🔴 هوش مصنوعی های کاربردی:

1. Dall E 2 : تبدیل متن به عکس
2. Supertone : آهنگ ساز
3. Synthesia : ساخت آواتار
4. Kaiber : تبدیل متن به ویدیو
5. Grammarly : تصحیح دستوری متن
6. Jasper : تولید محتوا
7. ChatGPT : جواب هر سوالی
8. Tone : تبدیل متن به صدا

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

مقایسه کد زنی و استخراج دیتا به کمک SQL و Pandas


⚙@python_rd

🔴 هرکدوم چه‌ کاربردی دارن؟✌️

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 از این روش استفاده کنید👌

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 وبسایت های مورد نیاز برای دانشجو ها:

1. Doctranslator.com ترجمه فایل پی دی اف
2. Speechtext.ai تایپ صوتی
3. sci_hub.se دانلود رایگان مقاله
4. summarizer.org تبدیل پی دی اف به power

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 برای نوشتن رزومه از ChatGPT استفاده نکنید، به جاش از kickresume استفاده کنید.

یک الگوی رزومه انتخال کنید و اونو برای خودتون بسازید، همچنین به شما اجازه میده رزومه قبلی خودتون رو دوباره بنویسید و اون رو با رزومه های موجود توی پایگاه داده خودتون مقایسه کنید.

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 شمارش تعداد خودرو با پایتون

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

دوهزارتایی شدیم❤️

🔵 یادگیری زبان انگلیسی با هوش مصنوعی

1️⃣ با deep write اشتباهات متن خودتون تصحیح کنید
➡️ https://www.deepl.com/write

2️⃣ دوره‌های زبان انگلیسی با دستیاری هوش مصنوعی

➡️ https://alulaenglish.com

3️⃣ متن شما را به 100 زبان بازنویسی می‌کند.

➡️ https://alulaenglish.com

4️⃣ ادیت GPT، افزونه‌ی کروم برای بررسی متن و تصحیح آن
➡️ Chrome

5️⃣ کارنا یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی برای یادگیری زبان انگلیسی
📥 IOS
📥 Android

6️⃣ معلم زبان انگلیسی
👨‍🏫 Slai

#هوش_مصنوعی #AI #معرفی_سایت #Introduce_Site #زبان

https://t.me/python_rd

آنالیز داده با پایتون
پایتون با داشتن کتابخانه‌های بسیار زیاد، یکی از بهترین ابزارهای برای انجام تحلیل داده است. در ادامه به برخی از کتابخانه‌های مهم برای انجام تحلیل داده با پایتون اشاره می‌کنم.

1. کتابخانه NumPy: کتابخانه‌ای برای محاسبات علمی که توانایی ایجاد آرایه‌های چند بعدی را دارد. این کتابخانه به عنوان پایه برای کتابخانه‌های دیگری مانند Pandas و Scikit-Learn استفاده می‌شود.

2. کتابخانه Pandas: کتابخانه‌ای برای تحلیل داده که به صورت مستقیم با داده‌های داخلی و خارجی کار می‌کند. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد دیتافریم، انجام عملیات روی داده‌ها، ترکیب داده‌ها، تغییر شکل داده‌ها و غیره را دارد.

3. کتابخانه Matplotlib: یک کتابخانه برای ترسیم نمودارهای داده‌ای است. این کتابخانه امکان ترسیم انواع نمودارهای مختلف مانند نمودار خطی، نمودار نقطه‌ای، نمودار شعاعی و غیره را فراهم می‌کند.

4. کتابخانه Seaborn: یک کتابخانه برای ترسیم نمودارهای داده‌ای زیبا و جذاب است. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ترسیم نمودارهای چند متغیره، نمودارهای توزیع، نمودارهای رابطه و غیره را دارد.

5. کتابخانه Scikit-Learn: یک کتابخانه برای یادگیری ماشین است که به صورت گسترده‌ای در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین، ارزیابی مدل‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها و غیره را دارد.

6. کتابخانه Statsmodels: یک کتابخانه برای مدل‌سازی آماری است. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد مدل‌های آماری، تحلیل داده‌های زمانی، تحلیل رگرسیونی و غیره را دارد.

7. کتابخانه TensorFlow: یک کتابخانه برای یادگیری عمیق است که برای ایجاد مدل‌های پیچیده‌ی یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این کتابخانه قابلیت‌هایی مانند ایجاد شبکه‌های عصبی، ارزیابی مدل‌ها، پردازش تصویر و غیره را دارد.

با استفاده از این کتابخانه‌ها، می‌توانید داده‌های خود را تحلیل کرده و به نتایج مورد نظر دست یابید.
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 بهترین چنل های یوتیوب برای پایتون:

1. Tech With TIM
2. FreeCodeCamp
3. CodewithHarry
4.Telusko
5. Corey Schafer

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

تصویر هوش مصنوعی Midjourney از یک جنگجو زن ایرانی:
#هوش‌_مصنوعی
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

✔️ 442 Startup failure Post-Mortems
۴۴۲ استارت‌آپ شکست خورده؛ داستان و علت شکست استارتاپهای مختلف در حوزه‌های هوش مصنوعی، کریپتوکارنسی، سلامت و ...
#مقاله
#هوش‌_مصنوعی
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

عملیات های پایه ریاضی در یک نگاه

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

در زمینه‌ی آموزش، اینترنت منبع بسیار خوبی است و شما می‌توانید از طریق سایت‌ها و پلتفرم‌های آنلاین به یادگیری موضوعات مختلف بپردازید. البته، بهترین سایت‌ها بستگی به نیاز‌ها و علاقه‌های شما دارد. اما من می‌توانم به شما تعدادی از سایت‌های معروف در زمینه‌ی آموزش را معرفی کنم:

1. Coursera (https://www.coursera.org/): این سایت یکی از بزرگترین پلتفرم‌های آموزش آنلاین است و دسترسی به دوره‌های مختلفی در زمینه‌های مختلف از جمله علوم کامپیوتر، مهندسی، هنر، علوم انسانی و غیره را فراهم می‌کند.

2. Udemy (https://www.udemy.com/): این سایت یکی دیگر از پرطرفدارترین سایت‌های آموزش آنلاین است. شما می‌توانید در اینجا دوره‌هایی در زمینه‌های مختلف را پیدا کنید و به صورت آنلاین آن‌ها را طی کنید.

3. Khan Academy (https://www.khanacademy.org/): این سایت رایگان است و دسترسی به دروسی در زمینه‌های مختلف از جمله ریاضیات، علوم، هنر و غیره را فراهم می‌کند. محتوای آموزشی آن به زبان‌های مختلف نیز موجود است.

4. Codecademy (https://www.codecademy.com/): اگر به برنامه‌نویسی علاقه‌مندید، این سایت برای یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند Python، JavaScript و غیره بسیار مناسب است.

5. Udacity (https://www.udacity.com/): این سایت نیز دوره‌های آموزشی در زمینه‌های مختلف از جمله مهندسی نرم‌افزار، هوش‌مصنوعی و اندروید را ارائه می‌دهد.

این لیست تنها چند مثال از سایت‌های آموزشی است و هنوز بسیاری دیگر وجود دارند. برای پیدا کردن بهترین سایت‌های آموزشی، بهتر است نیازها و علاقه‌های خود را مشخص کنید و سپس با استفاده از موتورهای جستجو و نظرات کاربران، به سایت‌های مناسب دست پیدا کنید. همچنین، بهتر است منابع رسمی و معتبری را در نظر بگیرید و همیشه به تارنمای رسمی سایت‌ها و منابع آموزشی ارجاع دهید. 😉
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

➖ 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.

#نقشه_راه #RoadMap #هوش_مصنوعی #AI

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

تکنولوژی‌های هوش مصنوعی به تفکیک زمینه‌های استفاده.
خصوصا در زمینه تحقیق و مقاله نویسی و ویراستاری نباید از هوش مصنوعی غافل شد.
#AI
#هوش_مصنوعی
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦