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

⭕️فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های دیتاساینسی در زبان  پایتون

1. NumPY
2. SciPY
3. TensorFlow
4. Keras
5. Matplotlib
6. Pandas

@python_rd

Machine Learning with Python for Everyone


کتاب یادگیری ماشین با پایتون برای همه


@python_rd