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

🎯 𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗵𝗲 𝗠𝗶𝗻𝗶𝗺𝗮𝘅 𝗔𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗵𝗺!

🎮 • الگوریتم Minimax یک ابزار قدرتمند در هوش مصنوعی، به خصوص برای بازی‌هایی مثل شطرنج است.

🔍 • این الگوریتم با شبیه‌سازی تمام حرکات ممکن و انتخاب حرکتی که خطر را به حداقل می‌رساند، حتی اگر حریف کاملاً درست بازی کند، عمل می‌کند.

🧠 • به زبان ساده، Minimax به شما کمک می‌کند تا با ارزیابی هر نتیجه ممکن، ایمن‌ترین و هوشمندانه‌ترین تصمیم را بگیرید.

🚀 • چه به توسعه بازی علاقه‌مند باشید و چه فقط در مورد هوش مصنوعی کنجکاو باشید، یادگیری Minimax می‌تواند مهارت‌های حل مسئله شما را تا حد زیادی افزایش دهد!

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌳 نکات مهم در مورد درخت جستجوی دودویی (BST)

1. ساختار درختی:
هر گره در BST حداکثر دو فرزند دارد؛ فرزند چپ کوچکتر و فرزند راست بزرگتر از گره والد هستند. 🌱

2. کارایی جستجو:
جستجو، درج و حذف در یک درخت متعادل در زمان میانگین O(log n) انجام می‌شود. اما اگر درخت متعادل نباشد، این زمان می‌تواند به O(n) افزایش یابد. ⏳

3. مرتب‌سازی خودکار:
درخت BST به طور طبیعی داده‌ها را در یک ترتیب مرتب شده نگه می‌دارد، بنابراین می‌توانید به راحتی داده‌ها را به ترتیب صعودی یا نزولی پیمایش کنید. 📈

4. کاربردها:
به طور گسترده در سیستم‌های فایل، پایگاه‌های داده، و اجرای الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی استفاده می‌شوند. 💼

5. تعادل درخت:
برای جلوگیری از کاهش کارایی، تعادل درخت بسیار مهم است. درخت‌های AVL و Red-Black مثال‌هایی از BSTهای خود-متعادل هستند. ⚖️

یادگیری BST یکی از مبانی مهم در علوم کامپیوتر است که در بسیاری از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده به کار می‌رود! 🚀

#الگوریتم

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

چابک اما ایمن: یادگیری حرکت سریع بدون برخورد 🚀

ربات‌های چهارپا که در محیط‌های شلوغ حرکت می‌کنند، باید همزمان هم چابک باشند و هم ایمن، تا بتوانند بدون برخورد با موانع یا انسان‌ها کار خود را به درستی انجام دهند. تحقیقات قبلی یا کنترل‌کننده‌هایی با سرعت پایین‌تر از 1 متر بر ثانیه طراحی کرده‌اند تا ایمنی را تضمین کنند ، یا تمرکز خود را فقط روی چابکی گذاشته‌اند، بدون توجه به اینکه ممکن است برخوردهای خطرناکی رخ دهد ⚠️.

در اینجا، یک چارچوب کنترلی جدید به نام چابک اما ایمن (ABS) معرفی می‌شود که به ربات‌های چهارپا اجازه می‌دهد هم سریع و هم بدون برخورد حرکت کنند . ABS شامل دو بخش است: یک سیاست چابک برای حرکت سریع بین موانع 🏃‍♂️ و یک سیاست بازیابی برای جلوگیری از برخوردها 🛡. این ترکیب باعث می‌شود ربات‌ها بتوانند با سرعت بالا و بدون برخورد در محیط‌های مختلف حرکت کنند 🌟.

🎥 منبع ویدیو: آزمایشگاه LeCAR در CMU / Guanya Shi

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer