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

🔮 پیش‌بینی سرطان سینه ۵ سال قبل از بروز آن: آینده‌ای نویدبخش برای تشخیص زودهنگام

تشخیص زودهنگام سرطان سینه می‌تواند از درمان‌های تهاجمی 💉 و نگرانی‌های ناشی از نتایج نامشخص 🤔 جلوگیری کند. محققان بیمارستان ماساچوست 🏥 و CSAIL در سال 2019 موفق به توسعه یک مدل یادگیری عمیق 🧠 شدند که با بررسی ماموگرافی 🩻، قادر به پیش‌بینی احتمال ابتلای بیمار به سرطان سینه طی ۵ سال آینده است. این مدل با شناسایی الگوهای ظریف 🔍 در بافت سینه که پیش‌درآمد سرطان هستند، می‌تواند تحولی در تشخیص زودهنگام ایجاد کند و به بهبود نتایج درمانی بیماران کمک کند. 💪

هوش مصنوعی 🤖، به عنوان ابزاری قدرتمند، پتانسیل عظیمی در پژوهش 🔬، تشخیص و درمان بیماری‌هایی مانند سرطان دارد. 🌟

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚 فرمول‌ها و تقریب‌های مفید در تحلیل الگوریتم‌ها 📊

آشنایی با برخی فرمول‌های پرکاربرد و خواص لگاریتم‌ها می‌تواند در تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها بسیار مؤثر باشد. در این پست، چند مورد از این فرمول‌های مهم را به اشتراک می‌گذاریم که به شما کمک می‌کند محاسبات پیچیده را ساده‌تر و دقیق‌تر انجام دهید.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

✨ Visualising Data Structures and Algorithms through Animation ✨

در این وب‌سایت می‌توانید الگوریتم‌های مرتبط با ساختمان داده‌ها را از طریق انیمیشن‌های جذاب مشاهده کنید. با کمک این انیمیشن‌ها، درک عمیق‌تری از الگوریتم‌ها پیدا خواهید کرد.


برای دسترسی به سایت، به لینک زیر مراجعه کنید:

https://visualgo.net/en

#الگوریتم

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یکی از بزرگ‌ترین دستاوردهای جهان، ترانسفورماتورها هستند. 🌍✨

امروزه بسیاری از پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی بر اساس این مدل پیشرفته انجام می‌شوند. 🤖🔍

آشنایی با تئوری پشت ترانسفورماتورها، از جمله معماری و نحوه اجرای آن‌ها، بسیار مفید و کاربردی است. 🧠💡

این اسلاید ارائه‌شده توسط داریو گارسیا گاسولا می‌تواند به شما کمک کند تا اطلاعات بیشتری در این زمینه کسب کنید. 📊🔗

فرصت را از دست ندهید! 👀🚀

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📸 بهبود طبقه‌بندی تصاویر ورزشی با استفاده از مدل SE-RES-CNN 🧠

پیشرفت‌های پردازش تصویر کامپیوتری و فناوری‌های دیجیتال نیازمند روش‌های کارآمدتری برای طبقه‌بندی تصاویر ورزشی است. روش‌های سنتی در مقیاس بزرگ ناکارآمد هستند و در تفکیک تصاویر مشابه دقت کافی ندارند. در این مقاله، مدل شبکه عصبی SE-RES-CNN معرفی شده که با بهره‌گیری از ماژول SE برای تنظیم تطبیقی وزن‌ها و ماژول Res برای استخراج ویژگی‌های عمیق، دقت و کارایی در طبقه‌بندی تصاویر ورزشی را بهبود می‌بخشد. این مدل در مقایسه با مدل‌های VGG-16 و ResNet50 دقت بالاتری ارائه داده و با دقت ۹۸٪، کارایی بالایی در بازیابی و طبقه‌بندی تصاویر ورزشی دارد.

🔗 برای اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید:

https://www.nature.com/articles/s41598-024-69965-5


#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

کدگذاری هافمن یک روش فشرده‌سازی بدون اتلاف است که داده‌ها را بر اساس فراوانی کاراکترها فشرده می‌کند. این الگوریتم با ساخت یک درخت دودویی (درخت هافمن) 🌲 کار می‌کند که کاراکترهای پرتکرار را با کدهای کوتاه‌تر 🔢 و کاراکترهای کم‌تکرار را با کدهای بلندتر 🔠 کدگذاری می‌کند.

نکات کلیدی:
- درخت هافمن: درخت دودویی که با ترکیب گره‌های با کمترین فراوانی ساخته می‌شود. 🌳
- کدگذاری: هر کاراکتر بر اساس مسیرش از ریشه تا برگ درخت، یک کد باینری منحصربه‌فرد دریافت می‌کند. 📜
- فشرده‌سازی: این روش برای داده‌هایی با توزیع فراوانی نامتوازن بسیار کارآمد است. 📉
- پیچیدگی: ساخت درخت هافمن با پیچیدگی زمانی O(n log n) انجام می‌شود. ⏳

کاربردها:
- فشرده‌سازی فایل (مثل ZIP) 📂
- پروتکل‌های شبکه 🌐
- فشرده‌سازی تصویر و ویدئو 🎥🖼

کدگذاری هافمن به دلیل کارایی بالا 🚀 و عدم اتلاف اطلاعات 🔒، یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده‌ها است.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

تجسم داده‌ها با Matplotlib: قدرت نمایش بصری داده‌ها

📊 با Matplotlib وارد دنیای جذاب تجسم داده‌ها شوید. این کتابخانه قدرتمند پایتون به شما امکان می‌دهد تا پیچیده‌ترین داده‌ها را به‌سادگی به نمودارهای گویا و بصری تبدیل کنید. 🎨 با استفاده از Matplotlib، نه‌تنها درک بهتری از داده‌هایتان خواهید داشت، بلکه می‌توانید آن‌ها را به شیوه‌ای جذاب و حرفه‌ای به دیگران ارائه دهید. 📈 اگر به دنبال ابزاری هستید که شما را در تحلیل داده‌ها چند قدم جلوتر ببرد، Matplotlib انتخاب ایده‌آلی است. 💡

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🧠 آموزش شبکه عصبی: از خطا تا بهبود دقت 🎯


این فرآیند شامل پاس جلو، محاسبه خطا، پاس برگشتی و به‌روزرسانی وزن‌هاست که بارها و بارها با داده‌های مختلف تکرار می‌شود. 🔄 با هر بار تکرار، شبکه عصبی توانایی خود را در یادگیری افزایش می‌دهد و دقت خود را بهبود می‌بخشد. 📊

در اصل، بازگشت‌پراکنش به شبکه عصبی کمک می‌کند تا از اشتباهات خود بیاموزد و با تنظیم پارامترهای داخلی، پیش‌بینی‌های بهتری ارائه دهد. 🚀

#هوش_مصنوعی

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌀 عملیات پایه‌ای در پشته 🔧


در پشته چند عملیات اصلی وجود دارند که به ما اجازه می‌دهند کارهای مختلفی انجام دهیم:

- افزودن (Push): اضافه کردن یک عنصر به بالای پشته ➕
- حذف (Pop): حذف یک عنصر از بالای پشته ➖
- بررسی خالی بودن (IsEmpty): بررسی اینکه آیا پشته خالی است یا خیر ❓
- بررسی پر بودن (IsFull): بررسی اینکه آیا پشته پر شده است یا خیر 🏋️‍♂️
- مشاهده (Peek): دریافت مقدار عنصر بالای پشته بدون حذف آن 👀

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

💡 چرا زمان اجرای الگوریتم‌ها مهم است؟
درک زمان اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین به شما کمک می‌کند تا انتخاب‌های هوشمندانه‌تری داشته باشید و از منابع بهینه‌تر استفاده کنید.

🛠 بهبود عملکرد: با شناخت بهتر الگوریتم‌ها و اینکه چگونه با داده‌ها کار می‌کنند، می‌توانید بهترین روش را برای داده‌های خود انتخاب کنید و به نتایج بهتری برسید.

🚀 انتخاب درست: دانستن اینکه کدام الگوریتم بر اساس داده‌ها و زمان اجرا برای شما مناسب‌تر است، باعث می‌شود که سریع‌تر و کارآمدتر به نتایج مطلوب برسید.

⏳ اهمیت: انتخاب صحیح الگوریتم بر اساس زمان اجرا می‌تواند عملکرد سیستم شما را به شکل چشم‌گیری بهبود بخشد.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌟 عنوان پروژه: سیستم هوشمند تشخیص نقض سیگنال ترافیکی مبتنی بر AI 🚦

در این پروژه، یک سیستم هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه داده‌ام که با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته بینایی کامپیوتری، تخلفات رانندگی مانند عبور از چراغ قرمز را شناسایی و به کاربران در زمان واقعی هشدار می‌دهد. این سیستم از مدل تشخیص اشیاء YOLOv8 از Ultralytics و OpenCV بهره می‌برد تا دقت و سرعت بالایی در شناسایی تخلفات داشته باشد.

🎯 ویژگی‌های کلیدی:
تشخیص شیء در زمان واقعی: با استفاده از مدل YOLOv8، خودروها، موتورسیکلت‌ها، اتوبوس‌ها و سایر وسایل نقلیه را به‌طور دقیق و سریع شناسایی می‌کند.
نظارت بر سیگنال‌های ترافیکی: سیستم به‌طور مستمر چراغ‌های راهنمایی را بررسی کرده و روشنایی چراغ قرمز را تحلیل می‌کند.
تشخیص تخلف: در صورت عبور هر وسیله نقلیه از منطقه مشخص‌شده در حالی که چراغ قرمز است، آن را به‌عنوان تخلف ثبت می‌کند.
بازخورد بصری: با نمایش چندضلعی‌ها و پیام‌ها روی ویدیو، تخلفات را به‌صورت بصری برجسته می‌کند.

🔗[GitHub Code] (https://github.com/MohammedHamza0/Traffic-Signal-Violation-Detection)


#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

آشنایی با شبکه‌های عصبی گراف 🤖✨

شبکه‌های عصبی گراف 🕸 یکی از تکنیک‌های نوین و جذاب در هوش مصنوعی هستند که برای بهره‌برداری از ساختارها و ویژگی‌های گراف‌ها طراحی شده‌اند. در اینجا، اجزای اصلی مورد نیاز برای ساخت یک شبکه عصبی گراف 📊 را بررسی خواهیم کرد و به توضیح انتخاب‌های طراحی پشت آن‌ها می‌پردازیم. اگر به دنبال یادگیری این شبکه عصبی کاربردی هستید و تازه با آن آشنا شده‌اید، سایت زیر منبعی بسیار مناسب برای شماست. 🌐💡

https://distill.pub/2021/gnn-intro/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

دموی کامل الگوریتم BST 🌳

🔥 دموی فوق‌العاده‌ای از الگوریتم BST رو حتماً ببینید!

💻 توی این دمو به‌طور کامل نشون داده میشه که چطور BST جستجوها رو انجام میده و چطور می‌تونید داده‌های جدید رو بهش اضافه کنید.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚜 با ربات هوشمندی آشنا شوید که به کمک هوش مصنوعی و لیزر، علف‌های هرز را با دقت جراحی نابود می‌کند! این دستگاه نوآورانه، چه در روز و چه در شب، در مزارع حرکت کرده و علف‌های هرز را در بین محصولات شناسایی کرده و بدون نیاز به علف‌کش، آنها را از بین می‌برد. 🌱❌

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

وقتی صحبت از علم داده‌ها می‌شود، تسلط به زبان برنامه‌نویسی پایتون یک ضرورت است. پایتون با ارائه کتابخانه‌های قدرتمند و ابزارهای متنوع، به یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در این حوزه تبدیل شده است. اگر تازه وارد دنیای داده‌ها شده‌اید یا به دنبال مرور سریع و جمع‌بندی نکات اصلی هستید، چیت شیت Python For Data Science می‌تواند راهنمایی عالی برای شروع یا تقویت مهارت‌های شما باشد. این راهنما شامل نکات پایه‌ای و اصول اولیه پایتون است که به‌طور خاص برای علم داده‌ها طراحی شده است. 📊🐍

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

درخت AVL یک نوع درخت جستجوی دودویی خودمتعادل 🌳 است که در آن هر گره اطلاعات اضافی به نام «فاکتور تعادل» ⚖️ را نگهداری می‌کند. مقدار این فاکتور همیشه یکی از سه حالت -۱، ۰ یا +۱ است.

نام این درخت از مخترعان آن، "گئورگی آدل‌سون-ولسکی" و "لندیس" گرفته شده است. 🧑‍🔬👨‍🔬

فاکتور تعادل ⚖️
فاکتور تعادل یک گره در درخت AVL تفاوت ارتفاع بین زیردرخت چپ و زیردرخت راست آن گره است.

فاکتور تعادل = (ارتفاع زیردرخت چپ ⬅️ - ارتفاع زیردرخت راست ➡️) یا (ارتفاع زیردرخت راست ➡️ - ارتفاع زیردرخت چپ ⬅️)

خاصیت خودمتعادل بودن درخت AVL توسط همین فاکتور تعادل حفظ می‌شود. مقدار فاکتور تعادل همیشه باید یکی از مقادیر -۱، ۰ یا +۱ باشد تا درخت به درستی متعادل بماند. ⚖️✅

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

دیگه وقتشه شبکه عصبی رو سه‌بعدی ببینی
اگه تو دنیای یادگیری عمیق هستی و دلت می‌خواد مدل‌های شبکه عصبی‌ رو به شکل باحال و قابل درک به نمایش بذاری، باید با TensorSpace.js آشنا بشی 🚀

روش 2️⃣: TensorSpace.js
🔹این کتابخونه فوق‌العاده با استفاده از Three.js و TensorFlow.js بهت اجازه می‌ده مدل‌های یادگیری عمیقت رو به صورت سه‌بعدی و تعاملی نشون بدی،
🔹این یعنی می‌تونی معماری و عملکرد شبکه‌هات رو به صورتی ببینی که همیشه تو ذهنت بوده،
🔹ایده اینه که بجای دیدن اعداد و ماتریس‌های خشک و بی‌روح، می‌تونی شبکه عصبی‌ رو به شکلی گرافیکی و جذاب با بقیه به اشتراک بذاری 🤩


✅ اگه دوست داری بیشتر بدونی و خودت امتحانش کنی، یه سر به صفحه گیت‌هاب TensorSpace.js بزن 👇🏻
https://github.com/tensorspace-team/tensorspace

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

برخی از رکوردهای تقسیم و حل همراه با پیچیدگی زمانی آنها که برای به‌دست‌آوردنشان باید با قضیه مستر آشنا باشید.
📚🤓

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚 جزوه تایپ‌شده هوش مصنوعی
💎 خلاصه و جمع‌بندی جامع برای کنکور ارشد
📒 مناسب برای مرور و آمادگی کامل

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگر شما هم مثل من با مشکل مواجه شدید که وقتی وارد سایت medium.com می‌شید، بیشتر مقالات پریمیوم هستند و نمی‌تونید اونا رو بخونید، باید بگم که خوش‌شانسی به شما رو آورده که این پست رو پیدا کردید. 😄

خب حالا راه‌حل چیه؟ 🤔

فقط کافیه لینک مقاله رو در این سایت قرار بدید و تمام! 🎉

readmedium.com

|#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer