آموزش پایتون
88 subscribers
281 photos
21 videos
81 files
178 links
ارتباط با ما:
@learnpythonicyBot

لینک گروه چت:
https://t.me/learnpythonicychat

لینک چنل ایتا:
https://eitaa.com/learnpythonicy
Download Telegram
🧠 آیا می‌دانید "مغز" واقعی هوش مصنوعی چیست؟
ریاضیات!


یادگیری ماشین فقط کدنویسی نیست — بلکه درک ریاضیاتی است که پشت هر مدل هوش مصنوعی نهفته است.

📘 کتاب Mathematics for Machine Learning مانند یک راهنمای عملی است که:
از جبر خطی تا بهینه‌سازی پیشرفته را پوشش می‌دهد
بدون پیچیدگی غیرضروری، فقط مفاهیم کاربردی
مناسب برای هرکسی که می‌خواهد الگوریتم‌ها را درک کند، نه فقط اجرا!

🔗 دانلود رایگان:
https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

💡 چرا این کتاب را بخوانیم؟

اگر از خود پرسیده‌اید: «چرا گرادیان نزول کار می‌کند؟»

اگر می‌خواهید بدانید: «مکانیزم توجه در Transformerها چگونه ریاضیاتی است؟»

اگر به دنبال درک علت به جای صرفا چگونگی هستید!

👇 نظر شما چیست؟
«به نظر شما چه بخشی از ریاضیات ML چالش‌برانگیزترین است؟»

#معرفی_کتاب | #بوک_تایم| آموزش پایتون | #یادگیری_ماشین | #هوش_مصنوعی | #ریاضیات | #کتاب_رایگان
50👍2
"AI isn’t magic — it’s math, data, and lots of hidden work.
⁉️ What’s the biggest AI myth you’ve seen?"


«هوش مصنوعی جادو نیست! پشت این اسم پرزرق‌وبرق، ریاضیات پیچیده، داده‌های عظیم و ساعت‌ها تلاش پنهان است.
⁉️ به نظرتون بزرگ‌ترین افسانه یا باور غلط درباره هوش مصنوعی چیه؟»

✔️ واقعیت هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

آنچه مردم فکر می‌کنند: 🙄
🔹هوش مصنوعی = هوش در سطح انسان
🔹فشار یک دکمه → معجزه آنی
🔹مدل‌ها خودشان را آموزش می‌دهند
🔹هوش مصنوعی یک شبه جایگزین همه مشاغل می‌شود

آنچه در واقعیت است: 🤓
🔸۸۰٪ کار، پاکسازی و برچسب‌زنی داده است، نه آموزش مدل
🔸مدل‌ها قدرتمند اما شکننده هستند - به روش‌های غیرمنتظره‌ای شکست می‌خورند
🔸استقرار هوش مصنوعی در محیط عملیاتی، سخت‌تر از ساختن نمونه اولیه است
🔸بازآموزی مداوم به دلیل تغییر داده‌ها ضروری است
🔸دستاوردهای واقعی هوش مصنوعی تدریجی و تکرارشونده است، نه «یک شبه»
🔸ملاحظات اخلاقی، سوگیری و حکمرانی به اندازه دقت اهمیت دارند
👍1
JMESPath: خوانایی و قدرت در پردازش JSON ✔️

دیگه با JSONهای پیچیده و کدهای طولانی خداحافظی کنید! JMESPath به شما امکان می‌دهد با کوئری‌های ساده و خوانا، دقیقاً همان داده‌ای که نیاز دارید را از ساختارهای JSON استخراج کنید.

چرا JMESPath؟
کوئری‌نویسی ساده و declarative
کاهش چشمگیر حجم کد
خوانایی فوق‌العاده
پشتیبانی از فیلتر و جستجوی پیشرفته
مناسب برای APIها و فایل‌های پیکربندی

📌 اطلاعات بیشتر

#JSON | #JMESPath | @learnpythonicy
1
Forwarded from Learn Python
🔰 Python Question / Quiz;

What is the output of the following Python code?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from Learn Python
🟢 Options:
Anonymous Quiz
36%
A
24%
B
29%
C
11%
D
کتاب پیشنهادی: "Deep Learning with Python"
اثر François Chollet (خالق Keras)

چرا ارزش خواندن دارد؟🤓
مفاهیم عمیق یادگیری عمیق را بدون ریاضیات ترسناک، با مثال‌های کدنویسی واقعی و توضیحات شهودی یاد می‌گیرید.

برای چه کسانی مناسب است؟🤔
اگر کمی با پایتون آشنایید و می‌خواهید سریع و کاربردی DL را یاد بگیرید.

ویژگی منحصربه‌فرد:🤨

تمرکز بر درک شهودی و تصویر ذهنی از شبکه‌های عصبی، نه فرمول‌های پیچیده.

بعد از مطالعه چه به‌دست می‌آورید؟😌
توانایی ساخت مدل‌های واقعی مثل تشخیص تصویر یا تحلیل متن.

#معرفی_کتاب | #بوک_تایم | #DL | آموزش پایتون
Old Deep Learning vs New Deep Learning — what's really changed?



از روزهایی که باید هر feature رو دستی طراحی می‌کردیم تا امروز که مدل‌های عظیم آماده‌ی Fine-tune داریم…

دنیای DL توی ۵ سال گذشته زیر و رو شده!



کدوم دوره جذاب‌تر بود؟ ⁉️

قدیما با سختی و لذت کشف، یا الان با سرعت و قدرت مدل‌های آماده؟



#DeepLearning #AI #MachineLearning #LLMs #NeuralNetworks #DataScience
😱 ماه خونین 16 شهریور و از دست ندید!

این پدیدهٔ شگفت‌انگیز زمانی رخ میده که ماه در سایهٔ زمین قرار میگیره. نور خورشید از جو غلیظ زمین عبور میکنه، نور آبی پراکنده میشه و تنها نورهای قرمز به ماه میرسن و اونو به این رنگ تماشایی و اسرارآمیز درمیارن.

این یه اتفاق نادره که حتماً باید ببینیش! 🤩

#همینجوری
Python for everything...
✔️ وقتی داده‌هات سوراخ سوراخ می‌شن، چی کار می‌کنی؟

داده‌های واقعی هیچ‌وقت اون‌قدر که فکر می‌کنیم مرتب و کامل نیستن. همیشه چندتا خونه‌ی خالی (NaN) توی جدول پیدا می‌شن که مثل تکه‌های گم‌شده‌ی پازل جلوی تحلیل ما رو می‌گیرن. 😪

حالا این وسط یه قهرمان داریم:
📊 کتابخانه‌ی Missingno


با چند خط کد ساده، می‌تونی کل دیتاستت رو اسکن کنی و خیلی شیک و بصری بفهمی کجاها داده‌ها ناقصن:

خروجی چی می‌شه؟
یه تصویر جادویی! هر خط سفید یعنی یه داده‌ی گم‌شده. همین یک نگاه کافیه تا بفهمی کدوم ستون‌ها و ردیف‌ها ناقصن.

🔑 چرا باید از Missingno استفاده کنی؟

0️⃣ خیلی سریع و راحت وضعیت NaNها رو نشون می‌ده.

1️⃣ خروجی‌هاش هم شیکه هم کاربردی (حتی برای ارائه‌هات).

2️⃣ ابزارهای متنوع: از matrix گرفته تا bar و heatmap.


🚀 دفعه بعد که با یه دیتاست پر از سوراخ‌سمبه روبه‌رو شدی، یادت باشه اول سراغ Missingno بری.
امتحانش کنی عاشقش می‌شی!

pip install missingno


#missingno | @learnpython
3
✔️ شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چشم‌های هوش مصنوعی هستن 👁.

از فیلترهای اینستاگرام تا تشخیص تومور، دنیای ما رو تغییر دادن.
به نظر شما جالب‌ترین کاربرد CNN کدومه؟ 👇

#carousel | @LearnPythonicy
1
مدل‌های انتشار (Diffusion Models) دنیای هوش مصنوعی رو متحول کردن 🎨

از دل نویز، تصاویر واضح می‌سازن و پایه‌ی ابزارهایی مثل DALL·E و Stable Diffusion هستن.


ویژگی‌ها:

✔️ کیفیت بالاتر از GANs

✔️ آموزش پایدارتر (بدون گیر افتادن روی خروجی تکراری)

✔️ کاربرد در هنر دیجیتال، مد مجازی و حتی کشف دارو

GANs: Generative Adversarial Networks → شبکه‌های مولد رقابتی که برای تولید تصویر و داده مصنوعی استفاده می‌شن.



#AI #DeepLearning #DiffusionModels #GANs #MachineLearning

#carousel | @LearnPythonicy
1