توی کانال یوتیوب harvard cs50 python میتونی پایتون رو از استاد دانشگاه هاروارد یاد بگیری

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

match case در پایتون

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

گرفتن عکس با وبکم سیستم با پایتون

◦•◉✿ @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 ✿◉•◦

🔴 شمارش تعداد خودرو با پایتون

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

این یه وبسایت خوب برای تمرین برنامه نویسی با پایتونه:

pynative.com

⠀◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

معرفی کتاب

Python for Data Analysis


◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

💎 استفاده موفق از هوش مصنوعی و ChatGPT در شهرهای جهان

💢 هوش مصنوعی قرار است بخش‌های مختلفی از جهان را تغییر دهد. ChatGPT نیز هرچند به‌عنوان یک چت‌ربات برای مکالمات آنلاین معرفی شد، اما در حال حاضر کارایی‌های آن بسیار بیشتر شده است.

🔥 بهره‌گیری از ChatGPT در سنگاپور: در سنگاپور مدل‌های زبانی هوش مصنوعی مانند ChatGPT در حال حاضر برای سرعت بخشیدن به وظایف روزمره کارمندان دولت استفاده می‌شود.

🔥 بهره‌گیری از ChatGPT در دبی: دبی نمونه دیگری از شهری است که از ChatGPT یا فناوری‌های مشابه در برنامه‌ریزی شهری خود استفاده می‌کند. اداره برق و آب دبی اعلام کرده است که نخستین شرکت برق در سطح جهان خواهد بود که از ChatGPT استفاده می‌کند.

🔥 نقش هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی شهری چین: چین در حال سرمایه‌گذاری‌های کلان روی پروژه‌های هوش مصنوعی برای فعالیت‌های کلان‌شهرهای خود است. این کشور در حال رقابت برای رسیدن به ایالات‌متحده از نظر استفاده از هوش مصنوعی، همچنین گستردگی تحقیق و توسعه است.

#هوش_مصنوعی #AI


◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔶 چیت‌شیت PyTorch

پایتورچ یا PyTorch، یه فریمورک یادگیری ماشین منبع بازه که به دولوپرها اجازه می‌ده تا مدل‌های یادگیری عمیق بسازن یا به کار بگیرن.

این فریمورک رو تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک توسعه داده و به طور گسترده برای تحقیق و تولید در صنایع مختلف استفاده می‌شه. 

https://pytorch.org/tutorials/beginner/ptcheat.html

◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

✅ کتابخانه NumPy چیست؟

📚کتابخانه NumPy یک کتابخانه پایتون منبع باز است که تقریباً در هر زمینه‌ای از علم و مهندسی استفاده می‌شود. این استاندارد جهانی برای کار با داده های عددی در پایتون است و در هسته اکوسیستم های علمی Python و PyData قرار دارد. کاربران NumPy شامل همه افراد از کدنویسان مبتدی تا محققان با تجربه هستند که تحقیقات و توسعه علمی و صنعتی را انجام می دهند. NumPy API به طور گسترده در Pandas، SciPy، Matplotlib، scikit-learn، scikit-image و بسیاری دیگر از بسته های علوم داده و علمی Python استفاده می شود.
⭕️ کتابخانه NumPy شامل آرایه های چند بعدی و ساختارهای داده ماتریسی است.

📝 این کتابخانه پایه ترین کتابخانه مورد استفاده در هوش مصنوعی است و فراگیری بیشتر آن باعث فهم بیشتر داده و شیوه آماده سازی آن برای الگوریتم می شود.


◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦