➖ نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی | AI
🔘 هوش مصنوعی برای هوشمندسازی ماشین‌ها استفاده میشه و مزایا و فایده‌ها زیادی برای جامعه و انسان داره.
👈 گام اول- ریاضیات
🔘 همون‌طور که اکثر دانشجویان رشته کامپیوتر می‌دانند ریاضیات و به خصوص مباحث جبرخطی، دیفرانسیل، حسابان، ساختمان گسسته و آمار و احتمال توی این رشته و گرایش نقش بزرگی رو ایفا می‌کنند؛ چرا که ماشین‌ها و کامپیوترها تنها راهی که می‌فهمند اعمال منطقی و ریاضیات است و برای این که ما برنامه‌ها و اهداف خودمون رو به اون منتقل کنیم باید بهشون فعالیت منطقی و ریاضیات بدیم.
🔘 در نتیجه شما برای شروع در گرایش هوش مصنوعی و زیرشاخه آن که بخواین فعالیت کنید، ناچارید این دروس رو یاد بگیرید.
👈 گام دوم - برنامه نویسی
🔘 برنامه نویسی رکن اصلی تو زمینه هوش مصنوعی داره و شما قبل از تسلط به زبان برنامه نویسی، باید به ساختمان داده و طراحی الگوریتم که از دروس تخصصی کامپیوتر هستند مسلط شوید چرا که شرط لازم برای نوشتن یک برنامه درست و بهینه و با خطا کم، باید الگوریتم رو به درستی دانست تا بتواند باعث صرفه‌جویی و کارآمد بودن بیشتر یک کد رو داشته باشد.
🔘 از بین زبان‌های برنامه نویسی که با هوش مصنوعی تعامل خوبی دارند، میتونیم به پایتون اشاره کنیم:
پایتون: به دلیل سادگی و داشتن پکیج‌هایی مثه sci-kit learn کار با این کتابخونه به طور عمده در زمینه‌های data mining و data analys است که طیف وسیعی از الگوریتم‌ها یادگیری ماشین در اون تعبیه شده، که از محبوب‌ترین زبان‌ها برنامه نویسی است.
🔘 بعد از یادگیری مقدماتی زبان برنامه نویسی، باید شیوه کار کردن با کتابخانه‌ها مختلف و مرتبط با هوش مصنوعی مثه numpy (کتابخونه‌ای که به کمکش میتونیم روی داده‌های عددی‌ایی که در حافظه موجوده، عملیات مختلفی رو انجام بدیم) رو یاد بگیرید و بارها و بارها تمرین کنید که در استفاده از اون متخصص شوید.
👈 گام سوم - مباحث و فیلدهای هوش مصنوعی
🔘 بعد از این که از مباحث اولیه عبور کردید، باید یه دانش عمومی از هوش مصنوعی رو آموزش ببینید.
🔘 بعد از پیشرفت هوش مصنوعی، این رشته به زیر رشته‌های مختلفی تقسیم شد که در عین ارتباطی که بین این زیرشاخه‌ها وجود داره، در موارد تخصصی و هدف‌های هر کدوم، تفاوت‌های چشم‌گیری رو شاهد هستیم.
🔘 بسته به علاقه و استعداد خودتون می‌تونید هر کدوم از این زیرشاخه‌ها رو انتخاب کنید که نقشه راه هر زیرشاخه با زیرشاخه دیگری تفاوت داره.
🔘 البته لازم به ذکر است که یکی دیگر از مهارت‌هایی که به پیشرفت شما در زمینه هوش مصنوعی کمک می‌کنه آشنایی کامل و تخصصی با زبان انگلیسی است چرا که به روز بودن و مطالعه‌ی مقالات روز دنیا در این رشته اهمیت بالایی داره اکثر این مقالات به زبان انگلیسی است و از آن‌جا که یه فیلد در رشته کامپیوتر است دانستن زبان انگلیسی لازم است.
📌 ریاضیات و برنامه نویسی برای همه زیرشاخه‌ها هوش مصنوعی موردنیازه و در واقع جز قدم‌های اولیه به عنوان پیش‌نیاز به حساب میاد.
@python_rd
🔘 هوش مصنوعی برای هوشمندسازی ماشین‌ها استفاده میشه و مزایا و فایده‌ها زیادی برای جامعه و انسان داره.
👈 گام اول- ریاضیات
🔘 همون‌طور که اکثر دانشجویان رشته کامپیوتر می‌دانند ریاضیات و به خصوص مباحث جبرخطی، دیفرانسیل، حسابان، ساختمان گسسته و آمار و احتمال توی این رشته و گرایش نقش بزرگی رو ایفا می‌کنند؛ چرا که ماشین‌ها و کامپیوترها تنها راهی که می‌فهمند اعمال منطقی و ریاضیات است و برای این که ما برنامه‌ها و اهداف خودمون رو به اون منتقل کنیم باید بهشون فعالیت منطقی و ریاضیات بدیم.
🔘 در نتیجه شما برای شروع در گرایش هوش مصنوعی و زیرشاخه آن که بخواین فعالیت کنید، ناچارید این دروس رو یاد بگیرید.
👈 گام دوم - برنامه نویسی
🔘 برنامه نویسی رکن اصلی تو زمینه هوش مصنوعی داره و شما قبل از تسلط به زبان برنامه نویسی، باید به ساختمان داده و طراحی الگوریتم که از دروس تخصصی کامپیوتر هستند مسلط شوید چرا که شرط لازم برای نوشتن یک برنامه درست و بهینه و با خطا کم، باید الگوریتم رو به درستی دانست تا بتواند باعث صرفه‌جویی و کارآمد بودن بیشتر یک کد رو داشته باشد.
🔘 از بین زبان‌های برنامه نویسی که با هوش مصنوعی تعامل خوبی دارند، میتونیم به پایتون اشاره کنیم:
پایتون: به دلیل سادگی و داشتن پکیج‌هایی مثه sci-kit learn کار با این کتابخونه به طور عمده در زمینه‌های data mining و data analys است که طیف وسیعی از الگوریتم‌ها یادگیری ماشین در اون تعبیه شده، که از محبوب‌ترین زبان‌ها برنامه نویسی است.
🔘 بعد از یادگیری مقدماتی زبان برنامه نویسی، باید شیوه کار کردن با کتابخانه‌ها مختلف و مرتبط با هوش مصنوعی مثه numpy (کتابخونه‌ای که به کمکش میتونیم روی داده‌های عددی‌ایی که در حافظه موجوده، عملیات مختلفی رو انجام بدیم) رو یاد بگیرید و بارها و بارها تمرین کنید که در استفاده از اون متخصص شوید.
👈 گام سوم - مباحث و فیلدهای هوش مصنوعی
🔘 بعد از این که از مباحث اولیه عبور کردید، باید یه دانش عمومی از هوش مصنوعی رو آموزش ببینید.
🔘 بعد از پیشرفت هوش مصنوعی، این رشته به زیر رشته‌های مختلفی تقسیم شد که در عین ارتباطی که بین این زیرشاخه‌ها وجود داره، در موارد تخصصی و هدف‌های هر کدوم، تفاوت‌های چشم‌گیری رو شاهد هستیم.
🔘 بسته به علاقه و استعداد خودتون می‌تونید هر کدوم از این زیرشاخه‌ها رو انتخاب کنید که نقشه راه هر زیرشاخه با زیرشاخه دیگری تفاوت داره.
🔘 البته لازم به ذکر است که یکی دیگر از مهارت‌هایی که به پیشرفت شما در زمینه هوش مصنوعی کمک می‌کنه آشنایی کامل و تخصصی با زبان انگلیسی است چرا که به روز بودن و مطالعه‌ی مقالات روز دنیا در این رشته اهمیت بالایی داره اکثر این مقالات به زبان انگلیسی است و از آن‌جا که یه فیلد در رشته کامپیوتر است دانستن زبان انگلیسی لازم است.
📌 ریاضیات و برنامه نویسی برای همه زیرشاخه‌ها هوش مصنوعی موردنیازه و در واقع جز قدم‌های اولیه به عنوان پیش‌نیاز به حساب میاد.
@python_rd
کتاب های حرفه ای پایتون:
1. Effective Python
2. Python Tricks
3. Fluent Python
4. Mastering Python
@python_rd
1. Effective Python
2. Python Tricks
3. Fluent Python
4. Mastering Python
@python_rd
📝 عصر جدید برنامه‌نویسی: هوش مصنوعی یک سال دیگر جای برنامه‌نویسان را می‌گیرد
در یک پیش‌بینی قابل توجه، دارو آمودی، رهبر شرکت پیشرو در زمینه هوش مصنوعی، انتروپیک، اعلام کرد که هوش مصنوعی در عرض چند ماه آینده قادر خواهد بود بخش عمده‌ای از کدهای برنامه‌نویسی را تولید کند. این پیش‌بینی، که با اشاره به پیشرفت‌های چشمگیر در ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot و Claude Code ارائه شده، نشان‌دهنده تحولی بنیادین در صنعت نرم‌افزار است.
آمودی معتقد است که در بازه زمانی 3 تا 6 ماه، هوش مصنوعی قادر خواهد بود 90 درصد از کدهای برنامه‌نویسی را تولید کند و در عرض یک سال، این رقم به 100 درصد خواهد رسید. این ادعا، که با توجه به سرعت سرسام‌آور پیشرفت‌های هوش مصنوعی مطرح شده، می‌تواند پیامدهای گسترده‌ای برای برنامه‌نویسان و شرکت‌های نرم‌افزاری داشته باشد
در یک پیش‌بینی قابل توجه، دارو آمودی، رهبر شرکت پیشرو در زمینه هوش مصنوعی، انتروپیک، اعلام کرد که هوش مصنوعی در عرض چند ماه آینده قادر خواهد بود بخش عمده‌ای از کدهای برنامه‌نویسی را تولید کند. این پیش‌بینی، که با اشاره به پیشرفت‌های چشمگیر در ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot و Claude Code ارائه شده، نشان‌دهنده تحولی بنیادین در صنعت نرم‌افزار است.
آمودی معتقد است که در بازه زمانی 3 تا 6 ماه، هوش مصنوعی قادر خواهد بود 90 درصد از کدهای برنامه‌نویسی را تولید کند و در عرض یک سال، این رقم به 100 درصد خواهد رسید. این ادعا، که با توجه به سرعت سرسام‌آور پیشرفت‌های هوش مصنوعی مطرح شده، می‌تواند پیامدهای گسترده‌ای برای برنامه‌نویسان و شرکت‌های نرم‌افزاری داشته باشد
🖥 در پایتون، دستور break اغلب برای خاتمه دادن زودهنگام یک حلقه استفاده می شود، اما گاهی اوقات استفاده از آن می تواند منجر به کد خوانا یا گیج کننده کمتر شود. در این مقاله، به جایگزین هایی می پردازیم که می توانند به تمیزتر و قابل فهم تر شدن کد شما کمک کنند.
▪ استفاده از ساختار for/else:
اگر زمانی که حلقه بدون خروج اجباری به پایان می رسد نیاز به انجام اقدامات اضافی دارید، می توانید از یک بلوک else استفاده کنید. در این حالت، کد داخل else فقط در صورتی اجرا می شود که حلقه به طور طبیعی خاتمه یابد و نه با شکست.
▪ کنترل حلقه پرچم:
به جای استفاده از break، می توانید یک متغیر Boolean (پرچم) ایجاد کنید که نشان می دهد شرط خروج برآورده شده است. این به شما امکان می دهد به صراحت مشخص کنید که چه زمانی حلقه باید پایان یابد و منطق را واضح تر می کند.
▪ بازگشت از تابع (بازگشت):
اگر حلقه در داخل یک تابع باشد، می توانید با خاتمه دادن به تابع با بازگشت، از شکست جلوگیری کنید. این رویکرد بلافاصله نتیجه را برمی گرداند و از اجرای کد بیشتر جلوگیری می کند، که اغلب منطق را ساده می کند.
▪ استفاده از استثناها:
در برخی موارد، به‌ویژه زمانی که باید از حلقه‌های تودرتو خارج شوید، می‌توانید یک استثنای خاص را تعریف و پرتاب کنید. این روش به شما این امکان را می دهد که به طور تمیز از چندین سطح از حلقه ها خارج شوید و سپس استثنا را در یک مکان مدیریت کنید.
هر یک از این گزینه ها ممکن است بسته به زمینه مشکل مناسب تر باشند. استفاده از چنین تکنیک هایی به قابل پیش بینی تر شدن کد، بهبود قابلیت نگهداری آن و افزایش خوانایی کمک می کند. سعی کنید یکی از این رویکردها را در پروژه خود اعمال کنید و ببینید که چگونه ساختار کد شما را بهبود می بخشد!
https://t.me/python_rd
▪ استفاده از ساختار for/else:
اگر زمانی که حلقه بدون خروج اجباری به پایان می رسد نیاز به انجام اقدامات اضافی دارید، می توانید از یک بلوک else استفاده کنید. در این حالت، کد داخل else فقط در صورتی اجرا می شود که حلقه به طور طبیعی خاتمه یابد و نه با شکست.
▪ کنترل حلقه پرچم:
به جای استفاده از break، می توانید یک متغیر Boolean (پرچم) ایجاد کنید که نشان می دهد شرط خروج برآورده شده است. این به شما امکان می دهد به صراحت مشخص کنید که چه زمانی حلقه باید پایان یابد و منطق را واضح تر می کند.
▪ بازگشت از تابع (بازگشت):
اگر حلقه در داخل یک تابع باشد، می توانید با خاتمه دادن به تابع با بازگشت، از شکست جلوگیری کنید. این رویکرد بلافاصله نتیجه را برمی گرداند و از اجرای کد بیشتر جلوگیری می کند، که اغلب منطق را ساده می کند.
▪ استفاده از استثناها:
در برخی موارد، به‌ویژه زمانی که باید از حلقه‌های تودرتو خارج شوید، می‌توانید یک استثنای خاص را تعریف و پرتاب کنید. این روش به شما این امکان را می دهد که به طور تمیز از چندین سطح از حلقه ها خارج شوید و سپس استثنا را در یک مکان مدیریت کنید.
هر یک از این گزینه ها ممکن است بسته به زمینه مشکل مناسب تر باشند. استفاده از چنین تکنیک هایی به قابل پیش بینی تر شدن کد، بهبود قابلیت نگهداری آن و افزایش خوانایی کمک می کند. سعی کنید یکی از این رویکردها را در پروژه خود اعمال کنید و ببینید که چگونه ساختار کد شما را بهبود می بخشد!
https://t.me/python_rd
set.difference
متد تفاوت () تفاوت بین دو مجموعه را محاسبه می کند و عناصری را که منحصر به مجموعه اول هستند برمی گرداند. از نظر ریاضی، عملیات A.difference(B) معادل عملیات A - B است. همچنین می توانید تفاوت مجموعه ها را با استفاده از عملگر "–" پیدا کنید.
https://t.me/python_rd
متد تفاوت () تفاوت بین دو مجموعه را محاسبه می کند و عناصری را که منحصر به مجموعه اول هستند برمی گرداند. از نظر ریاضی، عملیات A.difference(B) معادل عملیات A - B است. همچنین می توانید تفاوت مجموعه ها را با استفاده از عملگر "–" پیدا کنید.
https://t.me/python_rd
👩🏻💻 خیلی وقتا شده یه کد پایتون با هزار زحمت نوشتیم، ولی چون دوستا یا همکارامون پایتون نداشتن، نمی‌تونستن ازش استفاده کنن.
✏️ همه‌مون می‌دونیم که نصب پایتون و مدیریت وابستگی‌ها برای کاربرای غیر فنی چقدر دردسر داره. تازه اگه یه ذره با محیط‌های مجازی آشنا نباشن که دیگه هیچی! کلاً بیخیال استفاده از اون برنامه می‌شن.
⏪ واسه همین عاشق PyInstaller شدم! با این ابزار می‌تونی برنامه‌هات رو به فایل‌های اجرایی تبدیل کنی.
📌 یعنی طرف فقط کافیه یه دابل کلیک کنه تا برنامه اجرا شه. دیگه نه نیازی به نصب پایتون داره، نه مدیریت وابستگی‌ها، هیچی! انگار یه برنامه معمولی رو ویندوزه.
✔️ با PyInstaller خیالم راحته که هر کی با هر سطح دانش فنی می‌تونه از برنامه‌های پایتونی من استفاده کنه.😍
┌ PyInstaller
└ GitHub-Repos
@python_rd
✏️ همه‌مون می‌دونیم که نصب پایتون و مدیریت وابستگی‌ها برای کاربرای غیر فنی چقدر دردسر داره. تازه اگه یه ذره با محیط‌های مجازی آشنا نباشن که دیگه هیچی! کلاً بیخیال استفاده از اون برنامه می‌شن.
⏪ واسه همین عاشق PyInstaller شدم! با این ابزار می‌تونی برنامه‌هات رو به فایل‌های اجرایی تبدیل کنی.
📌 یعنی طرف فقط کافیه یه دابل کلیک کنه تا برنامه اجرا شه. دیگه نه نیازی به نصب پایتون داره، نه مدیریت وابستگی‌ها، هیچی! انگار یه برنامه معمولی رو ویندوزه.
✔️ با PyInstaller خیالم راحته که هر کی با هر سطح دانش فنی می‌تونه از برنامه‌های پایتونی من استفاده کنه.😍
┌ PyInstaller
└ GitHub-Repos
@python_rd