مباحث مهم برای تسلط بر پایتون

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

https://inprogrammer.com/50-best-python-projects-with-source-code-2023/


◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

داداش چیشد که پایتون کار شدی؟
من:

@python_rd

پایتون برای همه چیز!

@python_rd

کتابخانه‌های کاربردی پایتون در وب اسکرپینگ

Urllib3
Scrapy
MechanicalSoup
Requests
BeautifulSoup
Lxml
Selenium

@python_rd

✅چرا پایتون؟

1. پایتون، بهترین انتخاب برای شروع برنامه نویسی
2. با پایتون با یک کد کوتاه و ساده، کارهای بزرگی می توان انجام داد و این یعنی پیشرفت هرچه زودتر!
3. جامعه بزرگ برنامه نویس های پایتون یکی از نقاط قوت این زبان محسوب میشه و این یعنی این زبان داره روز به روز پیشرفت میکنه!
4. سرعت بالای پردازش اطلاعات در پایتون به این معنیه که ما با یک زبان قدرتمند روبرو هستیم.
5. پایتون یک زبان برنامه نویسی برای کار در زمینه های مختلفه. به قول معروف، پایتون برای همه چیز! به طور مثال:
دیتا ساینس، ماشین لرنینگ، پردازش تصویر، هوش مصنوعی، توسعه وب، هک و امنیت و...
6. پایتون شامل تعداد بسیاری از کتابخانه های قوی برای کاربرد های مختلفه و این یعنی برنامه نویسی ساده و موثر!

@python_rd

6 ربات تلگرامی چت جی پی تی رایگان:

1. @littleb_gptbot
2. @jwgpt3_bot
3. @chatgptzs_bot
4. @gpt4telegrambot
5. @gpt4tbot
5. @gpt4bot


کانال اختصاصی هوش مصنوعیمون:

@ai_inf

بازی XO در پایتون:

import pygame
import sys

# تعریف رنگ‌ها
BLACK = (0, 0, 0)
WHITE = (255, 255, 255)

# اندازه و تعداد خطوط و ستون‌ها
ROW_COUNT = 3
COLUMN_COUNT = 3
SQUARESIZE = 100

# تنظیمات صفحه
width = COLUMN_COUNT * SQUARESIZE
height = (ROW_COUNT + 1) * SQUARESIZE
size = (width, height)

# ساخت صفحه
screen = pygame.display.set_mode(size)

# تابع برای رسم صفحه بازی
def draw_board(board):
    for c in range(COLUMN_COUNT):
        for r in range(ROW_COUNT):
            pygame.draw.rect(screen, WHITE, (c * SQUARESIZE, r * SQUARESIZE + SQUARESIZE, SQUARESIZE, SQUARESIZE))
            pygame.draw.circle(screen, BLACK, (int(c * SQUARESIZE + SQUARESIZE / 2), int(r * SQUARESIZE + SQUARESIZE + SQUARESIZE / 2)), 30)

    pygame.display.update()

# تابع اصلی
def main():
    pygame.init()
    draw_board([])

    while True:
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT:
                pygame.quit()
                sys.exit()

main()

@python_rd

یه چیز جدید از ChatGPT  فهمیدم، اگه بهش بگید فلان ریپازیتوری گیت هاب رو بهم کامل توضیح بده، قشنگ توضیح میده😍. لینک قبول نمیکنه ولی اسم ریپازیتوری رو بگید و یه کوچولو اشاره کنید به مشخصات، خودش میفهمه کدوم ریپازیتوری رو دارید میگید. مثلا من بهش گفتم بهم بگو ریپازیتوری Tesseract از چه مدل ها، الگوریتم ها و کتابخونه هایی استفاده میکنه، کامل بهم توضیح داد.
(البته به زبان انگلیسی ازش پرسید.)

🎥 ساخت سریال فرندز با استفاده از هوش مصنوعی

⏪ با استفاده از هوش مصنوعی، این ویدیو سریال فرندز رو در دهه ۵۰ میلادی به تصویر کشیده.

#هوش_مصنوعی #AI
@python_rd

کاربرد های پایتون در هوش مصنوعی:

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: پایتون به عنوان یکی از زبان‌های اصلی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch که ابزارهای قدرتمندی برای این حوزه ارائه می‌دهند، به زبان پایتون پیاده‌سازی شده‌اند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): در حوزه پردازش زبان طبیعی، پایتون از طریق کتابخانه‌هایی مانند NLTK (Natural Language Toolkit) و SpaCy استفاده می‌شود. این کتابخانه‌ها برای تحلیل و پردازش متون به زبان انسانی، تشخیص انواع متن، ترجمه ماشینی و دیگر کاربردها به کار می‌روند.

پردازش تصویر و بینایی ماشین: برای پردازش تصویر و بینایی ماشین، پایتون از کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و scikit-image استفاده می‌کند. این کتابخانه‌ها ابزارهایی برای تشخیص الگوها، تشخیص اشیا، تشخیص چهره، تشخیص اثر انگشت و سایر وظایف پردازش تصویر را فراهم می‌کنند.

سیستم‌های پیشنهادگی: در سیستم‌های پیشنهادگی (مانند سیستم‌های پیشنهاد محتوا)، پایتون به عنوان زبان اصلی برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. از کتابخانه‌هایی مانند Surprise و LightFM برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگی در پایتون استفاده می‌شود.

تحلیل داده و انتقال آنها به اطلاعات مفید: پایتون به عنوان یکی از ابزارهای اصلی برای تحلیل داده و استخراج اطلاعات از داده‌های ساختار یافته و نا‌ساختاری (مانند داده‌های وب، داده‌های حسگرها و داده‌های مرتبط با IoT) به کار می‌رود. کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و scikit-learn به این منظور استفاده می‌شوند.

پردازش گفتار: برای پردازش سیگنال‌های صوتی و تشخیص گفتار، پایتون از کتابخانه‌هایی مانند SpeechRecognition و librosa استفاده می‌کند.

همچنین، پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، در سایر حوزه‌های هوش مصنوعی نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد مانند رباتیک، تحلیل اعمال تصویری، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و غیره.

@python_rd