در واقع DFS (جستجوی عمق‌اول) 🧠 یک الگوریتم برای پیمایش گراف‌ها و درخت‌ها است. 🌳 در این روش، از یک رأس شروع کرده و به‌صورت عمقی به گره‌های همسایه سر می‌زنیم تا به انتهای مسیر برسیم. سپس به عقب برمی‌گردیم و مسیرهای دیگر را بررسی می‌کنیم. 🔄 این روند تا بازدید از همه گره‌ها ادامه دارد.

مراحل DFS:

شروع از یک گره و علامت‌گذاری آن به‌عنوان بازدید شده. ✅
پیمایش گره‌های همسایه به‌صورت عمقی. 🔍
بازگشت به گره‌های قبلی در صورت نبودن مسیر جدید. ↩️
تکرار مراحل تا بازدید از تمام گره‌ها. 🔁
ویژگی‌ها:

استفاده از پشته (یا بازگشت) برای مدیریت پیمایش. 📚
پیچیدگی زمانی O(V + E). ⏳
مناسب برای بررسی اتصال‌پذیری و یافتن مؤلفه‌های متصل در گراف. 🔗

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

نقشه راه یادگیری ماشین 🛤

1. ریاضیات 🧮: یادگیری احتمال، ریاضیات گسسته، و آمار.
2. برنامه‌نویسی 💻: تسلط بر زبان‌های Python و R.
3. پایگاه‌داده 🗄: کار با MySQL و MongoDB.
4. یادگیری ماشین 🤖:
- یادگیری کتابخانه‌ها و الگوریتم‌های مهم مثل رگرسیون لجستیک، KNN، K-means، و جنگل تصادفی.
5. یادگیری عمیق 🧠: کار با TensorFlow، Keras و شبکه‌های عصبی.
6. مصورسازی داده‌ها 📊: تسلط بر ابزارهایی مانند Tableau و PowerBI.
7. مهندسی یادگیری ماشین 🛠: تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین حرفه‌ای.

با پیمودن این مراحل، به یک متخصص یادگیری ماشین تبدیل می‌شوید! 🚀

#هوش_مصنوعی

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

خلق موسیقی در چند دقیقه با Udio 🎶

یک پلتفرم هوش مصنوعی جذاب است که به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به مهارت‌های موسیقیایی، در عرض چند دقیقه آهنگ‌های حرفه‌ای تولید کنند. این سایت با پشتیبانی سرمایه‌گذاران بزرگی مثل a16z و ویل.آی.ام، به شما این امکان را می‌دهد تا ایده‌های خلاقانه خود را به موسیقی تبدیل کنید.

📝 اطلاع مفید: Udio در حال حاضر در مرحله بتا به‌صورت رایگان در دسترس است، پس همین حالا می‌توانید ایده‌های خود را به موسیقی تبدیل کنید!

https://www.udio.com/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

جزوه یادگیری ماشین 📚:
جزوه اول: الگوریتم نزدیکترین همسایگی

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

تابع بازگشتی و نحوه عملکرد آن 🔄

تابع بازگشتی، تابعی است که در فرآیند اجرای خود، مجدداً خودش را فراخوانی می‌کند. این نوع توابع به دو بخش اصلی تقسیم می‌شوند:

1. شرط پایه (Base Case): شرایطی که در آن تابع دیگر خودش را فراخوانی نمی‌کند و یک نتیجه قطعی برمی‌گرداند. این بخش برای جلوگیری از بی‌نهایت شدن محاسبات ضروری است. 🛑

2. شرط بازگشتی (Recursive Case): شرایطی که تابع برای حل مسئله، خودش را با ورودی‌های جدید و معمولاً ساده‌تر فراخوانی می‌کند. 🔁

نحوه عملکرد تابع بازگشتی

زمانی که تابع بازگشتی اجرا می‌شود، ابتدا بررسی می‌شود که آیا شرایط پایه برقرار است یا خیر. اگر شرایط پایه برقرار باشد، نتیجه نهایی برگردانده می‌شود. ✅ اگر نه، تابع خودش را با ورودی‌های جدید فراخوانی کرده و این فرآیند تا زمان تحقق شرایط پایه ادامه می‌یابد. 🔄

ویژگی‌های تابع بازگشتی

1. ساده‌سازی مسئله: توابع بازگشتی مسئله‌های پیچیده را به نسخه‌های ساده‌تر تقسیم می‌کنند تا در نهایت به حل نهایی برسند. 🧩

2. قابلیت استفاده برای ساختارهای داده تودرتو: این توابع برای پیمایش و پردازش ساختارهای داده تودرتو مانند درخت‌ها و لیست‌های پیوندی بسیار مناسب هستند. 🌳

3. نیاز به حافظه زیاد: به دلیل فراخوانی مکرر، توابع بازگشتی می‌توانند مصرف حافظه زیادی داشته باشند، زیرا هر فراخوانی جدید نیازمند ذخیره وضعیت فعلی تابع است. 💾

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 پرتره‌های خود را با LivePortrait AI به زندگی بیاورید! 🚀

🎨 معرفی LivePortrait: ابزار نهایی برای ساخت پرتره‌های متحرک 🎨

🔍 ویژگی‌ها:

✨ انیمیشن با یک کلیک: به‌راحتی پرتره‌های متحرک ایجاد کنید.
🔍 تشخیص نقاط کلیدی: تغییر دقیق نقاط کلیدی چهره.
🎥 پردازش ویدئو: انیمیشن‌ها را با ورودی‌های ویدئویی هدایت کنید.
🔧 یکپارچه‌سازی مدل‌ها: ترکیب بی‌نقص مدل‌های پیشرفته مختلف.
📄 ایجاد قالب: ایجاد قالب‌های حرکتی ثابت و تکرارپذیر.

✨ چرا LivePortrait؟

رابط کاربری آسان: طراحی کاربرپسند برای استفاده راحت.
انیمیشن‌های باکیفیت: نتایج واقعی و جذاب.

🔗 Check it out on GitHub:
LivePortrait AI GitHub Repository

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

Grounding DINO 1.5

قوی‌ترین مدل تشخیص اشیاء در دنیای باز از سری تحقیقات IDEA

💻Source Code: Explore on GitHub
💻Try DEMO: Discover More
📖Read the Paper: Access Here

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

انواع گراف‌ها (Types of Graphs) 🌐

1. گراف بدون جهت (Undirected): گرافی که در آن یال‌ها جهت ندارند و ارتباط بین رئوس دوطرفه است. 🔄

2. گراف جهت‌دار (Directed): گرافی که در آن یال‌ها دارای جهت هستند و ارتباط بین رئوس یک‌طرفه است. ➡️

3. گراف پراکنده (Sparse): گرافی که تعداد یال‌های آن نسبت به تعداد رئوس کم است. 🌱

4. گراف متراکم (Dense): گرافی که تعداد یال‌های آن نسبت به تعداد رئوس زیاد است. 🌳

5. گراف بدون وزن (Unweighted): گرافی که در آن یال‌ها دارای وزن یا مقدار عددی نیستند. ⚖️

6. گراف وزن‌دار (Weighted): گرافی که در آن یال‌ها دارای وزن یا مقدار عددی هستند که معمولاً نشان‌دهنده هزینه، فاصله یا زمان است. 💰

7. گراف بدون چرخه (Acyclic): گرافی که در آن هیچ چرخه‌ای وجود ندارد، یعنی نمی‌توان از یک راس شروع کرده و به همان راس بازگشت. 🚫🔄

8. گراف چرخه‌ای (Cyclic): گرافی که در آن یک یا چند چرخه وجود دارد، یعنی می‌توان از یک راس شروع کرده و به همان راس بازگشت. 🔄

9. گراف ساده (Simple): گرافی که در آن بین هر دو راس حداکثر یک یال وجود دارد و هیچ یالی به خود راس متصل نیست. ✔️

10. گراف غیرساده (Non-simple): گرافی که ممکن است یال‌های چندگانه بین دو راس وجود داشته باشد یا یال‌هایی که به خود راس متصل هستند. ❌

11. گراف بدون برچسب (Unlabeled): گرافی که در آن رئوس و یال‌ها بدون نام یا برچسب هستند. 🏷❌

12. گراف برچسب‌دار (Labeled): گرافی که در آن رئوس و یال‌ها دارای نام یا برچسب هستند. 🏷✔️

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

"مقدمه‌ای بر علم داده با پایتون"

این دوره برای مبتدیانی است که می‌خواهند پایه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را بیاموزند.
اگر با پایتون آشنا هستید، این کلاس برای شماست! 🚀

موضوعات تحت پوشش:
✨ تعمیم و بیش‌برازش
✨ ساخت مدل، تنظیم و ارزیابی
✨ رگرسیون خطی و لجستیک
✨الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایه
✨ کار با Scikit-Learn، NumPy، Pandas و Matplotlib

Link: https://pll.harvard.edu/course/introduction-data-science-python

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔰 نقشه راه کاملData Structures And Algorithms 🔰

|-- Basic_Data_Structures 📚
| |-- Arrays 🗃
| |-- Strings 🔤
| |-- Linked_Lists 🔗
| |-- Stacks 📥
| └─ Queues 📤
|
|-- Advanced_Data_Structures 🚀
| |-- Trees 🌳
| | |-- Binary_Trees 🌲
| | |-- Binary_Search_Trees 🔍🌲
| | |-- AVL_Trees ⚖️🌲
| | └─ B-Trees 📂
| |
| |-- Graphs 📈
| | |-- Graph_Representation 🗺
| | | |- Adjacency_Matrix 🧮
| | | └ Adjacency_List 📋
| | |
| | |-- Depth-First_Search 🔎
| | |-- Breadth-First_Search 🔍
| | |-- Shortest_Path_Algorithms 🛣
| | | |- Dijkstra's_Algorithm 🚴‍♂️
| | | └ Bellman-Ford_Algorithm 🚗
| | |
| | └─ Minimum_Spanning_Tree 🌐
| | |- Prim's_Algorithm 🌉
| | └ Kruskal's_Algorithm 🕸
| |
| |-- Heaps 🔥
| | |-- Min_Heap 📉
| | |-- Max_Heap 📈
| | └─ Heap_Sort 🌀
| |
| |-- Hash_Tables 🔢
| |-- Disjoint_Set_Union 🔀
| |-- Trie 🌐
| |-- Segment_Tree 📏
| └─ Fenwick_Tree 🌲
|
|-- Algorithmic_Paradigms 🎯
| |-- Brute_Force 💪
| |-- Divide_and_Conquer ⚔️
| |-- Greedy_Algorithms 🤑
| |-- Dynamic_Programming 📈
| |-- Backtracking 🔄
| |-- Sliding_Window_Technique 🪟
| |-- Two_Pointer_Technique ☝️✌️
| └─ Divide_and_Conquer_Optimization 🚀
| |-- Merge_Sort_Tree 🌲🔀
| └─ Persistent_Segment_Tree 🕒🌳
|
|-- Searching_Algorithms 🔎
| |-- Linear_Search 📏
| |-- Binary_Search ⚖️
| |-- Depth-First_Search 🔍
| └─ Breadth-First_Search 🔎
|
|-- Sorting_Algorithms 🔢
| |-- Bubble_Sort 🫧
| |-- Selection_Sort 🎯
| |-- Insertion_Sort 📥
| |-- Merge_Sort 🔀
| |-- Quick_Sort ⚡️
| └─ Heap_Sort 🌀
|
|-- Graph_Algorithms 🌐
| |-- Depth-First_Search 🔍
| |-- Breadth-First_Search 🔎
| |-- Topological_Sort 🗺
| |-- Strongly_Connected_Components 🔗
| └─ Articulation_Points_and_Bridges 🌉
|
|-- Dynamic_Programming 📊
| |-- Introduction_to_DP 📚
| |-- Fibonacci_Series_using_DP 🐚
| |-- Longest_Common_Subsequence 📏
| |-- Longest_Increasing_Subsequence 📈
| |-- Knapsack_Problem 🎒
| |-- Matrix_Chain_Multiplication 🧮
| └─ Dynamic_Programming_on_Trees 🌲📊
|
|-- Mathematical_and_Bit_Manipulation_Algorithms 🔢
| |-- Prime_Numbers_and_Sieve_of_Eratosthenes 🧮
| |-- Greatest_Common_Divisor 📐
| |-- Least_Common_Multiple 🔗
| |-- Modular_Arithmetic ♻️
| └─ Bit_Manipulation_Tricks 💡
|
|-- Advanced_Topics 🎓
| |-- Trie-based_Algorithms 🌳
| | |-- Auto-completion ✍️
| | └─ Spell_Checker ✔️
| |
| |-- Suffix_Trees_and_Arrays 🌲📝
| |-- Computational_Geometry 📐
| |-- Number_Theory 🔢
| | |-- Euler's_Totient_Function ⚙️
| | └─ Mobius_Function 🔄
| |
| └─ String_Algorithms 🔠
| |-- KMP_Algorithm 🔍
| └─ Rabin-Karp_Algorithm 🧮
|
|-- OnlinePlatforms 🌐
| |-- LeetCode 🐱‍💻
| |-- HackerRank 🏆

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

سیستم هوش مصنوعی ایلان ماسک به نام Grok یک ویدیوی دیپ‌فیک بسیار واقعی تولید کرده است که در آن ایلان ماسک، دونالد ترامپ و دیگران در حال ارتکاب سرقت مسلحانه نشان داده می‌شوند. این کلیپ که برای تفریح ساخته شده، بحث‌های زیادی در مورد اخلاق و تأثیرات آینده محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی به وجود آورده است.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

LLM Cheatsheet 📚🤖

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

الگوریتم حریصانه: "نقد را بچسب، نسیه را رها کن"

الگوریتم حریصانه (Greedy Algorithm) یک روش حل مسئله است که در آن تصمیم‌گیری‌ها بر اساس انتخاب‌های بهینه در هر مرحله انجام می‌شود 📈، بدون توجه به اینکه این انتخاب‌ها ممکن است در آینده تأثیر منفی داشته باشند 🤔. هدف اصلی الگوریتم حریصانه این است که در هر مرحله، بهترین گزینه را انتخاب کند تا به یک راه‌حل کلی برسد 🛠. این روش شبیه به ضرب‌المثل "نقد را بچسب، نسیه را رها کن" است که نشان می‌دهد بهینه‌سازی‌های محلی در هر مرحله ممکن است در نهایت به بهترین راه‌حل نرسند.

اصول الگوریتم حریصانه:
1. ساختار حریصانه: در هر مرحله، بهترین انتخاب ممکن انجام می‌شود 🥇.
2. گزینه‌های محلی بهینه: هر انتخاب در لحظه‌ای که تصمیم گرفته می‌شود، باید بهینه باشد 🧠.
3. بدون بازنگری: انتخاب‌های انجام‌شده در مراحل قبل، در مراحل بعدی تغییر نمی‌کنند 🚫🔄.

مثال:
یکی از معروف‌ترین مثال‌های الگوریتم حریصانه، مسئله‌ی خرد کردن سکه است 💰. فرض کنید می‌خواهید یک مقدار پول مشخص را با استفاده از کمترین تعداد سکه ممکن پرداخت کنید. الگوریتم حریصانه این‌گونه عمل می‌کند که ابتدا بزرگ‌ترین سکه ممکن را انتخاب کرده و سپس باقیمانده پول را با سکه‌های کوچک‌تر پرداخت می‌کند 🪙.

کاربردها:
- مسئله‌ی کوله‌پشتی (Knapsack Problem) - نسخه‌ای که اقلام را می‌توان به صورت تکه‌ای برد، با استفاده از الگوریتم حریصانه حل می‌شود 🎒.
- کدگذاری هافمن (Huffman Coding) - برای فشرده‌سازی داده‌ها 📦.
- پیدا کردن درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree) - با استفاده از الگوریتم‌های Prim و Kruskal 🌳.

مزایا:
- سادگی: این الگوریتم‌ها اغلب ساده و سرراست هستند 🟢.
- کارایی: برای بسیاری از مسائل، الگوریتم‌های حریصانه بسیار کارا هستند ⚡️.

معایب:
- بهینه نبودن در همه موارد: الگوریتم‌های حریصانه همیشه به بهترین راه‌حل کلی نمی‌رسند 🚧. آن‌ها ممکن است در جستجوی یک راه‌حل بهینه به دام بیفتند 🔍.

به طور خلاصه، الگوریتم‌های حریصانه برای مسائل خاص که دارای ساختار مناسب هستند، بسیار مفید و کارا هستند، اما همیشه تضمین نمی‌کنند که بهترین پاسخ را ارائه دهند 🎯.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مقدمه‌سازی درست پارامترها می‌تواند بهبود چشمگیری در سرعت و دقت آموزش شبکه‌های عصبی عمیق ایجاد کند. با استفاده از روش‌های مناسب، این نکات را برای دستیابی به نتایج بهتر به کار بگیرید.
📊🤖💡

https://www.deeplearning.ai/ai-notes/initialization/index.html

#هوش_مصنوعی

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

آموزش برنامه‌نویسی، ساختارهای داده و الگوریتم‌ها با پایتون
⌛️ مدت دوره: ۶ هفته
👨‍🏫 تعداد جلسات: ۴۵ جلسه

💻📚

🔗 Link to course

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer