گراف را می‌توان مانند یک خانواده در نظر گرفت که هر فرد خانواده به عنوان نود (گره) و ارتباطات بین اعضای خانواده به عنوان یال‌ها (اتصالات) در نظر گرفته شوند. 👨‍👩‍👧‍👦🔗
برای اطلاعات بیشتر در مورد گراف، لطفاً به لینک زیر مراجعه فرمایید:


🌐🔗https://dev.to/tamerlang/data-structures-graphs-2960

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

معرفی چت‌بات روانشناس:

می‌تونید از این چت‌بات به عنوان تراپیست مجازی خودتون استفاده کنید و باهاش درباره مشکلاتتون صحبت کنید. 🧠 بررسی‌ها نشون داده که این چت‌بات در بیشتر مواقع راهکارهای منطقی و مناسبی ارائه می‌ده. البته در مواردی که نیاز به کمک بیشتر باشه، بهتون پیشنهاد می‌کنه که با یک تراپیست انسان مشورت کنید. 😊

به صورت عادی می‌تونید هر وقت خواستید از این چت‌بات استفاده کنید و باهاش صحبت کنید، به صورت رایگان! 💬

http://185.243.48.32/register

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

A course on linear algebra for data science
⭕️ دوره جبر خطی برای علوم داده
✅ یادگیری مفاهیم جبر خطی به صورت بصری!

👨🏻‍💻 شاینا ریس دانشمند داده، دوره جبر خطی رو که بر روی کاربرد‌های جبر خطی در علم داده تمرکز داره، در ۳۳ ویدیو آموزشی، ارائه داده است. این دوره به صورت بصری ارائه شده و مفاهیم جبر خطی رو با زبان خیلی ساده و در قالب تصاویر و نمودارها ارائه میده.👇🏼

┌ 🏷 Linear Algebra for Data Science
└ 🎬 Youtube Playlist: https://lnkd.in/dc8JcpmY


📚 همچنین از لینک‌های زیر می‌تونین به اسلاید‌های درسی، تکالیف و کتاب ضمن دوره دسترسی داشته باشین:

┌ 🏷 Extra Content
├ 📂 Course Homepage: https://lnkd.in/diiK4Vzb
└ 📕 Textbook: https://lnkd.in/dimX6aJ9

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🧠 نگاهی به مغز شبکه عصبی - تکامل نقشه‌های CNN در زمان واقعی!

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش تصاویر بی‌نظیرند. 📸 اما تا حالا فکر کردید این شبکه‌ها چطور ویژگی‌های تصویر رو استخراج می‌کنن؟ 🤔

🎥 تو این انیمیشن، تکامل لایه به لایه نقشه‌های ویژگی رو در CNN مشاهده می‌کنید:
- تمرکز روی لایه‌های کانولوشن 🔍
- از الگوهای ساده تا انتزاعات پیچیده 🌀
- آموزش مدل با داده‌های واقعی Kaggle 🐾

این ویدیو برای همه، از تازه‌کار تا متخصص، بینش‌های جذابی ارائه می‌ده! 🚀

#هوش_مصنوعی

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔍 یه سایت جذاب برای بهبود مهارت‌های شما در زمینه الگوریتم و ساختمان داده!

این سایت مخصوص آماده‌سازی برای مصاحبه‌های فنی طراحی شده و سوالات متنوعی در حوزه ساختمان داده و الگوریتم‌ها ارائه می‌ده. 🧠 سوالات به صورت موضوعی دسته‌بندی شده‌اند و این به کاربران امکان می‌ده تا به راحتی روی نقاط ضعف خودشون کار کنند و مهارت‌هاشون رو ارتقا بدن. 🚀

https://workat.tech/problem-solving/practice/topics

🌟 فرصتی برای تقویت مهارت‌ها و آماده شدن برای چالش‌های فنی!

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 معرفی MindSearch: جستجوی اطلاعات وب با الهام از ذهن انسان

جستجوی اطلاعات و ادغام آن‌ها یک فرآیند شناختی پیچیده است که نیاز به زمان و تلاش زیادی دارد. با توجه به پیشرفت‌های چشمگیر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، تلاش‌های اخیر به سمت ترکیب LLMها با موتورهای جستجو برای بهبود این فرآیند متمرکز شده‌اند. با این حال، این روش‌ها همچنان با سه چالش بزرگ مواجه‌اند:

1️⃣ درخواست‌های پیچیده اغلب نمی‌توانند به‌طور دقیق و کامل توسط موتور جستجو بازیابی شوند.

2️⃣ اطلاعات مرتبط در چندین صفحه وب پراکنده‌اند و با نویز زیاد همراه هستند.

3️⃣ طول محتوای صفحات وب به سرعت از حداکثر طول زمینه LLM فراتر می‌رود.

در واقع 🧠 MindSearch بهبود قابل توجهی را در کیفیت پاسخ‌ها از نظر عمق و وسعت نشان داده است و در مقایسه با برنامه‌های مشابه مانند ChatGPT-Web و Perplexity.ai ترجیح داده می‌شود. این نشان می‌دهد که MindSearch می‌تواند به عنوان یک راه‌حل رقابتی در برابر موتورهای جستجوی اختصاصی هوش مصنوعی عمل کند.

📥 برای دانلود مقاله، به لینک زیر مراجعه کنید:

https://arxiv.org/abs/2407.20183v1

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

آشنایی با لیست پیوندی در ساختمان داده 🌟

لیست پیوندی (Linked List) یکی از ساختارهای داده‌ای مهم و پرکاربرد در برنامه‌نویسی است که نقش مهمی در مدیریت داده‌ها ایفا می‌کند. در ادامه با اصول و ویژگی‌های این ساختار آشنا می‌شویم:

📦 ساختار لیست پیوندی:
- گره‌ها (Nodes): هر لیست پیوندی از مجموعه‌ای از گره‌ها تشکیل می‌شود. هر گره شامل دو بخش است:
- داده (Data): محلی برای ذخیره‌سازی اطلاعات.
- پیوند (Link یا Pointer): اشاره‌گری که به گره بعدی در لیست اشاره می‌کند.
- گره اول و آخر: گره اول به عنوان سر (Head) شناخته می‌شود و گره آخر به یک مقدار null اشاره می‌کند که نشان‌دهنده انتهای لیست است.

🔄 انواع لیست پیوندی:
- لیست پیوندی ساده (Singly Linked List): هر گره فقط به گره بعدی اشاره می‌کند.
- لیست پیوندی دوطرفه (Doubly Linked List): هر گره علاوه بر اشاره‌گر به گره بعدی، یک اشاره‌گر به گره قبلی نیز دارد.
- لیست پیوندی حلقه‌ای (Circular Linked List): در این نوع، گره آخر به گره اول اشاره می‌کند و یک حلقه تشکیل می‌شود.

⚖️ مزایا و معایب لیست پیوندی:
- مزایا:
- حذف و درج آسان: درج و حذف گره‌ها در هر نقطه از لیست به سادگی انجام می‌شود.
- استفاده بهینه از حافظه: برخلاف آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی به اندازه نیاز رشد می‌کنند.
- معایب:
- دسترسی کند به عناصر: دسترسی به عناصر نیاز به پیمایش از سر لیست دارد.
- نیاز به حافظه اضافی: هر گره باید یک اشاره‌گر اضافی نگه‌داری کند.

🛠 عملیات اصلی روی لیست پیوندی:
- افزودن (Insertion): امکان افزودن گره جدید در هر نقطه از لیست.
- حذف (Deletion): حذف یک گره مشخص از لیست.
- جستجو (Search): پیمایش لیست برای یافتن یک گره خاص.
- پیمایش (Traversal): پیمایش از گره سر تا گره آخر برای انجام عملیاتی مثل چاپ داده‌ها.

💡 کاربردهای لیست پیوندی:
- پیاده‌سازی صف (Queue) و پشته (Stack).
- مدیریت حافظه در سیستم عامل‌ها.
- نمایش چندین پلی‌گون یا منحنی در گرافیک کامپیوتری.
- ساختارهای داده‌ای پیشرفته‌تر مثل گراف‌ها و درخت‌ها.

لیست‌های پیوندی یک ابزار قدرتمند در جعبه ابزار برنامه‌نویسان هستند که در حل مسائل مختلف کاربردهای فراوانی دارند. 📚

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

شبکه‌های عصبی در قلب بیشتر پیشرفت‌های مدرن هوش مصنوعی قرار دارند، اما یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از آن‌ها، ماهیت جعبه سیاه این مدل‌هاست. به عبارت دیگر، فهمیدن اینکه این شبکه‌ها دقیقاً چگونه به نتایج خود می‌رسند، کار دشواری است. این پیچیدگی به موضوعی منجر شده که به آن "توهم" می‌گوییم 😊، یعنی جایی که مدل‌های هوش مصنوعی نتایجی تولید می‌کنند که توضیح دادن آن‌ها بسیار سخت است. این مدل‌ها معمولاً بر اساس معماری پرسپترون چند لایه کار می‌کنند.

اما اخیراً، معماری جدیدی به نام شبکه‌های کلموگروف-آرنولد (KAN) وارد صحنه شده است. این معماری هنوز در مراحل تحقیقاتی است، اما در حال جلب توجه زیادی است. ایده اصلی این شبکه‌ها این است که بخشی از قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های آماری را به شبکه‌های عصبی بیاورند 🔍.

هوش مصنوعی قابل توضیح در سطح الگوریتم، به جای اینکه فقط در سطح قوانین و سیاست‌ها باشد، می‌تواند راه‌حل‌های هوش مصنوعی را قابل اعتمادتر و قوی‌تر کند، مخصوصاً در مواردی که ماهیت جعبه سیاه شبکه‌ها یک مشکل بزرگ محسوب می‌شود 💡.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

کتاب طراحی الگوریتم نوشته‌ی Jon Kleinberg و Eva Tardos، الگوریتم‌ها را با نگاهی به مسائل واقعی دنیا و ایجاد انگیزه برای بررسی آن‌ها معرفی می‌کند 🌍. این کتاب طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های طراحی و تجزیه و تحلیل را برای حل مشکلات در برنامه‌های محاسباتی به دانشجویان آموزش می‌دهد 💻. هدف این کتاب، کمک به درک روند طراحی الگوریتم و تقدیر از نقش مهم الگوریتم‌ها در زمینه گسترده‌تر علوم کامپیوتر است 🎓.

Table of Contents:
- 1️⃣ Introduction: Some Representative Problems
- 2️⃣ Basics of Algorithm Analysis
- 3️⃣ Graphs
- 4️⃣ Greedy Algorithms
- 5️⃣ Divide and Conquer
- 6️⃣ Dynamic Programming
- 7️⃣ Network Flow
- 8️⃣ NP and Computational Intractability
- 9️⃣ PSPACE: A Class of Problems beyond NP
- 🔟 Extending the Limits of Tractability
- 1️⃣1️⃣ Approximation Algorithms
- 1️⃣2️⃣ Local Search
- 1️⃣3️⃣ Randomized Algorithms
- 📖 Epilogue: Algorithms That Run Forever

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔍 تشخیص دقیق‌تر کیست‌های تخمدان با استفاده از هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، ناباروری به یک نگرانی جدی در میان افراد در سنین باروری تبدیل شده است. 🧬 مطالعه‌ای از سازمان جهانی بهداشت روی ۸۵۰۰ زوج نابارور نشان داد که ۸٪ از موارد ناشی از ناباروری مردان، ۳۷٪ ناشی از ناباروری زنان، و ۳۵٪ ناشی از هر دو است. همچنین، کیست‌های تخمدانی به عنوان یک علت شایع ناباروری در زنان شناسایی شده‌اند. این کیست‌ها معمولاً بدون درد هستند اما می‌توانند باعث قاعدگی نامنظم و در برخی موارد به سرطان منجر شوند، بنابراین تشخیص به موقع آن‌ها اهمیت دارد.

💡 پژوهش حاضر با هدف بهبود تشخیص کیست‌های تخمدانی از تصاویر اولتراسوند انجام شده است. ابتدا تصاویر برای حذف نویز پیش‌پردازش می‌شوند و سپس با استفاده از یک شبکه عصبی پیشرفته، کیست‌ها بر اساس اندازه و نوع به عنوان خوش‌خیم یا بدخیم شناسایی می‌شوند. این روش با دقت بالا به شناسایی و طبقه‌بندی کیست‌ها کمک می‌کند و می‌تواند بهبود چشمگیری در روند درمان ایجاد کند.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort) یکی از الگوریتم‌های ساده برای مرتب‌سازی لیست‌ها و آرایه‌ها است. این الگوریتم در هر مرحله کوچکترین (یا بزرگترین) عنصر موجود در لیست را پیدا کرده و آن را با عنصر در حال بررسی جا به جا می‌کند. این کار تا زمانی ادامه می‌یابد که کل لیست مرتب شود.

✅ مزایای الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی:

1. سادگی و راحتی پیاده‌سازی: الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی بسیار ساده است و به راحتی قابل پیاده‌سازی می‌باشد. به همین دلیل، معمولاً به عنوان یک الگوریتم پایه‌ای در آموزش مفاهیم اولیه مرتب‌سازی استفاده می‌شود.

2. عدم نیاز به حافظه اضافی: این الگوریتم in-place عمل می‌کند، به این معنی که نیازی به استفاده از حافظه اضافی برای لیست‌های بزرگ ندارد و در همان آرایه اصلی انجام می‌شود. تنها نیاز به چند متغیر کمکی برای نگه‌داری شاخص‌ها است.

3. کارایی ثابت در بدترین حالت: صرف‌نظر از وضعیت اولیه آرایه (مرتب، نیمه‌مرتب، یا نامرتب)، زمان اجرای این الگوریتم ثابت و (O(n^2 است. بنابراین، عملکرد آن تحت تأثیر وضعیت اولیه داده‌ها قرار نمی‌گیرد.

❌ معایب الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی:

1. کارایی ضعیف: زمان اجرای الگوریتم در حالت بدترین و متوسط (O(n^2است. این زمان اجرا برای داده‌های بزرگ مناسب نیست و می‌تواند بسیار کند باشد.

2. غیر پایداری: الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی stable نیست، به این معنی که در صورت وجود عناصر مشابه، ممکن است ترتیب آن‌ها پس از مرتب‌سازی تغییر کند.

3. عدم بهینه‌سازی: برخلاف برخی الگوریتم‌های دیگر مانند مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort) یا مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)، الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی بهینه‌سازی خاصی برای کاهش تعداد مقایسه‌ها یا جابه‌جایی‌ها ندارد.


در مجموع، اگرچه الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی برای آموزش و پیاده‌سازی‌های ساده مناسب است، ولی در مواردی که حجم داده‌ها زیاد باشد یا کارایی بالاتری نیاز باشد، استفاده از الگوریتم‌های دیگر ترجیح داده می‌شود.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 درک معماری ترانسفورمر 🚀

خیلی خوشحالم که یک ویدیوی کوتاه و کاربردی از معماری ترانسفورمر رو با شما به اشتراک بذارم که نحوه پردازش زبان طبیعی (NLP) رو به کلی تغییر داده! ترانسفورمرها فوق‌العاده قدرتمند هستند و:

- با استفاده از مکانیزم توجه به خود (Self-Attention)، اهمیت کلمات مختلف در یک جمله رو بررسی می‌کنن. 🤔

- پردازش موازی توالی‌های ورودی رو ممکن می‌کنن، که اون‌ها رو سریع‌تر و کارآمدتر از RNN یا LSTM می‌کنه. ⚡️

- توی ترجمه، تولید متن و خیلی چیزهای دیگه عالی عمل می‌کنن چون به خوبی زمینه و وابستگی‌های زبانی رو درک می‌کنن. 🌍

بیا به مفاهیم اصلی بپردازیم:
- توجه به خود و توجه چند سر (Multi-Head Attention) که همزمان روی ورودی‌ها تمرکز می‌کنن. 🎯
- رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) که ترتیب کلمات رو در حین پردازش موازی حفظ می‌کنه. 🔄
- نقش شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) در تبدیل ورودی. 🤖

حتماً ویدیو رو ببین که دقیق‌تر همه این‌ها رو بررسی کنی! 🎥

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

آیا در تلاشید که بدون خرج کردن حتی یک روپیه، به ساختارهای داده و الگوریتم‌ها تسلط پیدا کنید؟ 🚀 توی این وبلاگ، بهترین وب‌سایت‌های رایگان برای تمرین ساختارهای داده و الگوریتم‌ها رو بررسی می‌کنیم تا بتونید مهارت‌های کدنویسی خودتون رو تقویت کنید. 💻💡

10 تا از بهترین وب‌سایت‌ها برای تمرین DSA - بررسی اجمالی 🔍

برای دسترسی به این سایت‌ها، به لینک زیر مراجعه کنید: 👇

Best Websites to Practice Data Structures and Algorithms


#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

جزوه‌ای جامع و قابل فهم درباره رگرسیون چندجمله‌ای 📚 همراه با کدهای مورد نیاز 💻

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگر دنبال یک کتاب عالی در زمینه ساختمان داده و طراحی الگوریتم هستید که دید عمیقی به شما بدهد و بتواند درک شما را از این مباحث با مثال‌های کاربردی در دنیای واقعی 📚🌍 افزایش دهد، این کتاب کاملاً مناسب شماست! 📖🚀

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

وقتی به دنیای یادگیری عمیق فکر می‌کنیم، عملکرد فعال‌سازی ReLU 🤖 مثل یک قهرمان بی‌ادعا به چشم می‌آید. وقتی معادله خطی Wx + b به یک عدد منفی می‌رسد، ReLU وارد صحنه می‌شود و می‌گوید: «امروز نه! 🚫» و مطمئن می‌شود که شبکه عصبی بدون گیر افتادن در خروجی‌های منفی، مسیر یادگیری خودش را ادامه می‌دهد.

واقعاً ReLU 🌟 همون قهرمان پنهان شبکه‌های عصبیه! این عملکرد به مدل‌ها کمک می‌کنه تا از مشکل گرادیان ناپدید 🌀 رد بشن و آموزش رو سریع‌تر و کارآمدتر انجام بدن. درست مثل زندگی، گاهی وقت‌ها به یه مکانیزمی نیاز داری که نذاره اثرات منفی 🤯 تو رو تحت تأثیر قرار بده و بهت اجازه بده به سمت لایه بعدی موفقیت 💪 حرکت کنی.

پس، چه تو زندگی و چه تو یادگیری عمیق، یادت باشه از ReLU درونی خودت استفاده کنی—به حرکت رو به جلو ادامه بده و اجازه نده منفی بودن 🛑 مسیرت رو تعیین کنه.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

ساده‌ترین راه برای یادگیری ساختارهای داده 👇

ساختارهای داده با مثال‌های واقعی توضیح داده شده است:

- آرایه: به ماشین‌هایی فکر کنید که در یک خط پارک شده‌اند 🚗🚗🚗.
- آرایه دو بعدی: سینی تخم مرغ را تصور کنید 🥚🥚🥚.
-آرایه سه بعدی: یک مکعب روبیک را تجسم کنید 🎲.
- پشته: صفحات جدید اضافه شده از بالا، حذف از بالا 📚↕️.
- صف: انتظار در صف خرید قهوه ☕️🚶‍♂️🚶‍♀️.
- لیست پیوندی: مانند واگن‌های قطار 🚂🚃🚃.
- درخت: شجره‌نامه 🌳.
- گراف: تار عنکبوت 🕸.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

این تصویر یک درخت دودویی را نشان می‌دهد و سه نوع پیمایش مختلف را به تصویر می‌کشد:

پیمایش Pre-Order : اول گره رو می‌بینیم، بعد میریم سراغ فرزند چپ و راست. نتیجه: ABDHIECFGJ 🔵

پیمایش In-Order: اول فرزند چپ، بعد گره و آخر سر فرزند راست. نتیجه: HDIBEAFGJ 🟢

پیمایش Post-Order: اول فرزند چپ و راست، بعد گره. نتیجه: HIDEBFJGCA 🔴

این نقاط رنگی نشون میدن که گره‌ها در هر پیمایش چه زمانی بازدید می‌شن. هر پیمایش به شیوه‌ای خاص گره‌ها رو بازدید می‌کنه و در مسائل درخت‌های دودویی خیلی کاربردیه! 🌳

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

هوش مصنوعی مانند نوک یک کوه یخ است 🌊 - آنچه در سطح مشاهده می‌کنید تنها بخش کوچکی از آن است. اگر به عمق بروید، لایه‌های پیچیده‌ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را خواهید یافت که همه بر پایه‌ی مستحکمی از ریاضیات و کدنویسی بنا شده‌اند. نباید فقط به تحسین ظاهر بسنده کنیم. بیایید به عمق برویم و جایی که جادوی واقعی رخ می‌دهد را کشف کنیم 💻🧠.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یک Cheat Sheet عالی برای ساختمان داده و الگوریتم

🎉 به دنبال یک Cheat Sheet فوق‌العاده برای ساختمان داده و الگوریتم هستید؟ این راهنما برای شماست! 🎉

با این راهنما، شما نه تنها با توضیحات ساده و روان مباحث اصلی را یاد می‌گیرید، بلکه با استفاده از کدهای نمونه به یک درک عمیق و کاربردی می‌رسید. 📚💻

🔍 چرا این Cheat Sheet عالی است؟
- توضیحات به زبان ساده و قابل‌فهم ✅
- نمونه کدهایی که هر مبحث را به خوبی توضیح می‌دهند 💡
- مناسب برای هر سطح از یادگیری، از مبتدی تا پیشرفته 🚀

این راهنما ابزار کاملی است که شما را در مسیر یادگیری ساختمان داده و الگوریتم به سطح بالاتری می‌برد. پس حتماً آن را با دوستانتان هم به اشتراک بگذارید! 🌟

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

سیستم‌های عصبی پیچشی (CNNs) 🧠 برای شناسایی ویژگی‌ها و اشیا در تصاویر 📸 به کار می‌روند. در این مثال، تصور کنید یک تکه زرد رنگ 🟨 (یک فیلتر 5x5) داریم که روی تصویر حرکت می‌کند. این فیلتر به گونه‌ای طراحی شده که وقتی روی بخشی از تصویر قرار می‌گیرد که شبیه به عدد "1" ️⃣ است، یک مقدار بالا 🔝 تولید می‌کند. اگر فیلتر روی بخشی قرار بگیرد که شبیه به عدد "1" نباشد، مقدار کمی 🔽 تولید می‌شود. سپس یک آستانه (Threshold) تعریف می‌کنیم تا فقط مقادیر بالا (که نشان‌دهنده مکان‌های عدد "1" هستند) را عبور دهد. 🚦

سیستم عصبی پیچشی (CNN) 🧩 با یادگیری تعداد زیادی از چنین فیلترهایی کار می‌کند و سپس آن‌ها را روی تصویر اعمال می‌کند تا ویژگی‌ها را استخراج کرده و تصمیم‌گیری کند. 🤖

این روش مشابه عملکرد فیلترهای تطبیقی در ارتباطات بی‌سیم 📡 است، که وظیفه تشخیص سیگنال‌های خاص را دارند. 🎯

#هوش_مصنوعی

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer