📌 ساخت مسیر سفر متحرک با پایتون و Folium!

می‌دونستی با چند خط پایتون می‌شه مسیرهای سفر رو روی یک نقشهٔ تعاملی دید؟

با کتابخانهٔ folium و پلاگین AntPath می‌تونی مسیرهای متحرک بین مختصات جغرافیایی بسازی.

✅ با این کد چی یاد می‌گیری:
• ساخت نقشه‌های تعاملی با Folium
• رسم مختصات جغرافیایی
• کشیدن مسیرهای سفر متحرک
• تغییر رنگ و ضخامت مسیر
• نمایش سفر روی نقشهٔ واقعی

📚 کتابخانه‌های استفاده‌شده:
folium — folium.plugins.AntPath

💡 نکتهٔ توسعه‌دهنده: Folium گزینهٔ فوق‌العاده‌ای برای ساخت نقشه‌های تعاملی و تحلیل‌های جغرافیایی-فضاییه، بدون نیاز به نرم‌افزارهای پیچیدهٔ GIS.

کد رو توی Jupyter Notebook امتحان کن و با مختصات سفر خودت ور برو!


#Python #Folium #DataVisualization

@python4all_pro

Master Data Manipulation & Visualization with Python

📗 یه جزوهٔ آموزشی جامع از Kaggle
که پرکاربردترین دستورات پاک‌سازی داده، کار با داده‌های گمشده و رسم انواع نمودارهای حرفه‌ای رو همراه با کدهای آماده جمع‌آوری کرده.

محتوای جزوه روی دو دیتاست نمونه تمرین می‌کنه: Titanic و Heart Disease UCI — پس همزمان با مفاهیم آشنا می‌شی، هم کد رو می‌بینی.
@python4all_pro

📘 پروژه‌های یادگیری ماشین

می‌خوای یادگیری ماشین رو با پروژهٔ عملی یاد بگیری؟ این pdf منبع خوبیه برای توسعه‌دهنده‌ها، دانشجوها و دانشمندان داده‌ای که می‌خوان مهارت ML خودشون رو با کار عملی تقویت کنن.

🎁 داخلش چیا هست؟
• ایده‌های عملی پروژه‌های Machine Learning
• فرصت‌هایی برای تقویت پایتون
• یادگیری hands-on و تجربهٔ مستقیم
• یادگیری مبتنی بر پروژه برای مبتدی‌ها و توسعه‌دهنده‌ها


🐍 به همراه تمام کدها Python

🔗 دریافت PDF رایگان:
https://www.clcoding.com/2026/08/machine-learning-projects-free-pdf.html

🌐 #علم_داده #DataScience #MachineLearning #Python #یادگیری_ماشین

@python4all_pro

📘 آموزش«Pandas پیشرفته»

👨‍🏫 سطح: پیشرفته

📝 این دوره توابع پیشرفتهٔ Pandas رو آموزش می‌ده تا بتونی موثرتر با داده‌هات کار کنی.

🧠 چی یاد می‌گیری؟
• زنجیره‌سازی عملیات (method chaining) برای کد تمیزتر و سریع‌تر
• کار با داده‌های چندشاخصی (MultiIndex) و گروه‌بندی پیشرفته
• ؛groupby، pivot_table و merge برای بازآرایی و ترکیب داده
• ؛apply و توابع سفارشی روی Series و DataFrame
• مدیریت داده‌های گمشده (missing values) و مقادیر تکراری
• بهینه‌سازی عملکرد و کار با داده‌های بزرگ

🛠️ پیش‌نیاز: آشنایی با Pandas در سطح مقدماتی — عملیات پایه (خواندن CSV، انتخاب ستون و ردیف، فیلتر، گروه‌بندی).

🌐 #علم_داده #DataScience #Pandas #Python #DataAnalysis #پایتون

@python4all_pro

فایلهای تمرین

@python4all_pro

🤖 دستیار هوش مصنوعی محلی که خودش سر وقت کار می‌کنه

معمولاً AIها فقط وقتی کار می‌کنن که ازشون بخوای — ولی این آموزش به شما نشون می‌ده چطور یه دستیار محلی بسازی که روی زمان‌بندی اجرا بشه.

🛠️ جعبه‌ابزار:
• Python — مغز اجرا
• Ollama — اجرای مدل روی سیستم خودت
• Qwen — مدل زبانی
• LangChain — اتصال مدل به ابزارها
• cron (لینوکس/مک) و Task Scheduler (ویندوز) — زمان‌بندی اجرا

✅ نتیجه: ایجنت‌های روزانه برای کارهای تکراری، بدون اینکه دستی بهشون بزنی.

🔐 مزیت بزرگ: چون همه‌چیز لوکال اجرا می‌شه، داده‌هات از دستگاه خودت بیرون نمی‌رن — برای کارهای شخصی و حساس عالیه.

📖 لینک مقاله:
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-and-schedule-local-ai-assistants-for-daily-tasks/

🌐 #هوش_مصنوعی #AI_Agents #Python #Ollama #LangChain

@python4all_pro

Convert PDF to DOCX Using Python!

Python makes it simple with the pdf2docx library.

Quick Steps:
Install pdf2docx
Import the Converter class.
Load your PDF file.
Convert it into a DOCX file.
Close the converter.

Install:
pip install pdf2docx

@python4all_pro

اندری کارپاتی (Andrej Karpathy)، یکی از چهره‌های شناخته‌شده دنیای هوش مصنوعی، تمام منابع دوره آموزشی خودش رو به‌صورت رایگان در GitHub منتشر کرده.

این مجموعه شامل ۷ پروژه است که به ترتیب مشخصی چیده شدن تا بتونی قدم‌به‌قدم یاد بگیری هوش مصنوعی چطور کار می‌کنه:

۱. nn-zero-to-hero
دوره ویدیویی آموزش ساخت Neural Network از صفر؛ با پیاده‌سازی تمام مراحل از پایه.
https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero

۲. micrograd
یادگیری ریاضیات پشت فرایند آموزش هوش مصنوعی، با کدنویسی بسیار کم و ساده.
https://github.com/karpathy/micrograd

۳. makemore
ساخت یک مدل کوچک که از روی الگوهای یادگرفته‌شده، اسم‌های جدید تولید می‌کنه.
https://github.com/karpathy/makemore

۴. minbpe
یاد می‌گیری هوش مصنوعی چطور کلمات و متن رو به Token تبدیل می‌کنه.
https://github.com/karpathy/minbpe

۵. nanoGPT
آموزش ساخت و Train کردن مدل GPT شخصی خودت.
https://github.com/karpathy/nanoGPT

۶. nanochat
ساخت یک نسخه جمع‌وجور از ChatGPT با هزینه‌ای در حدود ۱۰۰ دلار.
https://github.com/karpathy/nanochat

۷. autoresearch
ساخت Agentهایی که به‌صورت خودکار روی یک GPU آزمایش‌های مختلف هوش مصنوعی انجام می‌دن و نتایج رو بررسی می‌کنن.
https://github.com/karpathy/autoresearch

این ۷ مخزن در مجموع بیش از ۲۸۴ هزار GitHub Star دارن.

تقریباً تمام چیزهایی که برای درک سازوکار ChatGPT و نحوه کار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) نیاز داری، در این مجموعه به‌صورت رایگان و Open Source در دسترسه.

اگر می‌خوای هوش مصنوعی رو فراتر از استفاده روزمره بشناسی، این مسیر آموزشی ارزش دنبال کردن داره.

@python4all_pro

💯 قیمت ویژه برای آموزش‌های «منتخب»...
 
✅ ۶۰۰+ آموزش در فرادرس، هر آموزش ۱۱۹ هزار تومان
 
📌 آموزش‌های منتخب این طرح:
 
🔹 هوش مصنوعی
 
🔹 برنامه نویسی
 
🔹 علوم کامپیوتر و شبکه
 
🔹 عمومی و مهارت‎‌های فردی
 
🔹 ۲۰۰ آموزش جدید
 
🔗 تمامی آموزش‌های ۱۱۹ هزار تومنی [+]

@FaraDars — فرادرس

🧠 ساخت اولین سیستم multi_agent با پایتون و LangGraph

وقتی یه LLM باید هم‌زمان برنامه‌ریزی کنه، بنویسه و بازبینی کنه، پرامپت‌ها به‌هم می‌ریزن و خروجی آشفته می‌شه.

توی این آموزش یاد میگیرید چطور با پایتون و LangGraph یه سیستم چندایجنتی بسازید

ابزارهایی که استفاده می‌کنی:
• Ollama — اجرای مدل روی سیستم خودت
• Qwen — مدل زبانی محلی
• پرامپت‌های متمرکز — هر ایجنت یه وظیفهٔ مشخص
• shared state — وضعیت مشترک بین ایجنت‌ها
• nodes & edges — گره‌ها و یال‌ها در گرافِ جریان کار

📖 لینک آموزش:
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-your-first-multi-agent-ai-system-in-python-and-langgraph/

🌐 #هوش_مصنوعی #LangGraph #Python #Ollama #Qwen #LLM

@python4all_pro