👁یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت در هوش مصنوعی

وقتی صحبت از یادگیری ماشین می‌کنیم، یکی از اولین دسته‌بندی‌ها اینه که داده‌هامون برچسب‌دار باشن یا نه. همین مسئله تفاوت اصلی دو رویکرد مهم رو رقم می‌زنه:

👩🏻‍🏫 یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

توی این روش، هر داده شامل ورودی (ویژگی‌ها) و خروجی (برچسب درست) هست.

الگوریتم با دیدن این جفت‌ها یاد می‌گیره که تابعی بسازه که ورودی‌های جدید رو به خروجی درست نگاشت کنه.

کاربردها:

🗂 Classification (دسته‌بندی):
تشخیص ایمیل اسپم، تشخیص بیماری از روی عکس پزشکی، تشخیص چهره.

📈 Regression (رگرسیون):
پیش‌بینی قیمت مسکن، پیش‌بینی دما، یا پیش‌بینی سهام.

❗️چالش‌ها: نیاز به داده‌های برچسب‌دار زیاد (که تهیه‌ی اون‌ها هزینه‌بر و زمان‌بره).



📖 یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

اینجا داده‌ها فقط ویژگی دارن و هیچ برچسبی وجود نداره.

هدف مدل پیدا کردن ساختار پنهان، شباهت‌ها، تفاوت‌ها یا الگوهای ناشناخته است.

کاربردها:

🛒 Clustering (خوشه‌بندی):
گروه‌بندی مشتریان براساس رفتار خرید، یا گروه‌بندی مقالات علمی مشابه.

📦Dimensionality Reduction (کاهش ابعاد):
مثل PCA برای فشرده‌سازی داده‌ها یا آماده‌سازی برای تجسم.

🔎 Anomaly Detection (کشف ناهنجاری):
تشخیص تراکنش‌های مشکوک بانکی یا شناسایی خطا در دستگاه‌ها.


❗️چالش‌ها: نبود برچسب یعنی قضاوت درستی یا غلطی کار مدل سخت‌تره.



⚖️ خلاصه تفاوت‌ها

Supervised 👉🏻 داده برچسب‌دار، هدف
پیش‌بینی خروجی.

Unsupervise 👉🏻 داده بدون برچسب، کشف ساختار پنهان.


🔮 نکته مهم: ترکیب این دو رویکرد (مثل یادگیری نیمه‌نظارتی یا Self-Supervised Learning) امروز به‌خصوص در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) بسیار مهم شده.


#AI #Fact

Channel | Group

☁️ Serverless☁️

Serverless Computing⤵️

یک مدل پردازش ابریه که توش توسعه‌دهنده‌ها دیگه لازم نیست نگران مدیریت سرور، مقیاس‌گذاری یا نگهداری زیرساخت باشن.

یعنی برنامه‌نویس فقط کُد می‌نویسه و کُدش رو روی پلتفرم اجرا می‌کنه، بقیه‌ی کارها (مثل بالا بردن ظرفیت وقتی درخواست‌ها زیاد میشه یا کم کردن منابع وقتی کاربر کمتره) به عهده‌ی سرویس‌دهنده‌ی ابریه.


🔑 ویژگی‌های اصلی Serverless

🍃بدون مدیریت سرور: هیچ نیازی به خرید یا مدیریت مستقیم سرور نداری.

🔍مقیاس‌پذیری خودکار (Auto Scaling): وقتی هزاران کاربر میان، سیستم خودش منابع بیشتری اختصاص میده. وقتی کاربر کمه، منابع آزاد میشن.

💰پرداخت به اندازه‌ی استفاده: فقط برای مدت زمانی که کد اجرا میشه پول میدی (نه برای سرور روشن ۲۴/۷).

💻تمرکز روی کُد: توسعه‌دهنده به جای فکر کردن به کانفیگ، امنیت، سخت‌افزار و ... فقط روی منطق برنامه کار می‌کنه.

از دو بخش اصلی تشکیل شده:

1️⃣ FaaS (تابع به‌عنوان سرویس)

2️⃣ BaaS (بک‌اند به‌عنوان سرویس)


📌 مزایا

💳هزینه پایین‌تر (پرداخت فقط بر اساس استفاده).

📈توسعه سریع‌تر (تمرکز روی کُد).

🪄مقیاس‌پذیری نامحدود.

💡مدیریت آسان‌تر.



⚠️ معایب و چالش‌ها

❄️Cold Start: وقتی مدت زیادی استفاده نشه، اجرای اولین درخواست می‌تونه با تأخیر شروع بشه.

⌛️محدودیت زمان اجرا: معمولا هر تابع فقط تا چند دقیقه می‌تونه کار کنه.

🖥وابستگی به Vendor (Lock-in): چون هر پلتفرم ابری قوانین و ابزار خودش رو داره، مهاجرت به سرویس دیگه سخت میشه.



🛠️ سرویس‌دهنده‌های معروف Serverless

AWS Lambda (مشهورترین)
Google Cloud Functions
Azure Functions
Cloudflare Workers


📊 به طور خلاصه: Serverless یعنی «نوشتن کُد بدون فکر کردن به سرور». توابعی که فقط در صورت نیاز اجرا میشن، به طور خودکار مقیاس میگیرن و هزینه‌شون فقط به اندازه‌ی مصرفه.


#Web #Fact

Channel | Group

⚡FaaS (Function as a Service)


وقتی از Serverless حرف می‌زنیم، مهم‌ترین بخشش Function as a Service یا همون توابع به‌عنوان سرویس هست.


✔️به جای اینکه یک برنامه‌ی بزرگ بنویسی و روی یک سرور دائمی اجراش کنی، برنامه‌ت رو به چند تابع کوچک و مستقل تقسیم می‌کنی.

👩🏻‍💻هر تابع فقط وقتی یک رویداد (Event) اتفاق بیفته اجرا میشه.



📌 چند مثال ساده از رویدادها:

HTTP Request👇🏻

وقتی کاربر تو مرورگر روی دکمه کلیک کنه و درخواست به سرور بره.


آپلود فایل👇🏻

وقتی عکسی یا فایلی روی سیستم آپلود بشه.


تغییر در دیتابیس👇🏻

مثلا وقتی رکورد جدیدی توی جدول اضافه میشه.


پیام صف (Message Queue)👇🏻

وقتی پیامی به یک صف مثل Kafka یا RabbitMQ ارسال میشه.


زمان‌بندی (Cron job)👇🏻

مثلا تابعی که هر شب ساعت ۱۲ اجرا بشه.

✨ و در نهایت:

🚀رویداد = ماشه (Trigger) برای اجرا شدن یک تابع.


#Web #Fact

Channel | Group

🚀👨‍💻 روز برنامه‌نویس مبارک!
به افتخار همه Ctrl+C / Ctrl+V‌ های تاریخ 😅❤️


#fun

Channel | Group

⚡BaaS (Backend as a Service)

وقتی صحبت از Serverless می‌شه، علاوه بر FaaS بخش مهم دیگه‌ش Backend as a Service هست.

✔️به جای اینکه کل بک‌اند (مثل مدیریت دیتابیس، احراز هویت، ذخیره‌سازی فایل، و …) رو خودت از صفر بسازی، از یک بک‌اند آماده استفاده می‌کنی.

👩🏻‍💻این سرویس‌ها زیرساخت رو برات فراهم می‌کنن تا تو فقط روی کدنویسی بخش اصلی اپلیکیشن تمرکز کنی.


📌 چند قابلیت معمول در BaaS:

دیتابیس آماده👇🏻
ذخیره و مدیریت داده بدون نیاز به سرور جدا.

احراز هویت👇🏻
ورود/ثبت‌نام کاربر با چند خط کد ساده.

ذخیره‌سازی فایل👇🏻
آپلود و مدیریت عکس، ویدیو یا اسناد.

پوش نوتیفیکیشن👇🏻
ارسال اعلان به کاربرها بدون دردسر.

آنالیتیکس👇🏻
دیدن رفتار کاربرها در اپلیکیشن.



⬅️ و در نهایت:
🚀BaaS = یک بک‌اند آماده برای سرعت گرفتن در توسعه


#Web #Fact

Channel | Group

⚡ Open Source Software (OSS)

نرم‌افزاریه که کد منبع اون برای همه در دسترسه. هر کسی می‌تونه کد رو ببینه، تغییر بده، بهبود بده و حتی دوباره منتشر کنه (طبق قوانین مجوز).


🔑 ویژگی‌های کلیدی Open Source:

🫧شفافیت: همه می‌تونن ببینن کد چه کاری انجام میده.

👥مشارکت جمعی: صدها یا هزاران توسعه‌دهنده از سراسر دنیا با هم روی پروژه کار می‌کنن.

🔐امنیت و پایداری: چون افراد زیادی کد رو بررسی می‌کنن، باگ‌ها و مشکلات امنیتی سریع‌تر کشف و رفع میشن.

🌾انعطاف‌پذیری: می‌تونی کد رو مطابق نیاز خودت تغییر بدی.

📄مجوز: هر پروژه متن‌باز تحت یک مجوز (مثل MIT, GPL, Apache) منتشر میشه که مشخص می‌کنه بقیه چطور می‌تونن از اون استفاده کنن.



✨ مزایا برای برنامه‌نویس‌ها:

✔️ یادگیری از کد واقعی و پروژه‌های بزرگ.

✔️ همکاری در پروژه‌ها و ساخت رزومه حرفه‌ای.

✔️ استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های رایگان.

✔️ فرصت مشارکت در پروژه‌هایی که کل دنیا ازشون استفاده می‌کنن.

🚀 Open Source ⤵️
ترکیب آزادی + همکاری + نوآوری

🌐آینده‌ی نرم‌افزار به متن‌باز بودن وابسته‌ست.


#Programming #Fact

Channel | Group

⚖️ Open Source Licenses

وقتی یک نرم‌افزار متن‌باز منتشر میشه، همیشه یه مجوز (License) همراهشه.


این مجوز مشخص می‌کنه:

👩🏻‍💻 چه کسی می‌تونه ازش استفاده کنه؟

🔧 چه تغییراتی مجازه؟

📤 میشه پروژه رو دوباره منتشر کرد یا نه؟


📌 چند لایسنس مشهور در متن‌باز:

🔹 MIT License

🔗یکی از آزادترین و ساده‌ترین لایسنس‌ها.

🔗می‌تونی هر کاری بکنی (استفاده، تغییر، حتی فروش)، فقط باید اسم نویسنده اصلی ذکر بشه.

🔹 GPL (GNU General Public License)

🔗خیلی سخت‌گیرانه‌تره.

🔗اگر پروژه‌ای رو با GPL تغییر بدی و منتشر کنی باید کل پروژه‌ی جدید هم متن‌باز باشه.

🔹 Apache License

🔗شبیه MIT اما با تاکید روی حقوق پتنت.

🔗برای شرکت‌های بزرگ جذابه چون محدودیت‌های قانونی مشخص‌تری داره.

🔹 BSD License

🔗قدیمی و ساده.

🔗آزادی عمل زیاد، اما الزام به حفظ نام نویسندگان اصلی.

✨ چرا لایسنس مهمه؟

جلوی سوءاستفاده از پروژه‌ها رو می‌گیره و باعث میشه توسعه‌دهنده‌ها با خیال راحت کدشون رو منتشر کنن.


🚀 انتخاب لایسنس درست = آینده‌ی درست برای پروژه‌ی متن‌باز.


#Programming #Fact

Channel | Group

🧩Design Pattern

👩🏻‍💻 تا حالا شده وسط کدنویسی گیر کنی و فکر کنی "حتما یه راه حل آماده باید براش باشه"؟

اینجا دقیقاً Design Pattern ها وارد میشن.

📌 Design Pattern⤵️
یعنی چی؟

یه سری الگوها و راهکارهای امتحان‌شده برای حل مشکلات پرتکرار در طراحی نرم‌افزار.


🔑 چرا مهمن؟

🚲جلوگیری از اختراع دوباره‌ی چرخ

📉کاهش پیچیدگی کد

📈افزایش قابلیت نگهداری و توسعه

🧠فهم بهتر بین تیم‌های برنامه‌نویسی (چون همه این الگوها رو میشناسن)

📂 دسته‌بندی معروف الگوها:

Creational ⤵️
برای ساخت اشیا (مثل Singleton, Factory)

Structural ⤵️
برای سازمان‌دهی کد و ارتباط بین کلاس‌ها (مثل Adapter, Facade)

Behavioral ⤵️
برای مدیریت رفتار و تعامل بین اشیا (مثل Observer, Strategy)

🚀 به طور خلاصه:

دیزاین پترن‌ها مثل جعبه‌ابزار آماده‌ان که برنامه‌نویس‌ها می‌تونن برای مشکلات پرتکرار، سریع‌ترین و بهترین راهکار رو ازشون انتخاب کنن.


#Programming #Fact

Channel | Group

☁️ Cloud-Native ☁️

👩🏻‍💻 تا حالا شده یه نرم‌افزار سنتی رو ببری روی Cloud ولی ببینی مشکلات سازگاری و مقیاس‌پذیری داره؟

اینجاست که Cloud-Native وارد میشه.

📌 Cloud-Native⤵️
یعنی چی؟

یعنی طراحی و ساخت اپلیکیشن‌ها از همون اول برای Cloud.

نه اینکه یه برنامه‌ی قدیمی رو ببریم رو Cloud، بلکه جوری می‌سازیمش که ویژگی‌های ابر (Scalability, Automation, Flexibility) رو از پایه داشته باشه.


🔑 ویژگی‌های اصلی Cloud-Native:

🧩 Microservices

برنامه به ماژول‌های کوچیک (Microservice) تقسیم میشه، هرکدوم مستقل و قابل توسعه.


📦 Containers

اجرا توی کانتینرها (مثل Docker) بدون وابستگی به سخت‌افزار یا سیستم‌عامل.


⚙️ Orchestration

مدیریت خودکار سرویس‌ها با ابزارهایی مثل Kubernetes.


🚀 CI/CD & DevOps

توسعه و استقرار سریع با فرآیندهای خودکار.


📈 Scalability & Resilience

برنامه‌ها به صورت خودکار مقیاس می‌گیرن و در برابر خرابی مقاومن.



📊 چرا Cloud-Native مهمه؟

💳 کاهش هزینه‌های زیرساخت

🚀 سرعت بالا در توسعه و انتشار نسخه‌ها

∞ مقیاس‌پذیری تقریباً بی‌نهایت

📎 انعطاف برای تغییرات سریع


💡و در نهایت Cloud-Native یعنی: 👇🏻

اپلیکیشن‌هایی که برای ابر به دنیا میان، نه اینکه بعداً به زور به ابر منتقل بشن.


#Cloud #Fact

Channel | Group

🧩 Readable Code ⤵️
یعنی چی؟

یعنی نوشتن کدی که واضح، قابل فهم و مثل متن ساده باشه. نه فقط برای کسی که خودش نوشته، بلکه برای هر برنامه‌نویسی که بعداً اون کد رو می‌بینه.

👩🏻‍💻 کدی که فقط ماشین بفهمه نصف راهه؛ کدی ارزشمنده، که انسان هم راحت بخونه و بفهمه.


🔑 اصول Readable Code:

📝 اسم‌گذاری درست:
متغیر و تابع باید دقیقا نشون بده چه کاری می‌کنه.

📏 یکنواختی در سبک کدنویسی:
Indentation، فاصله‌گذاری و Conventionها باید ثابت باشن.

💡 سادگی به جای پیچیدگی:
راه‌حل ساده = کدی که سریع‌تر خونده میشه و کمتر باگ داره.

📚 کامنت و مستندسازی هدفمند:
نه شلوغ، نه مبهم؛ فقط جاهایی که نیاز به توضیح اضافه دارن.

🔄 توابع کوچک و واضح:
هر تابع یک مسئولیت 👈🏻 خوندن و تغییر دادن کد راحت‌تر میشه.

📊 چرا مهمه؟

کاهش هزینه‌ی نگهداری

تسهیل همکاری تیمی

افزایش سرعت توسعه

جلوگیری از دوباره‌کاری



🚀 به طور خلاصه Readable Code یعنی کدی بنویسیم که ماشین اجراش کنه و انسان راحت بخونه.


#Programming #Cleancode

Channel | Group

🌀 نمونه‌های شگفت‌انگیز از پروژه‌های Open Source


👩🏻‍💻 اوپن‌سورس فقط کدی نیست که رایگانه؛ یه اکوسیستمه که همکاری جهانی رو ممکن کرده و پروژه‌هایی ساخته که حتی غول‌های نرم‌افزاری به‌تنهایی نمی‌تونستن بسازن.


📌 چند نمونه‌ی مهم:

🔹 Linux Kernel

✨ شروع: یه پروژه دانشجویی در ۱۹۹۱

🔧 الان: ستون اصلی سرورها، ابرها، گوشی‌ها (Android) و حتی IoT.

👨‍💻 بیش از ۲۰ میلیون خط کد با مشارکت هزاران توسعه‌دهنده در سراسر دنیا.

🔹 Android (AOSP)

📱 به‌لطف اوپن‌سورس بودن، شرکت‌ها نسخه‌های سفارشی خودشونو ساختن.

🌍 امروز روی بیش از ۷۰٪ گوشی‌های جهان فعاله.

🔹 Python

🐍 زبانی با فلسفه‌ی Readable Code

🚀 امروز پایه‌ی اصلی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده.

🔹 TensorFlow

🤖 فریم‌ورک یادگیری ماشین گوگل.

📊 بعد از اوپن‌سورس شدن: هزاران افزونه، آموزش و مدل توسط جامعه جهانی ساخته شد.



🔹 Kubernetes

⚙️ اول پروژه‌ی داخلی گوگل برای مدیریت کانتینرها.

☁️ بعد از اوپن‌سورس شدن: تبدیل به استاندارد جهانی Cloud-Native.



🔹 Git

🔀 ساخته‌ی لینوس توروالدز برای کنترل نسخه.

🌐 اوپن‌سورس بودنش باعث شکل‌گیری GitHub و GitLab شد؛ الان قلب توسعه نرم‌افزار دنیا.



✅ نتیجه:

اوپن‌سورس ثابت کرد وقتی دانش به اشتراک گذاشته بشه، نوآوری در سطحی اتفاق میفته که حتی بزرگ‌ترین شرکت‌ها هم به‌تنهایی تواناییشو ندارن.


#Programming #Fact

Channel | Group

🧱 SOLID Principles

👩🏻‍💻 وقتی پروژه‌ بزرگ میشه، کد هم پیچیده میشه. برای اینکه بتونیم کدی قابل نگهداری و توسعه‌پذیر داشته باشیم، برنامه‌نویس‌ها از اصولی به اسم SOLID استفاده می‌کنن.


📌 SOLID ⤵️
یعنی؟

1️⃣ S — Single Responsibility

هر کلاس فقط یه مسئولیت داشته باشه.

❌ کلاسی که همه‌چی رو انجام میده = کابوس!


2️⃣ O — Open/Closed

کد باید برای توسعه باز باشه اما برای تغییر بسته.

✅ یعنی بتونی قابلیت جدید اضافه کنی بدون اینکه کد قبلی رو بشکنی.


3️⃣ L — Liskov Substitution

هر زیرکلاسی باید بتونه جای والدش استفاده بشه بدون مشکل.


4️⃣ I — Interface Segregation

بهتره چندتا اینترفیس کوچک داشته باشیم تا یه اینترفیس بزرگ و سنگین.


5️⃣ D — Dependency Inversion

وابستگی‌ باید به Abstraction باشه، نه به Implementation.


🚀 با رعایت SOLID، کد تمیزتر، قابل تست‌تر و توسعه‌پذیرتر میشه.


#Programming #CleanCode

Channel | Group

⏱️ Big O Notation

👩🏻‍💻 وقتی یه الگوریتم می‌نویسی، دو تا چیز مهمه:
درست کار کردن
چقدر سریع و بهینه کار کردن

برای اندازه‌گیری کارایی الگوریتم‌ها، برنامه‌نویس‌ها از Big O Notation استفاده می‌کنن.


📌 Big O
دقیقا چیه؟

یه روش ریاضی برای نشون دادن اینه که وقتی ورودی زیاد میشه، الگوریتم چطور رشد می‌کنه.
به‌جای گفتن زمان دقیق (مثلاً ۳ ثانیه)، می‌گیم سرعت رشدشه چقدره.
مثال:
O(n)
اگه ورودی ۲ برابر شه، زمان هم تقریباً ۲ برابر میشه.
O(n²)
اگه ورودی ۲ برابر شه، زمان حدود ۴ برابر میشه.

یعنی Big O فقط روند رشد رو نشون می‌ده، نه زمان واقعی رو.

🔑 چرا مهمه؟

کمک می‌کنه بفهمیم الگوریتم ما توی داده‌های کوچک خوبه یا حتی توی داده‌های خیلی بزرگ هم سریع می‌مونه.

با Big O می‌تونی مقایسه کنی: کد A بهتره یا کد B؟

یه معیار استاندارده، همه برنامه‌نویس‌ها و پژوهشگرها می‌فهمن.


⚡ رایج‌ترین حالت‌های Big O:

1️⃣ O(1)
زمان ثابت (Constant Time)
هیچ فرقی نداره ورودی ۱۰ تا باشه یا یک میلیون، زمان تغییر نمی‌کنه.


2️⃣ O(log n)
لگاریتمی (Logarithmic Time)
با بزرگ شدن داده‌ها، زمان خیلی آروم رشد می‌کنه.


3️⃣ O(n)
خطی (Linear Time)
زمان مستقیماً متناسب با تعداد داده‌ها زیاد میشه.


4️⃣ O(n log n)
خیلی بهینه‌تر از الگوریتم‌های مربعی.


5️⃣ O(n²)
مربعی (Quadratic Time)
وقتی برای هر داده باید همه داده‌های دیگه رو هم بررسی کنی.


6️⃣ O(2ⁿ) و O(n!)
نمایی و فاکتوریل (Exponential / Factorial Time)
خیلی کند! تعداد عملیات‌ها خیلی سریع‌تر از رشد داده‌ها زیاد میشه.


✅ به طور خلاصه: Big O Notation یه زبان مشترک برای گفتن اینه که الگوریتمت چقدر مقیاس‌پذیره.

به جای مقایسه سرعت روی کامپیوتر یا داده‌ی خاص، می‌گه وقتی داده‌ها بزرگ بشن، کد تو «چطور رفتار می‌کنه».


#Programming #Fact

Channel | Group

🧹 Refactoring

🔄 رفکتورینگ یعنی بازنویسی و بهبود کد بدون تغییر در عملکرد.

هدفش اینه که کد تمیزتر، قابل‌خواندن‌تر و راحت‌تر برای نگهداری بشه.


📌 چرا مهمه؟

✨ خوانایی بهتر:

برنامه‌نویسای دیگه (و حتی خودت در آینده) راحت‌تر می‌فهمن کدت چی میگه.


🛠️ قابلیت نگهداری بیشتر:

تغییر یا افزودن قابلیت‌های جدید ساده‌تر میشه.


🐞 کاهش خطا:

وقتی کد ساده‌تر باشه، احتمال خطا هم کمتر میشه.


⚡ بهبود عملکرد تیم:

وقتی همه با کدی تمیز سر و کار دارن، سرعت توسعه بالاتر میره.

🚫 رفکتورینگ ≠ اضافه کردن قابلیت جدید.
✅ فقط تمیزکاری و ساختاردهی بهتر کد موجوده.


#Cleancode #programming

Channel | Group

🤖 هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟

هوش مصنوعی مولد یعنی الگوریتم هایی (مثل ChatGPT) که می‌شه ازشون برای خلق محتوای جدید استفاده کرد.
 

📋مثال‌ها:

📚تولید متن و داستان

🎨خلق تصاویر هنری و واقع‌گرایانه

🎼ساخت موسیقی و صدا

💻تولید کد و برنامه‌های کامپیوتری

💡 چطور کار می‌کنه؟

🧠این هوش مصنوعی با یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها، الگوها و ساختارهای موجود را شناسایی می‌کنه و بعد با ترکیب و خلاقیت، محتواهای جدید ایجاد می‌کنه.

🚀 مزایا:

⏱️💰صرفه‌جویی در زمان و هزینه

💡الهام‌بخشی برای خلاقیت و نوآوری

⚙️کمک به خودکارسازی کارهای تکراری

⚠️ چالش‌ها و ریسک‌ها:

❌امکان تولید اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده

📝مسائل حق کپی‌رایت و مالکیت فکری

👀نیاز به نظارت انسانی برای تصمیم‌های مهم

✨ نتیجه‌گیری:

هوش مصنوعی مولد، یه ابزار قدرتمند و خلاقانه‌ست که می‌تونه زندگی و کار ما رو متحول کنه، اما استفاده هوشمندانه و اخلاقی اون ضروریه. 🌟


📌 و جالبه بدونید که:

می‌شه با هوش مصنوعی مولد، یک نقاشی جدید، شعر کوتاه یا حتی یک اپلیکیشن کوچک رو تو چند دقیقه ساخت! 😲


#Programming #ai

Channel | Group

🐉🔓Prompt Injection⤵️
چیست؟

وقتی محتوای «غیرقابل‌اعتماد» به‌گونه‌ای وارد کانتکست شود که مدل آن را به‌عنوان دستورالعمل معتبر تفسیر کند، اتفاقی به نام پرامپت‌این‌جکشن رخ می‌دهد.


🖥نحوه عملکرد:

🤹🏻‍♀ترکیب کانتکست:

اپلیکیشن معمولاً system prompt + user prompt + داده‌های خارجی (مثلاً متن فایل یا نتایج جستجو) را با هم می‌فرستد.
اگر دادهٔ خارجی شامل «دستور» باشد، مدل ممکن است آن را اجرا کند.


🎯تفکیک نشدن اعتبار:

وقتی اپلیکیشن نتواند بین «دستورِ مشروع» (از سمت سرویس‌دهنده) و «دستورِ مخرب» (درون دادهٔ کاربر) فرق بگذارد، حمله موفق می‌شود.


🧩نمایش و بازیابی:

حمله می‌تواند مستقیم باشد (متن بدخواه داخل ورودی) یا غیرمستقیم (فایلِ آپلودی، صفحهٔ وب بازیابی‌شده، متادیتا، یا حتی محتوای تصویر با متن پنهان).

🔻نتیجه:

🌀دورزدن محدودیت‌ها

❗️افشای داده‌های محرمانه

🤖انجام اقدامات ناخواسته توسط سیستم



#Fact #Ai #Programming

Channel | Group

🤖 مقایسه هوش مصنوعی‌های معروف

هوش مصنوعی فقط ChatGPT نیست!
هر کدوم از مدل‌های معروف برای هدفی ساخته شدن و نقاط قوت و ضعف خودشونو دارن.


📌 بیاید چندتا رو مقایسه کنیم:

🔹 ChatGPT (OpenAI)

🧠 نقطه قوت: مکالمه طبیعی، تولید متن خلاقانه، توضیح مفاهیم.

⚠️ محدودیت: بعضی وقت‌ها توی اطلاعات لحظه‌ای یا خیلی تخصصی نیاز به منابع خارجی داره.

🔹 Claude (Anthropic)

💡 نقطه قوت: درک عمیق‌تر متن و تحلیل بلند.

⚠️ محدودیت: گاهی کمتر خلاقانه نسبت به ChatGPT.
نسبت به رقبای خود کمتر شناخته شده‌ست.

🔹 Gemini (Google, سابق Bard)

🌐 نقطه قوت: اتصال قوی به جستجو و داده‌های وب.

⚠️ محدودیت: بعضی وقت‌ها دقت در پاسخ پایین میاد.
هنوز در حال توسعه‌ست.

🔹 Copilot (Microsoft + OpenAI)

👩🏻‍💻 نقطه قوت: دستیار کدنویسی عالی، پیشنهادهای هوشمند در IDEها.

⚠️ محدودیت: برای کارهای عمومی یا متنی مثل مقاله‌نویسی چندان قوی نیست.



🔹 MidJourney / Stable Diffusion

🎨 نقطه قوت: تولید تصویر خلاقانه و هنری.

⚠️ محدودیت: درک متنی کمتر، فقط مخصوص تصویرسازی.



✅ جمع‌بندی:

هیچ مدل AI کامل نیست؛ انتخاب درست بستگی به هدفت داره.

برای نوشتن و مکالمه: ChatGPT / Claude

برای سرچ: Gemini

برای کدنویسی: Copilot

برای تصویرسازی: MidJourney یا Stable Diffusion.


#Ai #Fact

Channel | Group

📝 Contextual Prompting

👩🏻‍💻 همیشه گرفتن جواب دقیق از هوش مصنوعی، فقط به سؤال بستگی نداره؛ بلکه نحوه‌ی ارائه‌ی اطلاعات پس‌زمینه (Context) خیلی تعیین‌کننده‌ست.


📌 Contextual Prompting
یعنی چی؟

یعنی به جای پرسیدن یه سؤال خام، به مدل شرایط، محدودیت‌ها و هدف رو هم توضیح بدی. اینطوری مدل فضای مسئله رو بهتر درک می‌کنه و خروجی تخصصی‌تر می‌ده.


🔑 چرا مهمه؟

1️⃣ افزایش دقت 👈🏻 چون مدل متوجه میشه دقیقا چه شرایطی مدنظرته.

2️⃣ کاهش ابهام 👈🏻 جلوی جواب‌های عمومی و سطحی گرفته میشه.

3️⃣ شخصی‌سازی پاسخ 👈🏻 جواب‌ها با توجه به نیاز تو، تیم یا پروژه خاصت ارائه میشه.

4️⃣ کاربرد در حوزه‌های تخصصی مثل پزشکی، حقوق یا مهندسی که بدون Context جواب ممکنه اشتباه یا ناقص باشه.


✍️ مثال‌ها:

❌ پرامپت ساده:

«یه الگوریتم مرتب‌سازی معرفی کن.»

✅ پرامپت با Context:

«یه الگوریتم مرتب‌سازی معرفی کن که برای داده‌های خیلی بزرگ با فضای محدود حافظه بهینه باشه و در زبان Python پیاده‌سازی شه.»

⚙️ کاربردها در دنیای واقعی:

🔹 کدنویسی: دادن جزئیات زبان، محدودیت حافظه یا Performance.

🔹 تحقیق علمی: مشخص کردن حوزه، منابع مورد استفاده یا سبک نگارش.

🔹 کسب‌وکار: ارائه‌ی اطلاعات مربوط به محصول یا مخاطب برای تولید محتوای هدفمند.


🚀 نتیجه:

این تکنینک طلایی برای پرامپ نویسی حرفه‌ای فوق‌العاده‌ست و باهاش میتونی جوابایی بگیری که نه‌تنها درستن، بلکه دقیقاً به شرایطت می‌خورن.


#PromptEngineering #AI

Channel | Group

🛡️ چطور جلوی Prompt Injection رو بگیریم؟


1️⃣ ورودی‌ها رو اعتبارسنجی کن

✍️ مطمئن شو هر چیزی که کاربر وارد می‌کنه مستقیم به مدل پاس داده نمیشه.

2️⃣ لایه‌ی میانی (Middleware) بذار

🧩 یه سیستم فیلتر بین کاربر و مدل بذار تا پرامپت‌های مشکوک رو جدا کنه.

3️⃣ Context

📦 فقط اطلاعات لازم رو در اختیار مدل بذار. هرچی داده‌ی حساس کمتر باشه، ریسک پایین‌تره.

4️⃣ Sandbox

🔒 اجرای خروجی مدل رو در محیط ایزوله (sandbox) بذار تا اگه کدی اجرا کرد، آسیبی نرسونه.



5️⃣ Prompt Template

📑 از پرامپت‌های آماده و استاندارد استفاده کن تا آزادی مهاجم برای تزریق کمتر شه.

6️⃣ مانیتورینگ دائمی

👀 خروجی‌های مدل رو پایش کن تا رفتار غیرعادی زود شناسایی شه.

🚀 نتیجه:

پرامپ اینجکشن یه حمله جدی‌ه، اما با طراحی درست و رعایت اصول امنیتی میشه جلوی خیلی از ریسک‌ها رو گرفت.


#AI #PromptEngineering

Channel | Group

🚀 CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment)


👩🏻‍💻 توی دنیای توسعه‌ی نرم‌افزار، همه‌چی به سرعت و کیفیت تحویل بستگی داره. اینجاست که CI/CD وارد میشه.



📌 CI/CD ⤵️
یعنی چی؟

1️⃣ CI — Continuous Integration

🔄 یعنی هر تغییر کوچیک در کد (Commit) سریع تست و با بقیه‌ی کدها ادغام بشه.

✅ نتیجه: باگ‌ها زودتر پیدا میشن.


2️⃣ CD — Continuous Deployment

🚚 یعنی وقتی تغییرات تست‌ها رو پاس کردن، به صورت خودکار روی محیط واقعی (Production) منتشر بشن.

✅ نتیجه: تحویل سریع و بدون دردسر به کاربر.



🔑 مزایا:

⚡ کاهش خطاهای انسانی در انتشار

⏱️ سریع‌تر رسیدن ویژگی‌های جدید به دست کاربر

🧩 شفافیت بیشتر در فرآیند توسعه

📈 افزایش اعتماد تیم و کاربر

💡 مثال ساده:

فرض کن تیمی هر روز کد جدید اضافه می‌کنه. بدون CI/CD، انتشار هر تغییر ممکنه هفته‌ها طول بکشه.

با CI/CD: هر تغییر چند دقیقه بعد از Merge آماده استفاده‌ست!

✅ در نهایت CI/CD یعنی چرخه‌ی سریع، امن و خودکار تحویل نرم‌افزار.



#Programming

Channel | Group