:

با استفاده از matplotlib، داده‌های اصلی به صورت نقاط آبی و خط برازش شده به صورت خط قرمز رسم می‌شوند تا ارتباط بین داده‌ها و مدل قابل مشاهده باشد.

این مثال ساده می‌تواند شروع خوبی برای درک مفاهیم اولیه رگرسیون خطی در علوم داده باشد. امیدوارم برای شما مفید واقع شود؛ اگر سوالی دارید یا نکته‌ای نیاز به توضیح بیشتر دارد، در کامنت‌ها بپرسید!

🔍 ابزارهایی مثل ChatGPT چطور به بهبود کار دیتاساینتیست‌ها کمک می‌کند

توی این پست میخواهیم یاد بگیریم چطور سایت‌هایی مثل ChatGPT می‌تونن کار دیتاساینتیست‌ها رو ساده‌تر کنن:

✅ کاهش زمان کدنویسی:
چت جی پی تی با ارائه کدهای نمونه و نکات بهینه‌سازی، زمان نوشتن و رفع اشکال کدها رو کاهش میده. این یعنی شما می‌تونید بیشتر روی تحلیل داده‌ها تمرکز کنید.

✅ دسترسی سریع به منابع آموزشی:
با توضیحات جامع و ساده درباره مفاهیم پیچیده آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این ابزار به عنوان یک منبع آموزشی فوق‌العاده عمل می‌کنه.

✅ همکاری در تصمیم‌گیری:
وقتی نتایج تحلیل‌ها پیچیده می‌شن، ChatGPT می‌تونه با ارائه پیشنهادات و نکات کاربردی، به تفسیر دقیق‌تر و تصمیم‌گیری بهتر کمک کنه.

❗ نکته:
حتماً خروجی‌های ChatGPT رو اعتبارسنجی کنید. این ابزار مکمل تفکر تحلیلی شماست و جایگزین تخصص فردی نمیشه.

🚀 نتیجه‌گیری:
ترکیب دانش تخصصی با ابزارهای هوشمند مثل ChatGPT میتونه مسیر موفقیت در علم داده رو هموارتر کنه و کارهای روزمره رو بسیار سریع‌تر انجام بده.


#علم_داده #دیتاساینتیست #ChatGPT #هوش_مصنوعی #توسعه_فردی

📣 قدرت شگفت انگیز تبدیل داده‌ها به دانش و ثروت!

💥 #چهارمین بوتکمپ  #علم_داده و #هوش_مصنوعی

🔶 آموزش جامع زبان‌های R ، Python و SQL با رویکرد پروژه محور

❌ظرفیت باقیمانده ۵ نفر❌

🌟کد تخفیف ویژه: Pezhvak

🔻 مدرس: حسین صانعی
دانشجوی دکتری دانشگاه تهران
متخصص هوش‌مصنوعی و علوم داده
منتور و مربی دوره‌های هوش مصنوعی


📄 ۱۶ ساعت آموزش جامع و کاربردی + ۴۰ ساعت ویدئو و پروژه‌های تکمیلی + کاربرد ابزارهای هوش‌مصنوعی در پژوهش

📜 با ارائه مدرک بین‌المللی از انگلستان مناسب #مصاحبه_شغلی و #مهاجرت

📅 شروع بوتکمپ: ۱۶ اسفند، پنجشنبه‌ و جمعه‌ها ساعت ۹ الی ۱۳

🌐 همین حالا ثبت نام کن

https://evnd.co/RcJwe

☎️ مشاوره توسط کارشناسان:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

⬇️ حتما به پیج تخصصی ما سر بزنید👇🏻
http://Instagram.com/pezhvak_ai.com

🔔 چطور یک پروژه دیتاساینس خوشه‌بندی با استفاده از K-Means را پیاده‌سازی کنیم؟

در این پست، یک پروژه ساده خوشه‌بندی با استفاده از الگوریتم K-Means رو بررسی می‌کنیم. در این آموزش، داده‌های تصادفی شامل چند خوشه تولید می‌کنیم، الگوریتم K-Means رو اجرا می‌کنیم و در نهایت نتایج خوشه‌بندی رو با رسم نمودار نمایش می‌دیم. این تجربه می‌تونه به شما در درک مفاهیم اولیه خوشه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها کمک کنه.

0. فراخوانی کتابخانه‌های مورد نیاز

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs

1. تولید داده‌های تصادفی

در این مرحله، با استفاده از تابع make_blobs داده‌های تصادفی شامل ۳ خوشه تولید می‌کنیم:

# تولید 300 نمونه داده با ۳ خوشه

X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=3, cluster_std=0.60, random_state=0)

2. اجرای الگوریتم K-Means

الگوریتم K-Means رو با تعداد خوشه‌های مورد نظر (در اینجا ۳) اجرا می‌کنیم:

# ساخت مدل K-Means با ۳ خوشه

kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) y_kmeans = kmeans.predict(X)

3. رسم نمودار داده‌ها و مراکز خوشه‌ها

در این بخش، داده‌ها رو به همراه خوشه‌بندی و مراکز خوشه‌ها رسم می‌کنیم:

# رسم نقاط داده با رنگ‌های مختلف بر اساس خوشه‌بندی

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')

# استخراج و رسم مراکز خوشه‌ها

centers = kmeans.cluster_centers_

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75, marker='X')
plt.title("خوشه‌بندی K-Means")
plt.xlabel("ویژگی ۱")
plt.ylabel("ویژگی ۲")
plt.show()

توضیحات:

تولید داده‌ها:
با استفاده از make_blobs، 300 نمونه داده با ۳ خوشه تولید می‌کنیم. این داده‌ها شامل دو ویژگی هستند که به ما امکان می‌دهند خوشه‌های موجود رو بصورت بصری مشاهده کنیم.

اجرای الگوریتم:
الگوریتم K-Means داده‌ها رو به ۳ خوشه تقسیم می‌کنه. خروجی این مرحله برچسب‌های خوشه‌بندی شده هر نمونه رو مشخص می‌کنه.

رسم نمودار:
نقاط داده با رنگ‌های متفاوت بر اساس خوشه‌بندی رسم می‌شوند و مراکز خوشه‌ها با علامت X قرمز مشخص شده‌اند. این نمودار به شما کمک می‌کنه تا بتوانید تفکیک خوشه‌ها رو به صورت بصری درک کنید.


این پروژه ساده می‌تواند شروع خوبی برای آشنایی با مفاهیم خوشه‌بندی در علم داده باشد. اگر سوال یا نکته‌ای برای توضیح بیشتر دارید، خوشحال می‌شوم در کامنت‌ها بشنوم!

#پژواک_دانش
@pezhvak_ai

🔔 چطور در ۶ ماه مقاله ISI خودمون رو بنویسیم؟

💥طبیعتا انجام هرکاری نیاز به یک برنامه‌ریزی دقیق و هدفمند داره که نوشتن مقاله هم مثل تعریف یک پروژه از این قاعده مستثنا نیست!

🔶 در ادامه برنامه جامع ۶ ماهه جهت نگارش مقاله ISI ارائه شده است که در آن بخش روش تحقیق به صورت کلی و فراگیر (شامل رویکردهای کمی، کیفی و چندروشی) بیان شده است:

ماه ۱: برنامه‌ریزی و مرور ادبیات

تعریف موضوع و سوالات پژوهش:
موضوع پژوهش، سوالات اصلی و فرضیات اولیه به‌طور دقیق مشخص می‌شوند.

مرور ادبیات:
جستجو در پایگاه‌هایی مانند Scopus، Web of Science و Google Scholar؛ جمع‌آوری و سازماندهی منابع کلیدی (حداقل ۳۰–۴۰ مقاله) با استفاده از نرم‌افزارهای مدیریت منابع مانند EndNote یا Zotero.

تهیه پروپوزال اولیه:
تهیه پروپوزالی شامل بیان مسئله، اهداف، سوالات پژوهش و چارچوب کلی روش تحقیق (که می‌تواند به‌صورت کمی، کیفی یا چندروشی باشد).

برنامه‌ریزی زمان‌بندی:
تدوین تقویم دقیق فعالیت‌ها و تعیین مایلستون‌های کلیدی برای هر ماه.

ماه ۲: طراحی روش‌شناسی و آماده‌سازی ابزارهای جمع‌آوری داده

انتخاب رویکرد تحقیق:
بر اساس ماهیت مسئله، تصمیم‌گیری در خصوص استفاده از رویکردهای کمی، کیفی یا چندروشی. در این بخش، تأکید بر جامعیت روش تحقیق به‌گونه‌ای است که علاوه بر تحلیل‌های آماری، بررسی‌های کیفی و تجربی نیز لحاظ شود.

طراحی ابزارهای جمع‌آوری داده:

ابزارهای کمی: تدوین پرسشنامه‌های استاندارد جهت سنجش دیدگاه‌ها، رفتارها و تجربه‌های سیاسی.

ابزارهای کیفی: تهیه دستورالعمل‌های مصاحبه نیمه‌ساختاریافته، راهنمایی‌های گروه‌های کانونی و سایر روش‌های جمع‌آوری داده‌های عمیق.

نمونه‌گیری:
تعیین جامعه هدف و روش‌های نمونه‌گیری مناسب (تصادفی، هدفمند یا خوشه‌ای) با در نظر گرفتن ویژگی‌های مورد نظر پژوهش.

ماه ۳: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

جمع‌آوری داده‌ها:

اجرای نظرسنجی‌ها به صورت آنلاین یا حضوری جهت کسب داده‌های کمی.

برگزاری مصاحبه‌ها و جلسات گروه‌های کانونی جهت استخراج دیدگاه‌ها و تجربیات عمیق از شرکت‌کنندگان.

ثبت و سازماندهی داده‌ها:
مستندسازی دقیق تمامی داده‌های جمع‌آوری شده و ذخیره‌سازی امن آن‌ها.
آماده‌سازی داده‌های کمی برای ورود به نرم‌افزارهای آماری (در صورت استفاده) و آماده‌سازی داده‌های کیفی برای تحلیل محتوا.

ماه ۴: تحلیل داده‌ها و نگارش بخش‌های اصلی مقاله

تحلیل داده‌ها به شیوه چندبعدی:

تحلیل کمی: استفاده از نرم‌افزارهای آماری (مانند SPSS یا R) برای انجام تحلیل‌های توصیفی و استنباطی (در صورت انتخاب رویکرد کمی).

تحلیل کیفی: استفاده از روش‌های تحلیل تماتیک یا کدگذاری دستی/با نرم‌افزارهای تحلیل کیفی (مانند NVivo) برای استخراج الگوها و مضامین از داده‌های مصاحبه و گروه‌های کانونی.

ترکیب داده‌ها: تلفیق نتایج به دست آمده از هر دو بخش جهت ارائه یک دیدگاه جامع در خصوص موضوع پژوهش.

نگارش بخش‌های مقاله:

مقدمه و مرور ادبیات: ترکیب نتایج مطالعات پیشین با چارچوب نظری پژوهش.

بخش روش‌شناسی: شرح دقیق طراحی پژوهش به صورت جامع (با تأکید بر استفاده از رویکرد چندروشی) و توضیح روند جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها.

بخش نتایج: ارائه یافته‌ها به صورت منسجم همراه با جداول، نمودارها و نقل قول‌های مهم از داده‌های کیفی.

بخش بحث و نتیجه‌گیری: تحلیل یافته‌ها در قالب مقایسه با ادبیات موجود، بیان محدودیت‌ها و ارائه پیشنهادات پژوهشی.

ماه ۵: بازبینی و ویرایش مقاله

ویرایش محتوا:
بازخوانی و اصلاح محتوا برای بهبود انسجام مفهومی، ساختار و سبک نگارش.
بازبینی بخش‌های روش‌شناسی، نتایج و بحث به‌گونه‌ای که هم جنبه‌های آماری و هم تجربی به‌خوبی منعکس شوند.

دریافت بازخورد:
ارسال پیش‌نویس مقاله به اساتید و همکاران جهت دریافت نظرات و اعمال اصلاحات لازم.

بازبینی ارجاعات و فرمت‌بندی:
اطمینان از درج صحیح ارجاعات و مراجع طبق استانداردهای مجله هدف (مانند APA یا سایر سبک‌های مورد نیاز).

ماه ۶: آماده‌سازی نهایی و ارسال مقاله

ویرایش نهایی:
بررسی نهایی مقاله از نظر نگارشی، علمی و فرمت‌بندی.
استفاده از ابزارهای ویرایش زبان جهت رفع اشکالات احتمالی.

تهیه پوششی و نامه ارسال:
نوشتن Cover Letter جامع که اهمیت پژوهش، نوآوری‌ها و نتایج اصلی را برجسته کند.

ارسال مقاله:
انتخاب مجله ISI مناسب و ارسال مقاله از طریق سامانه آنلاین آن مجله.
پیگیری وضعیت داوری و آمادگی برای اعمال اصلاحات در صورت نیاز.

برنامه‌ریزی برای بازخورد:
تنظیم برنامه برای دریافت نظرات داوران و زمان‌بندی پاسخ به آن‌ها.

#پژواک_دانش

@pezhvak_ai

🥇 جزوه فارسی «علم داده» برای علاقمندان

📄 تو این جزوه به کلی موضوع جذاب پرداخته شده، مثل تحلیل اکتشافی داده‌ها، کار با کتابخونه‌های معروف مثل Numpy، Pandas، Matplotlib و Seaborn، و البته یادگیری ماشین (چه نظارت‌شده و چه نظارت‌نشده)، تحلیل‌های آماری و هزاران نکته مهم!


🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

@pezhvak_ai

📢 راهنمای کامل ارسال مقاله به مجله خارجی (ISI & Scopus) ✍️

اگه مدت‌هاست می‌خوای مقاله‌ت رو به یه مجله معتبر خارجی بفرستی ولی نمی‌دونی از کجا شروع کنی، این راهنما کمکت می‌کنه! 👇

🔹 ۱. انتخاب مجله مناسب

✅ مجله‌ای پیدا کن که با حوزه تحقیقاتی‌ات همخوانی داشته باشه.
✅ ایمپکت فاکتور و رتبه مجله (Q1 و Q2 بهترن) رو بررسی کن.
✅ دستورالعمل نویسندگان (Author Guidelines) رو دقیق بخون.

🔹 ۲. تنظیم مقاله طبق فرمت مجله

✅ بخش‌های اصلی مقاله رو کامل کن: چکیده، مقدمه، روش، نتایج، بحث، نتیجه‌گیری و منابع.
✅ از ابزارهای آنلاین مثل Grammarly برای اصلاح زبان مقاله استفاده کن.

🔹 ۳. ارسال مقاله (Submission)

✅ مقاله رو از طریق سیستم آنلاین مجله (ScholarOne، Editorial Manager و…) ارسال کن.
✅ یه کاور لتر قوی بنویس که توضیح بده چرا مقاله‌ت ارزش چاپ داره.

🔹 ۴. مرحله داوری (Peer Review)

📌 نتایج داوری معمولاً یکی از این حالتاست:
✔ پذیرش بدون تغییر (نادره 😅)
✔ پذیرش با اصلاحات جزئی (Minor Revision)
✔ نیاز به اصلاحات اساسی (Major Revision)
❌ رد مقاله (Rejection) → نگران نباش، می‌تونی برای یه مجله دیگه ارسالش کنی!

🔹 ۵. اصلاحات و ارسال مجدد

✅ تغییرات خواسته‌شده رو اعمال کن و یه نامه پاسخ به داوران (Response Letter) بنویس.

🔹 ۶. پذیرش و چاپ مقاله

🎉 اگه مقاله‌ت قبول شد، نسخه نهایی (Proof) رو بررسی کن و بعد مقاله آنلاین منتشر می‌شه.

🔹 ۷. انتشار و دیده شدن مقاله

✅ مقاله‌ت رو تو Google Scholar، ResearchGate و LinkedIn به اشتراک بذار تا بیشتر دیده بشه!

📌 نکته آخر: ریجکت شدن بخشی از مسیر مقاله‌نویسیه، پس اگه رد شد، اصلاحش کن و دوباره ارسال کن! 😉💪

📢 سوالی داشتی، کامنت بذار یا دایرکت بده!

پیمودن هر مسیری با آموزش آغاز میشه

#پژواک_دانش
@pezhvak_ai

🌸   سال نو مبارک  🌱

🎁 عیدی پژواک دانش به دانش پژوهان و مشتاقان پیشرفت و یادگیری

🔥 ۵۰ تخفیف ویژه برای تمامی دوره های جامع
این تخفیف فقط سالی ۱ بار در نوروز ارائه می‌شود

+ مدرک بین المللی قابل استعلام+ پشتیبانی نامحدود

⏳مهلت زمانی تخفیف تا ۱۵ فروردین

🔹مقاله نویسی علمی پژوهشی و ISI

🔹نگارش پایان نامه، پروپوزال و فن ارائه

🔹جامع طراحی سایت و سئو

🔹برنامه نویسی پایتون

🔹برنامه نویسی R

🔹 جامع هوش‌مصنوعی و علم داده

🔹 جامع تحلیل آماری و آنالیز داده

🔹تحلیل آماری با SPSS

🔹تحلیل آماری Amos و Pls

🔹اپلای و مهاجرت تحصیلی

🔹 جامع معامله‌گری در بازار رمزارز

جهت کسب اطلاعات بیشتر و ثبت نام👇🏼

@Pezhvak_inf

☎️ راه های ارتباطی

02171053133
09034875997

❓ چطور پرامپت‌نویسی حرفه‌ای رو یاد بگیریم؟

همون‌طور که میدونید در حال حاضر آینده شغلی در گروی یادگیری هوش مصنوعیه و یکی از مهم‌ترین زیرشاخه های اون یادگیری پرامپت نویسی یا همون مهندسی پرامپته.
هرچی دقیق‌تر و خلاقانه‌تر پرامپت بدی، خروجی بهتر و خاص‌تری می‌گیری.
حالا سوال: از کجا یاد بگیریم؟

1️⃣وبسایت lexica.art

• موتور جستجوی مخصوص پرامپت‌های تصویری برای مدل‌هایی مثل Stable Diffusion.
• هزاران تصویر با پرامپت‌هاشون رو ببین، الهام بگیر و یاد بگیر چطور با یه متن ساده شاهکار بسازی.

2️⃣وبسایت civitai.com

• جامعه‌ای فوق‌العاده برای مدل‌های تصویری و پرامپت‌ها. اینجا پر از مثال واقعی، آموزش و مدل‌های آماده‌ست. یه جورایی شبکه اجتماعی پرامپت‌نویس‌هاست!

3️⃣وبسایت prompthero.com

• یه مرجع قدرتمند برای تمرین و آموزش پرامپت‌های خلاقانه. از پرامپت‌های حرفه‌ای الهام بگیر و تو هم کم‌کم خودت رو به سطح بالا برسون.

4️⃣وب‌سایت promptperfect.jina.ai

• اگه یه پرامپت معمولی داری، این ابزار کمک می‌کنه همونو تبدیل کنی به یه پرامپت فوق‌حرفه‌ای و بهینه‌شده! برای مدل‌های زبانی، تصویری و حتی کدنویسی کاربرد داره.

#هوش_مصنوعی #پرامپ #پژواک_دانش

هر رویای بزرگی با یادگیری شروع میشه

@pezhvak_ai

🌐 چطور با هوش مصنوعی محتوای وایرال بسازیم...؟!

▪️با یه ترفند ساده می‌تونی محتواهای وایرال مخصوص اینستاگرام (یا هر اپ دیگه‌ای) تولید کنی — اونم با کمک Reddit و ChatGPT!

1️⃣وارد سایت Reddit شو و یه کلمه مثل "content creation" رو سرچ کن.

2️⃣لینک صفحه رو کپی کن و بده به ChatGPT با این پرامپت :
‌
Check out this page and give me the most popular questions people on this niche are asking on this niche
‌
3️⃣وقتی سوال‌ها رو داد، پرامپت بعدی رو بفرست:

I'm an expert in this niche, turn these questions into scripts for viral ig reels.

Each script should start with a hook like ‘three ways to…’ or ‘how to…’ or ‘stop doing this if you want to…’

Deliver a CTA at the end of each video and please deliver this in a table format and Persian language.
‌
+ نتیجه؟ یه لیست آماده و کامل از ویدیوهای وایرال مخصوص پیجت - با اسکریپت، ایده و CTA. فقط کپیش کن و بساز!

#هوش_مصنوعی #تولید_محتوا #پژواک_دانش

هر رویای بزرگی با یادگیری شروع میشه

@pezhvak_ai

🔥 قراره تو رو به یک نویسنده مقالات معتبر ISI تبدیل کنیم! میپرسی چطور؟

✅ #چهل_یکمین کارگاه جامع مقاله‌نویسی علمی پژوهشی و ISI

🔶 از مقدماتی تا پیشرفته — ۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی تخصصی و ارائه برنامه هفتگی ویژه افرادی که بدنبال مهارت واقعی و نتیجه هستند!

🔷 چه می‌آموزید؟
تمام اصول و فنون لازم برای نگارش انواع مقالات علمی پژوهشی و ISI بهمراه آموزش #هوش_مصنوعی بصورت کاملاً کاربردی

📄 چه مدرکی دریافت می‌نمایید؟
مدرک بین‌المللی با هولوگرام و قابلیت استعلام رسمی — مناسب ارتقا رزومه تحصیلی و مهاجرت

👤 مدرسان:
اساتید برجسته و با تجربه در حوزه پژوهش
🔻 علی حبیب‌الله‌زاده دانشجوی دکتری دانشگاه ملبورن
🔻حسین صانعی دانشجو دکتری دانشگاه تهران

🕙 زمان برگزاری: پنج‌شنبه و جمعه، ۱۸ و ۱۹ اردیبهشت ماه ساعت ۹ تا ۱۳

🌐لینک مستقیم ثبت نام:

https://evnd.co/rLhIk

☎️ مشاوره و اطلاعات بیشتر:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

به جمع صدها پژوهشگر موفق ما بپیوند! 👇👇👇

#پژواک_دانش
@pezhvak_ai
Instagram.com/pezhvak_ai.com

⚡️ خلاصه کردن ویدیوها فقط با ۵ خط کد!


👨🏻‍💻 شده بخوای یه کلاس درس، یه ویدیوی یوتیوب یا یه جلسه طولانی رو سریع خلاصه کنی؟

✔️ راه حلش اینجاست: AssemblyAI's LeMUR!


❓ چطوری کار می‌کنه؟

1⃣ لینک جلسه رو اضافه کن.

🔢 با Speech-to-Text متن جلسه رو بگیر.

🔢 با یه پرامپت ساده بفرستش به LeMUR.

🔢خلاصه جلسه و نکاتش رو بهت تحویل می‌ده.


🔥 تازه، 100+ ساعت هم ترنسکریپشن رایگان برای شروع داری!


┌ 💠 AssemblyAI
└ 📖 Documentation



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
هر رویای بزرگی با یادگیری شروع میشه

@pezhvak_ai

آموزش استفاده حرفه‌ای از ScienceDirect برای مقاله‌نویسی
🔍📚✍️

سلام به همه پژوهشگران و دانشجوهای فعال!

امروز می‌خوام براتون یه راهنمای ساده ولی کاربردی بذارم برای اینکه چطور از سایت ScienceDirect به‌صورت حرفه‌ای استفاده کنید و منابع درجه‌یک برای مقاله‌تون پیدا کنید.

✅ مرحله ۱: ورود به سایت

🔗 وارد شوید به: https://www.sciencedirect.com
(از VPN استفاده کنید تا همه امکانات در دسترس باشه)

✅ مرحله ۲: جستجوی دقیق

در نوار جستجو موضوع مقاله‌تون رو بنویسید.
مثلاً:
climate change and education
یا
machine learning in medical diagnosis
ترفند حرفه‌ای:
از علامت نقل قول برای جستجوی دقیق‌تر استفاده کن:
مثلاً: "online learning and student performance"

✅ مرحله ۳: فیلتر کردن نتایج

بعد از جستجو، حتماً از فیلترها استفاده کن:

📅 سال انتشار: مقالات ۵ سال اخیر

📄 نوع سند: فقط "Research Articles" یا "Review Articles"

🔓 دسترسی آزاد (Open Access): فقط مقالاتی که رایگان هستند

✅ مرحله ۴: مطالعه و یادداشت‌برداری
هر مقاله‌ای که باز کردی، این موارد رو یادداشت کن:

عنوان
نویسنده و سال
یافته‌های کلیدی
نتیجه‌گیری

DOI یا لینک مقاله برای ارجاع دقیق

✅ مرحله ۵: ارجاع علمی استاندارد بساز
از بخش "Cite" در صفحه مقاله استفاده کن. سبک APA، MLA و... رو برات آماده کرده!

نکته طلایی:
ScienceDirect یکی از معتبرترین پایگاه‌های دنیا در حوزه‌های علوم پایه، مهندسی، پزشکی، روانشناسی، آموزش و... هست
یاد بگیر حرفه‌ای جستجو کنی، چون تو مقاله‌نویسی ۵۰٪ مسیر همین پیدا کردن منابعه!


#مقاله_نویسی #آموزش_پژوهش #ScienceDirect

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
هر رویای بزرگی با یادگیری شروع میشه
@pezhvak_ai

🔥 قراره تو رو به یک نویسنده مقالات معتبر ISI تبدیل کنیم! میپرسی چطور؟

✅ #چهل_یکمین کارگاه جامع مقاله‌نویسی علمی پژوهشی و ISI

🔶 از مقدماتی تا پیشرفته — ۲۴ ساعت آموزش جامع با پشتیبانی تخصصی و ارائه برنامه هفتگی ویژه افرادی که بدنبال مهارت واقعی و نتیجه هستند!

❌ظرفیت باقیمانده 5 نفر❌
کد تخفیف ویژه: pezhvak


🔷 چه می‌آموزید؟
تمام اصول و فنون لازم برای نگارش انواع مقالات علمی پژوهشی و ISI بهمراه آموزش #هوش_مصنوعی بصورت کاملاً کاربردی

📄 چه مدرکی دریافت می‌نمایید؟
مدرک بین‌المللی با هولوگرام و قابلیت استعلام رسمی — مناسب ارتقا رزومه تحصیلی و مهاجرت

👤 مدرسان:
اساتید برجسته و با تجربه در حوزه پژوهش
🔻 علی حبیب‌الله‌زاده دانشجوی دکتری دانشگاه ملبورن
🔻حسین صانعی دانشجو دکتری دانشگاه تهران

🕙 زمان برگزاری: پنج‌شنبه و جمعه، ۱۸ و ۱۹ اردیبهشت ماه ساعت ۹ تا ۱۳

🌐لینک مستقیم ثبت نام:

https://evnd.co/rLhIk

☎️ مشاوره و اطلاعات بیشتر:
09034875997 | 02171053133 | @pezhvak_inf

به جمع صدها پژوهشگر موفق ما بپیوند! 👇👇👇

#پژواک_دانش
@pezhvak_ai
Instagram.com/pezhvak_ai.com

🎓 چطور با کمک ChatGPT یه موضوع مقاله عالی پیدا کنیم؟ 🔍 حتی برای مقاله Q1!

اگه نمی‌دونی از کجا باید موضوع مقاله‌تو شروع کنی، این دستورالعمل ۴ مرحله‌ای دقیقاً برای توئه:

✅ مرحله ۱: ایده‌سازی اولیه
بپرس:

💬 «سلام ChatGPT، من به [مثلاً مدیریت آموزشی یا مهندسی پزشکی] علاقه دارم. ایده پژوهشی خفن پیشنهاد بده!»

📌 ChatGPT چند تا ایده جذاب و به‌روز بهت می‌ده.

✅ مرحله ۲: ارتقا برای سطح Q1
بگو:

💬 «لطفاً این ایده‌ها رو برای چاپ در ژورنال Q1 بهبود بده. با تأکید بر نوآوری، خلأ پژوهشی، و روش قوی.»

🚀 منتظر باش تا ایده‌ها علمی‌تر و پخته‌تر بشن!

✅ مرحله ۳: بررسی گپ پژوهشی و نوآوری

سؤال کن:

💬 «برای هر ایده، گپ پژوهشی و نوآوریش رو بگو. دقیق!»

🔍 ChatGPT بهت می‌گه کجای ادبیات کمبود هست و چرا این ایده ارزش داره.

✅ مرحله ۴: انتخاب عنوان حرفه‌ای مقاله

بگو:

💬 «برای هر ایده، دو عنوان مقاله علمی و دقیق پیشنهاد بده.»

🧠 مثلاً:

The Role of AI in Personalized Learning Systems

Exploring Gratitude-Based Leadership Models in Remote Work Environments

📢 این فرایند کمک می‌کنه تو نه‌تنها موضوعت رو پیدا کنی، بلکه یه قدم تا مقاله Q1 هم جلو بری!
!
آماده‌ای که مقاله‌ات رو استارت بزنی؟

بفرست همین الان به ChatGPT! ✍️

#پژوهش #مقاله_نویسی #ChatGPT #دانشجو #ایده_پژوهشی #Q1

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

#پژواک_دانش
💥هر رویای بزرگی با یادگیری شروع میشه

@pezhvak_ai
Instagram.com/pezhvak_ai.com