📚🔢✨
📌 مقایسه دو روش محاسبه دنباله فیبوناچی: بازگشتی و پویا

🔄 روش بازگشتی:
- سادگی پیاده‌سازی 😊
- بهره‌وری پایین 🚫
- زمان اجرا: O(2^n)⏳

🚀 روش پویا:
- بهره‌وری بالا 💪
- زمان اجرا: O(n) ⚡️
- فضای ذخیره‌سازی کمتر 🗂

📌 نتیجه‌گیری:
اگرچه روش بازگشتی ساده است، اما روش پویا به‌مراتب سریع‌تر و کارآمدتر است. برای محاسبات بزرگ‌تر، حتماً از روش پویا استفاده کنید!

✨🔢📚
#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

💡 همه چیز درباره Dropout در یادگیری عمیق 💡

در دنیای یادگیری عمیق، Dropout یکی از تکنیک‌های محبوب و پرکاربرد است که به منظور بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در واقع Dropout یک روش منظم‌سازی (Regularization) است که توسط Geoffrey Hinton و همکارانش در سال 2012 معرفی شده است. در این روش، در هر مرحله از آموزش، به صورت تصادفی تعدادی از نورون‌ها غیرفعال (drop) می‌شوند. این بدین معناست که در هر تکرار (Iteration) از فرآیند آموزش، یک زیرمجموعه از نورون‌ها در شبکه عصبی به طور موقت حذف می‌شوند.

📈 مزایای Dropout
1. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting): با غیرفعال کردن تصادفی نورون‌ها، مدل نمی‌تواند وابستگی شدیدی به نورون‌های خاصی پیدا کند، و این باعث افزایش قابلیت تعمیم مدل می‌شود.
2. افزایش کارآیی مدل: با تنوع‌سازی شبکه عصبی در طول فرآیند آموزش، مدل نهایی از ترکیب‌های مختلف نورون‌ها استفاده می‌کند که به بهبود کارایی آن می‌انجامد.
3. سادگی و کارآمدی: پیاده‌سازی Dropout ساده است و تنها با افزودن یک لایه Dropout به مدل، می‌توان از مزایای آن بهره‌مند شد.

🔧 نحوه پیاده‌سازی Dropout
برای استفاده از Dropout، کافی است در ساختار شبکه عصبی، یک لایه Dropout اضافه کنید. به عنوان مثال در کتابخانه Keras:

from keras.layers import Dropout

model.add(Dropout(0.5))

عدد 0.5 نشان‌دهنده احتمال غیرفعال شدن هر نورون است (50%).

🧩 نکات کلیدی در استفاده از Dropout
- مقدار بهینه Dropout: مقدار Dropout بهینه بستگی به داده‌ها و ساختار شبکه عصبی دارد، ولی معمولاً مقادیر بین 0.2 تا 0.5 استفاده می‌شود.
- استفاده در لایه‌های مختلف: Dropout معمولاً در لایه‌های مخفی شبکه عصبی استفاده می‌شود و کمتر در لایه‌های ورودی و خروجی به کار می‌رود.
- تاثیر بر زمان آموزش: استفاده از Dropout ممکن است زمان آموزش را افزایش دهد، اما بهبود عملکرد مدل در بلندمدت این هزینه را جبران می‌کند.

🎓 نتیجه‌گیری
Dropout یکی از تکنیک‌های مؤثر در بهبود عملکرد و افزایش قابلیت تعمیم مدل‌های یادگیری عمیق است. با استفاده هوشمندانه از این روش، می‌توان از بیش‌برازش جلوگیری کرد و مدل‌هایی دقیق‌تر و کارآمدتر ساخت.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🧮 الگوریتم KMP (Knuth-Morris-Pratt)

الگوریتم KMP یک روش کارآمد برای جستجوی یک الگو (Pattern) در یک متن (Text) است. این الگوریتم از اطلاعات قبلی برای تسریع جستجو استفاده می‌کند.

مراحل الگوریتم KMP

1. پیش‌پردازش الگو (Pattern)
- ایجاد آرایه LPS (Longest Prefix Suffix) که نشان می‌دهد هر پیشوند الگو تا چه حد می‌تواند به عنوان پسوند هم باشد.
- این آرایه به جلوگیری از تطابق‌های تکراری کمک می‌کند.
- زمان این مرحله O(m) است که در آن ( m) طول الگو است.
- 📊

2. جستجو در متن (Text)
- با استفاده از آرایه LPS، الگو در متن جستجو می‌شود.
- زمان این مرحله O(n) است که در آن ( n ) طول متن است.
- 🔍

نتیجه‌گیری

الگوریتم KMP با استفاده از آرایه LPS، جستجوی الگو را بهینه کرده و از بازگشت‌های غیرضروری جلوگیری می‌کند. این الگوریتم در زمان خطی O(n) عمل می‌کند و در مقایسه با روش‌های ساده‌تر مانند جستجوی مستقیم، بسیار کارآمدتر است.🚀

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚🤖📘✨
📌 اگر به دنیای یادگیری عمیق علاقه‌مندید و به دنبال یک منبع آموزشی ساده و کاربردی می‌گردید، کتاب "Grokking Deep Learning" نوشته اندرو ترسک را از دست ندهید!
این کتاب با مثال‌های عملی و توضیحات گام به گام، شما را از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته یادگیری عمیق همراهی می‌کند. ویژگی‌های برجسته این کتاب:
- 🔹 توضیحات واضح و ساده
- 🔹 مثال‌های کاربردی و کدهای عملی
- 🔹 پوشش جامع مباحث پایه‌ای و پیشرفته یادگیری عمیق

📌 این کتاب برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار مفید خواهد بود.

✨📘🤖📚

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

✨ خط لوله یادگیری ماشین: از دریافت داده‌ها تا بازخورد مدل ✨

🔍 یک خط لوله یادگیری ماشین شامل مراحل مختلفی از جمله دریافت و نسخه‌بندی داده‌ها، اعتبارسنجی، پیش‌پردازش، آموزش و تنظیم مدل، تحلیل و نسخه‌بندی مدل، استقرار و دریافت بازخورد است. با خودکارسازی این مراحل، می‌توان مدل‌ها را به‌صورت مداوم به‌روزرسانی کرد و عملکرد بهتری به دست آورد. حلقه‌های بازخورد و توجه به حریم خصوصی داده‌ها نیز نقش مهمی در موفقیت پروژه‌های یادگیری ماشین دارند.

👨‍💻🤖📊
#هوش_مصنوعی
@AlgorithmDesign_DataStructuer

📚🔥🐍✨
📌 اگر به دنبال یادگیری PyTorch، یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون، هستید و به دنبال یک منبع آموزشی عالی می‌گردید، کتاب 📘 "Deep Learning with PyTorch" نوشته Eli Stevens, Luca Antiga, و Thomas Viehmann را از دست ندهید!
این کتاب با مثال‌های عملی و توضیحات گام به گام، شما را از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته یادگیری عمیق با PyTorch همراهی می‌کند. ویژگی‌های برجسته این کتاب:
- 🔹 توضیحات روشن و ساده
- 🔹 مثال‌های کاربردی و کدهای عملی
- 🔹 پوشش جامع مباحث پایه‌ای و پیشرفته PyTorch

📌 این کتاب برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار مفید خواهد بود.

📚🔥🐍✨
#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚🔄✨🔍
📌 روش بازگشت به عقب (Backtracking) یک تکنیک حل مسئله است که برای پیدا کردن دنباله‌ای از اشیا از یک مجموعه مشخص استفاده می‌شود، به طوری که تمامی معیارهای مورد نیاز در این دنباله رعایت شوند. این روش به ویژه در حل مسائلی که نیاز به جستجوی فضاهای بزرگ و پیچیده دارند، مانند مسئله‌های ترکیبیاتی، پازل‌ها، و مسائل مربوط به برنامه‌ریزی کاربرد دارد.

بازگشت به عقب با ساختن دنباله‌ها به صورت تدریجی و بررسی شرایط هر مرحله، از مسیرهایی که به جواب نمی‌رسند، عقب‌نشینی می‌کند تا به یک جواب صحیح برسد. در این روش:
- 🔹 هر مرحله به عنوان یک حالت تعریف می‌شود.
- 🔹 در هر حالت، انتخاب‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند.
- 🔹 اگر انتخابی منجر به شکست شود، الگوریتم به مرحله قبلی بازمی‌گردد و مسیر دیگری را امتحان می‌کند.

این روش به دلیل کارآمدی در جستجوی فضای حالت و جلوگیری از بررسی تمامی حالت‌ها، بسیار مؤثر و محبوب است.

📚🔄✨🔍
#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚨 توجه توجه! 🚨

در این دوره جامع، شما به صورت کامل و مرحله به مرحله با ساختارهای داده و الگوریتم‌ها آشنا خواهید شد. با کار بر روی بیش از ۱۰۰ سوال مصاحبه‌ای پیرامون کدنویسی پایتون، مهارت‌های لازم برای موفقیت در آزمون‌های استخدامی شرکت‌های بزرگ فناوری را کسب خواهید کرد.

💡 آنچه یاد خواهید گرفت:

📚 یادگیری، پیاده‌سازی، و بکارگیری انواع مختلف ساختارهای داده

🔍 یادگیری، پیاده‌سازی، و بکارگیری انواع مختلف الگوریتم‌ها

🚀 مسیر تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده برتر با تسلط بر اصول علم کامپیوتر

🛠 یادگیری ملزومات ضروری برای غلبه بر سوالات مصاحبه‌ای دشوار و پیچیده

🏆 موفقیت در مصاحبه کدنویسی با کار بر روی بیش از ۱۰۰ سوال همراه با توضیحات

⌛️ پیچیدگی زمان و مکان در ساختارهای داده و الگوریتم‌ها

🔄 مفهوم بازگشت (Recursion)

📏 مفهوم Big O

👥 این دوره را با دوستان خود که قصد دارند در آزمون‌های استخدامی شرکت کنند و موفق شوند، به اشتراک بگذارید!

💰 قیمت دوره: ۲۴ هزار تومان

📥 برای دریافت دوره و شروع یادگیری، روی لینک زیر کلیک کنید:

⬅️ دریافت دوره ساختارهای داده و الگوریتم‌ها

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚 الگوریتم مرج سورت(Merge Sort): مرتب‌سازی با هنر تقسیم و غلبه

مرج سورت یکی از بهترین الگوریتم‌ها برای مرتب‌سازی لیست‌هاست. این الگوریتم با تقسیم لیست به زیرلیست‌های کوچکتر و ترکیب آن‌ها به صورت مرتب، به کارایی بالایی دست می‌یابد.

1. تقسیم: لیست را به دو نیمه تقسیم کنید.
2. مرتب‌سازی: هر نیمه را به صورت بازگشتی مرتب کنید.
3. ترکیب: دو نیمه مرتب‌شده را ترکیب کنید تا لیست نهایی مرتب شود.

این الگوریتم دارای پیچیدگی زمانی O(n log n) است که آن را برای مرتب‌سازی لیست‌های بزرگ بسیار مناسب می‌کند.


💡 نکته جذاب: مرج سورت به دلیل استفاده از روش تقسیم و غلبه، کارایی بسیار بالایی دارد و یکی از الگوریتم‌های پایدار مرتب‌سازی محسوب می‌شود.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📊 رگرسیون خطی: یکی از بنیادی‌ترین ابزارهای تحلیل داده‌ها 📊

رگرسیون خطی یک تکنیک آماری است که برای مدل‌سازی و تحلیل روابط بین دو یا چند متغیر استفاده می‌شود. این روش به خصوص زمانی مفید است که بخواهیم تأثیر یک یا چند متغیر مستقل (مثل میزان تبلیغات) را بر یک متغیر وابسته (مثل فروش) بررسی کنیم.

📈 فرمول کلی رگرسیون خطی ساده به صورت زیر است:

Y=a+bX

🔹 Y: متغیر وابسته
🔹 X: متغیر مستقل
🔹 a: عرض از مبدأ (محل برخورد خط با محور Y)
🔹 b: شیب خط (میزان تغییر Y به ازای یک واحد تغییر در X)

چطور کار می‌کند؟
رگرسیون خطی تلاش می‌کند خطی را پیدا کند که بهترین تناسب را با داده‌های شما داشته باشد. این خط به نحوی قرار می‌گیرد که مجموع مربعات فاصله‌های عمودی نقاط داده از خط، حداقل شود. این روش به نام حداقل مربعات شناخته می‌شود.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

تشخیص اشیاء چگونه کار می‌کند؟ 🤖📸

تشخیص اشیاء فناوری‌ای است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا اشیاء را در تصاویر یا ویدیوها شناسایی کنند.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📜 دموی اضافه کردن عدد به لیست پیوندی دو طرفه

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

✨ کاوش در دنیای کانولوشن و الگوهای تصویری ✨

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که کانولوشن در پردازش تصویر چگونه کار می‌کند؟ 🤔

کانولوشن، با استفاده از فیلترهای خاص، به ما کمک می‌کند تا الگوهای خاصی را در تصاویر شناسایی کنیم. فیلترها، که در واقع ماتریس‌هایی از اعداد هستند، نقش بسیار مهمی در استخراج ویژگی‌های تصویر دارند.

به شکل فیلم دقت کنید: 📉
در یک سیگنال یک بعدی، نواحی مشابه با فیلتر به‌وضوح در خروجی آشکار می‌شوند. هر جا که دو مربع با هم همپوشانی دارند، مقدار پیک بالایی در خروجی مشاهده می‌شود. این نشان‌دهنده شباهت بالا در آن نقطه است و به ما این امکان را می‌دهد که الگوهای خاص را شناسایی کنیم. در واقع نمونه‌ای از یافتن الگوی مشابه در کانولوشن می باشد.

کانولوشن به ما کمک می‌کند تا الگوها و ویژگی‌های جالب را در تصاویر پیدا کنیم و این همان چیزی است که باعث می‌شود تصاویر به راحتی تجزیه و تحلیل شوند. 🎨🔍

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌟 آشنایی با الگوریتم Naïve Bayes 🌟

آیا تا به حال در مورد الگوریتم Naïve Bayes شنیده‌اید؟ 🤔

این الگوریتم، یکی از ساده‌ترین و کارآمدترین روش‌های یادگیری ماشین است که بر اساس قضیه بیز و فرض استقلال ویژگی‌ها عمل می‌کند. از این الگوریتم برای دسته‌بندی متن‌ها، فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم و تشخیص احساسات استفاده می‌شود. 💡

چرا Naïve Bayes؟ 🤩
- سادگی و سرعت: پیاده‌سازی آسان و محاسبات سریع.
- کارایی بالا: حتی با داده‌های کم نیز عملکرد خوبی دارد.
- کاربرد وسیع: از فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم گرفته تا تحلیل احساسات.

بیایید با هم از قدرت یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوشمند برای بهبود زندگی روزمره‌مان استفاده کنیم! 🌐✨

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

زندگی پر از فراز و نشیب است🙂، اما هر چالشی که پشت سر می‌گذاریم، ما را قوی‌تر و مقاوم‌تر می‌کند. به یاد داشته باش که هیچ چیزی نمی‌تواند تو را از رسیدن به رویاهایت بازدارد. 🌟

🌃✨⭐️💫
#انگیزشی

🐍 شروع برنامه‌نویسی با پایتون: از پایه تا پیشرفته 🐍

سلام دوستان! امروز می‌خواهیم با هم یک پایه قوی در زبان برنامه‌نویسی پایتون ایجاد کنیم. با پوشش موضوعات اساسی و ضروری، مطمئن خواهیم شد که شما درک کاملی از اصول اولیه این زبان پرطرفدار دارید. بیایید با هم به دنیای جذاب پایتون قدم بگذاریم! 🌟

📚 مباحثی که پوشش خواهیم داد:
- متغیرها و انواع داده‌ها
- دستورات شرطی (`if-else`)
- حلقه‌ها (`for` و `while`)
- لیست‌ها
- توابع
- رشته‌ها و قالب‌بندی رشته‌ها
- دیکشنری‌ها
- ورودی کاربر
- معرفی کتابخانه‌ها

هر یک از این موضوعات برای ساختن یک پایه قوی در برنامه‌نویسی پایتون بسیار مهم هستند.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌟 فرمول‌های به کار رفته در یادگیری ماشین 🌟

یادگیری ماشین به شدت وابسته به ریاضیات و آمار است و از فرمول‌های مختلفی برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌کند.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در این پی‌دی‌اف، توضیحات جامعی در مورد الگوریتم‌های بازگشتی ارائه شده و مثال‌های کاربردی برای درک بهتر این الگوریتم‌ها ذکر شده است. این مطالب به شما کمک می‌کند تا با الگوریتم‌های بازگشتی آشنا شوید و مهارت‌های خود را در حل مسائل مشابه تقویت کنید.

📘✨ الگوریتم‌های بازگشتی را یاد بگیرید و مهارت‌های خود را ارتقاء دهید! 🚀

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚✨ ریاضی پشت یک پاس رو به جلو(Forward pass) در شبکه عصبی! 🤖🧠

تا حالا فکر کردی شبکه‌های عصبی چطور کار می‌کنند؟ بذار یه مثال ساده برات بزنم:

۱. ورودی: فرض کن یه ورودی داری مثل [x1, x2].
۲. وزن‌ها و بایاس‌ها: شبکه وزن‌ها و بایاس‌هایی داره که هر کدوم تاثیر خودشون رو دارن.
۳. محاسبه نودهای لایه مخفی: هر نود در لایه مخفی مقدار خودش رو از ورودی‌ها با ضرب در وزن‌ها و اضافه کردن بایاس‌ها محاسبه می‌کنه.
4. تابع فعال‌سازی: بعد از اون، یه تابع فعال‌سازی مثل سیگموید یا ReLU اعمال می‌شه.
۵. خروجی نهایی: نهایتا، خروجی شبکه عصبی رو به دست میاری که می‌تونه برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی استفاده بشه.

این فرآیند رو می‌گیم "Forwad Pass" و تمام این محاسبات به کمک ریاضی انجام می‌شه تا شبکه عصبی یاد بگیره و بهترین نتیجه رو ارائه بده.

🎥فیلم را مشاهده کنید تا بتونید درک بهتری از این موضوع داشته باشید.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer