✨ 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

در صف (Queue)، آیتم‌ها به این شکل کار می‌کنند:

📥 اضافه شدن آیتم‌ها در انتهای صف (عقب یا پشت).
📤 حذف آیتم‌ها از ابتدای صف (جلو).

🔄 ترتیب اضافه شدن آیتم‌ها همان ترتیب حذف آن‌هاست.

به این نوع ترتیب می‌گویند FIFO (اولین ورودی، اولین خروجی). به عبارت دیگر، هر چیزی که اول وارد صف شود، اول هم خارج می‌شود.

🔹 برای مثال:
وقتی در صف نانوایی هستید، کسی که اول وارد صف شده، اول نانش را می‌گیرد و می‌رود.

📝 این مفهوم در برنامه‌نویسی و مدیریت داده‌ها بسیار کاربردی است.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📘 «کتاب نارنجی یادگیری ماشین»

👨🏻‍💻 کتاب The Orange Book of Machine Learning یکی از آن کتاب‌های ارزشمندی است که از همان صفحات اول حس می‌کنید قدم به قدم شما را با اصول و تکنیک‌های یادگیری ماشین به زبان ساده و دوستانه آشنا می‌کند. 👌🏼

📄 این کتاب با مثال‌های عملی و کاربردی به شما کمک می‌کند تا مباحث تئوری را بهتر درک کنید و بتوانید آن‌ها را در پروژه‌های واقعی پیاده‌سازی کنید. با مطالعه این کتاب، مهارت‌های شما در زمینه یادگیری ماشین بهبود می‌یابد و اعتماد به نفس بیشتری برای مواجهه با چالش‌های جدید و پیچیده‌تر پیدا می‌کنید. 🚀

✅ این کتاب دقیقا همان منبعی است که برای پیشرفت در مسیر یادگیری ماشین به آن نیاز دارید! 💯

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

Graph Bipartite :

یک گراف بدون جهت G = (V, E) دوبخشی (Bipartite) است اگر بتوان رئوس آن را به دو مجموعه مجزا تقسیم کرد، به طوری که هر یال گراف، یکی از رئوسش در یک مجموعه و دیگری در مجموعه دیگر باشد. به عبارت دیگر، می‌توان رئوس گراف را به دو رنگ قرمز 🔴 و آبی 🔵 رنگ‌آمیزی کرد به طوری که هر یال گراف دقیقاً یک انتها به رنگ قرمز و انتهای دیگر به رنگ آبی داشته باشد.



یکی از راه‌های بررسی دوبخشی بودن یک گراف، استفاده از الگوریتم‌های جستجوی عمق اول (DFS) 🔍 یا جستجوی سطح اول (BFS) 🔎 است. در این روش‌ها، با شروع از یک رأس دلخواه، رئوس را به صورت متناوب به دو رنگ مختلف رنگ‌آمیزی می‌کنیم 🎨. اگر در حین انجام این فرایند، به یالی برسیم که هر دو انتهای آن رنگ یکسانی دارند، گراف دوبخشی نیست ❌. در غیر این صورت، گراف دوبخشی است ✅

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌟 اسلایدهای تدریس شده درس طراحی الگوریتم + تمرینات کلاس درس برای دانشگاه آکسفورد 👨‍🏫📚

دوستان عزیز،

تمامی اسلایدهای تدریس شده و تمرینات کلاس درس طراحی الگوریتم که در طول ترم در دانشگاه آکسفورد تدریس شده‌اند، هم‌اکنون در دسترس هستند! 📂 این منابع شامل اسلایدهای جامع و Problem sheets‌های کاربردی است که به شما در درک بهتر مفاهیم کمک خواهند کرد.


با استفاده از این منابع، می‌توانید مفاهیم را به‌طور کامل مرور کنید و آمادگی لازم برای امتحانات را کسب کنید. 💪🎓

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

سلام دوستان عزیز! 👋

با خوشحالی اعلام می‌کنیم که گروه جدیدی برای شما عزیزان راه‌اندازی کرده‌ایم تا بتوانید مشکلات و سوالات خود را مطرح کنید و از دانش و تجربیات یکدیگر بهره‌مند شوید. 💡💬

🎉 به گروه ما بپیوندید و از مزایای زیر بهره‌مند شوید:
- 👨‍🏫 مشاوره تخصصی
- 📚 اشتراک‌گذاری منابع آموزشی
- 📝 حل تست‌ها و نکات کلیدی
- 💡 تبادل تجربیات و اطلاعات

📢 لینک دعوت به گروه:
https://t.me/Computer_Engineering_ai

لطفاً این لینک را با دوستان خود به اشتراک بگذارید تا همه بتوانند از این فرصت بهره‌مند شوند. 📲🌐

منتظر حضور گرم شما هستیم! 🌟