✅ قسمت دوم: چطور با برنامه‌نویسی، وارد دنیای هوش مصنوعی شویم؟
در این بخش دقیقاً یاد می‌گیری که گام‌به‌گام چطور برنامه‌نویسی رو به خدمت هوش مصنوعی دربیاری.
________________________________________
🛠 مرحله 1: پایتون، زبان اول AI
پیشنهاد من:
• یادگیری ساختارهای پایه مثل: متغیر، لیست، حلقه، شرط
• تمرین با پروژه‌های ساده (مثل ماشین‌حساب، مدیریت لیست کارها)
منابع پیشنهادی:
• سایت Sololearn برای شروع پایتون
• دوره رایگان "Python for Everybody" در Coursera
________________________________________
📊 مرحله 2: یادگیری کتابخانه‌های مهم پایتون برای AI
در این مرحله فقط ۳ ابزار رو خوب یاد بگیر:
ابزار کاربرد
NumPy محاسبات عددی و ماتریس‌ها
Pandas مدیریت داده‌ها (جداول، CSV، Excel)
Matplotlib ترسیم نمودار برای تحلیل داده
👨💻 تمرین پیشنهادی:
خواندن فایل اکسل نمرات و رسم نمودار میانگین با پایتون.
________________________________________
🧠 مرحله 3: شروع یادگیری ماشین (Machine Learning)
در اینجا وارد هوش مصنوعی واقعی می‌شویم:
کتابخانه‌ها:
• scikit-learn: برای مدل‌های کلاسیک مثل تصمیم‌گیری، پیش‌بینی و خوشه‌بندی
• TensorFlow یا PyTorch: برای مدل‌های عمیق‌تر و شبکه‌های عصبی
پروژه پیشنهادی:
پیش‌بینی قیمت خانه با استفاده از داده‌های متراژ، تعداد اتاق و منطقه.
________________________________________
🎯 مرحله 4: ساخت پروژه واقعی AI
نمونه پروژه‌ها:
• چت‌بات با NLP
• سیستم پیشنهاد فیلم با یادگیری ماشین
• تشخیص احساسات از متن (مثلاً تحلیل نظرات مشتریان)
برای هر پروژه:
1. داده جمع کن
2. آنالیز و پاک‌سازی کن
3. مدل بساز
4. نتیجه رو ارزیابی کن
5. خروجی بده
________________________________________
🔗 مرحله 5: ورود به بازار کار / پروژه‌های فریلنس
بعد از ساخت چند پروژه واقعی، می‌تونی:
• رزومه‌ات رو قوی کنی
• در سایت‌هایی مثل Kaggle و GitHub پروژه منتشر کنی
• پروژه فریلنسری در سایت‌هایی مثل Fiverr و Upwork بگیری
________________________________________
💬 در آخر:
برنامه‌نویسی یعنی قدرت ساختن.
هوش مصنوعی یعنی ساختن چیزهای هوشمند.
ترکیب این دو، آینده‌تو تضمین می‌کنه.
________________________________________
📢 در قسمت بعدی، یه پروژه واقعی AI رو از صفر تا اجرا با هم می‌سازیم!

🚀 قسمت سوم: ساخت یک پروژه واقعی AI — تشخیص احساسات جملات فارسی
🎯 هدف پروژه:
ما یه مدل می‌سازیم که بتونه احساس مثبت یا منفی بودن یک جمله فارسی رو تشخیص بده (مثل بررسی نظرات کاربران درباره‌ی محصولات).
________________________________________
✅ مرحله ۱: آماده‌سازی ابزارها
چی لازم داریم؟
• پایتون (نسخه ۳.۸ یا بالاتر)
• کتابخانه‌های: pandas, sklearn, nltk, hazm (برای متن فارسی)
pip install pandas scikit-learn nltk hazm
________________________________________
✅ مرحله ۲: جمع‌آوری داده‌ها
برای شروع، از یک فایل CSV با ستون‌های sentence و label استفاده می‌کنیم:
sentence Label
این محصول عالیه مثبت
اصلاً راضی نبودم منفی
قیمتش خیلی بالاست منفی
خدمات مشتری فوق‌العاده‌ست مثبت
________________________________________
✅ مرحله ۳: پیش‌پردازش متن‌ها
from hazm import Normalizer, word_tokenize
normalizer = Normalizer()

def clean_text(text):
text = normalizer.normalize(text)
tokens = word_tokenize(text)
return " ".join(tokens)
تمام جملات دیتاست رو با این تابع پاک‌سازی می‌کنیم.
________________________________________
✅ مرحله ۴: تبدیل متن به عدد
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(cleaned_sentences)
________________________________________
✅ مرحله ۵: آموزش مدل
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)

model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
________________________________________
✅ مرحله ۶: تست مدل
"ارسال خیلی سریع و با کیفیت بودsentence = “
clean = clean_text(sentence)
vec = vectorizer.transform([clean])
print(model.predict(vec))
📌 خروجی مثلاً خواهد بود] مثبت[
________________________________________
✅ مرحله ۷: ذخیره مدل
import joblib
joblib.dump(model, 'sentiment_model.pkl')
joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')
________________________________________
📦 نتیجه:
تو الان یه سیستم هوشمند ساختی که جملات فارسی رو می‌فهمه و می‌گه مثبتن یا منفی! این یعنی ورود واقعی به دنیای AI ✨

🖥 انواع روش‌های برنامه‌نویسی موبایل اپلیکیشن و مقایسه آن‌ها 📱
امروزه توسعه اپلیکیشن‌های موبایل، بخش حیاتی دنیای فناوری است. برای ساخت اپلیکیشن، روش‌های متنوعی وجود دارد که هرکدام مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند. بیایید با هم مهم‌ترین روش‌ها را بررسی کنیم:


۱. برنامه‌نویسی Native (بومی)
چیست؟
برنامه‌نویسی Native یعنی ساخت اپلیکیشن مخصوص یک سیستم‌عامل خاص با استفاده از زبان‌ها و ابزارهای رسمی آن پلتفرم. مثلاً برای iOS با Swift یا Objective-C و برای اندروید با Kotlin یا Java.

مزایا:

عملکرد بهینه و سریع: چون کد مستقیماً برای سخت‌افزار و سیستم‌عامل نوشته می‌شود.

دسترسی کامل به امکانات سخت‌افزاری: مانند دوربین، GPS، حسگرها، و …

تجربه کاربری عالی: اپلیکیشن‌ها ظاهر و رفتار کاملاً هماهنگ با پلتفرم دارند.

پشتیبانی رسمی: ابزارها و کتابخانه‌های گسترده از طرف سازنده سیستم‌عامل.

معایب:

توسعه جداگانه برای هر پلتفرم: یعنی باید یک اپ برای iOS و یک اپ برای اندروید ساخته شود که هزینه و زمان را افزایش می‌دهد.

نیاز به تیم تخصصی: برنامه‌نویسان متخصص iOS و اندروید جداگانه نیاز است.

مناسب برای: پروژه‌هایی که نیاز به عملکرد بالا، امنیت و تجربه کاربری حرفه‌ای دارند.

۲. برنامه‌نویسی Cross-platform (چند سکویی)
چیست؟
این روش با استفاده از یک زبان برنامه‌نویسی و فریمورک واحد، کدی می‌نویسد که روی چند پلتفرم (معمولاً iOS و اندروید) قابل اجراست.

فریمورک‌های محبوب:

Flutter: زبان Dart، رابط کاربری بسیار زیبا و سریع.

React Native: با زبان JavaScript و کتابخانه React.

Xamarin: مبتنی بر C# و .NET.

مزایا:

توسعه سریع‌تر: یک بار کدنویسی، چند پلتفرم.

هزینه کمتر: نیاز به تیم کوچکتر.

پشتیبانی از بسیاری از ویژگی‌های سخت‌افزاری.

معایب:

عملکرد ممکن است به اندازه Native نباشد.

دسترسی کامل به بعضی ویژگی‌های پیچیده سخت‌افزاری گاهی محدود است.

نیاز به یادگیری فریمورک‌ها و تکنولوژی‌های جدید.

مناسب برای: پروژه‌هایی که می‌خواهند در زمان کوتاه‌تر و هزینه کمتر روی چند پلتفرم حضور داشته باشند.

۳. برنامه‌نویسی Hybrid (ترکیبی)
چیست؟
برنامه‌نویسی Hybrid یعنی ساخت اپلیکیشن موبایل با تکنولوژی‌های وب (HTML, CSS, JavaScript) و سپس بسته‌بندی آن در یک اپلیکیشن موبایل با استفاده از فریمورک‌هایی مثل Ionic یا Cordova.

مزایا:

توسعه سریع و آسان برای توسعه‌دهندگان وب.

یک کدبیس برای همه پلتفرم‌ها.

هزینه پایین توسعه.

معایب:

عملکرد پایین‌تر نسبت به Native و Cross-platform.

وابسته به مرورگر داخلی دستگاه برای اجرا.

محدودیت در تجربه کاربری و دسترسی به امکانات سخت‌افزاری.

مناسب برای: اپلیکیشن‌های ساده، MVPها (نمونه اولیه) یا پروژه‌هایی که می‌خواهند سریعاً حضور موبایلی داشته باشند.

مدرس : استاد صیدی - دکترای Computer Science
از دانشگاه میزوری آمریکا

شرح دوره مقدماتی و پیشرفته هوش مصنوعی با پایتون توسط آقای دکتر صیدی

طرح درس دوره مقدماتی و پیشرفته

☝️به‌زودی بخش فروش ویدئوهای آموزشی در وب‌سایت خانه برنامه‌نویسان راه‌اندازی خواهد شد.🌿

دعوت به همکاری با «خانه برنامه‌نویسان»

سلام دوستان عزیز 🙌

همونطور که می‌دونید من سال‌هاست در حوزه آموزش زبان‌های برنامه‌نویسی فعالیت دارم و حالا مرحله تازه‌ای آغاز شده: راه‌اندازی بخش فروش ویدیوهای آموزشی در وب سایت خانه برنامه‌نویسان.
هدف ما اینه که با گردآوری بهترین و با کیفیت‌ترین دوره‌های فارسی در زمینه برنامه‌نویسی، یک مرجع معتبر و حرفه‌ای بسازیم.

حالا می‌خوام شما هم کنارم باشید و تجربه ارزشمند خودتون رو به شکل آموزش ویدیویی در اختیار دیگران قرار بدید.

✨ شرایط همکاری

شما دوره آموزشی رو ضبط می‌کنید (با تصویر یا بدون تصویر، به انتخاب خودتون).

صفر تا صد تولید محتوا دست شماست، اما من در کنارتون هستم و بهتون کمک می‌کنم تا خروجی کار، حرفه‌ای و جذاب باشه.

تمام مسائل فنی، پشتیبانی و فروش بر عهده ماست.

در پایان هر ماه، ۴۰٪ از درآمد فروش دوره‌ها به حساب مدرس واریز می‌شود.

🎯 چرا این همکاری ارزشمنده؟

فرصت دیده‌شدن به ‌عنوان مدرس حرفه‌ای در جامعه فارسی ‌زبان.

ساخت یک منبع درآمد پایدار از محتوایی که یک بار تولید می‌کنید.

دریافت مشاوره و همراهی در مسیر تولید محتوا (حتی اگر تجربه تدریس ندارید نگران نباشید).

امکان شروع حتی با یک مینی ‌دوره کوتاه ۵ تا ۱۰ ساعته.

📌 نحوه تماس
اگر علاقه‌مند به همکاری هستید، لطفاً در واتساپ یا تلگرام با شماره زیر در ارتباط باشید:

📱 09190131305

و در ابتدای پیام خود بنویسید:
👉 «همکاری تولید پکیج آموزشی»

با احترام 🌹
مهندس سلیمی
بنیان‌گذار «خانه برنامه‌نویسان»