🧠 Tokenization — مغز زبان در هوش مصنوعی


🤖 مدل‌های زبانی مثل ChatGPT یا Gemini در واقع “متن” رو مثل ما نمی‌فهمن.

اونا دنیاشونو با اعداد می‌سازن، نه کلمات.



وقتی تو تایپ می‌کنی:

“Apple is red.”

مدل کلمه Apple رو نمی‌بینه!
به جاش این توکن هارو می‌بینه:

[2103, 85, 998] 😳

یعنی چی؟

به این تبدیل می‌گن Tokenization — فرایندی که متن به تکه‌های کوچک‌تر (توکن‌ها) تبدیل می‌شه تا مدل بتونه اونا رو عددگذاری و تحلیل کنه.



📦 هر توکن ممکنه:

🔹 یه کلمه کامل باشه (مثل “apple”)

🔹 بخشی از یه کلمه (“ing” یا “tion”)

🔹 یا حتی فقط یه کاراکتر باشه (“,” یا “!”)



🎯 چرا مهمه؟

چون مدل‌ها با پیش‌بینی “توکن بعدی” کار می‌کنن.

یعنی کل هوش مصنوعی زبانی، خلاصه می‌شه در:

“حدس زدن عدد بعدی!”

🧩 و هرچی Tokenization دقیق‌تر باشه،
درک مدل از زبان هم عمیق‌تر و طبیعی‌تر می‌شه.



#AI #NLP #Fact

Channel | Group

🧩 Hash Function — رمزنگاری ساده و در عین حال حیاتی 🔒


👩🏻‍💻 هش فانکشن‌ها قلب امنیت دیجیتال هستن.

هر جا ردپایی از رمز عبور، امضا، بلاک‌چین یا حتی فایل‌ها می‌بینی، بدون پشتش یه Hash Function نشسته.


📌 اما هش چیه؟

یه تابع ریاضی که هر ورودی رو به یه رشته‌ی عددی-حرفی ثابت تبدیل می‌کنه.

مثلاً 👇

"Hello" → 2cf24dba5fb0a30e... (SHA-256)

📉 ویژگی جالبش چیه؟

⚡️تغییر کوچیک در ورودی = خروجی کاملاً متفاوت⚡️

"hello" ≠ "Hello"

🌟 چرا مهمه؟

🔹 رمز عبورها هش می‌شن تا حتی اگه دیتابیس لو بره، رمز اصلی مشخص نشه.

🔹 در بلاک‌چین، هش تضمین می‌کنه داده‌ها قابل تغییر نیستن.

🔹 در سیستم‌فایل‌ها، برای تشخیص تغییر یا خراب‌شدن داده استفاده میشه.



🚫 هش برگشت‌پذیر نیست!

یعنی از خروجی نمی‌تونی ورودی اصلی رو به‌دست بیاری.



🔐 معروف‌ترین الگوریتم‌ها:

MD5 – SHA-1 – SHA-256 – bcrypt



✅ در یک جمله:

هش مثل اثر انگشته؛

یونیک، غیرقابل جعل، و پایه‌ی اعتماد در دنیای دیجیتال.



#Programming #Fact

Channel | Group

🤖 هوش مصنوعی خودمختار (Autonomous AI)


یعنی سیستمی که خودش تصمیم می‌گیره، برنامه‌ریزی می‌کنه و عمل می‌کنه — بدون اینکه انسان بهش بگه چه‌کار کنه!


🧠 چطور کار می‌کنه؟

برای اینکه بتونه مثل یه موجود هوشمند عمل کنه، چند تا بخش باهم ترکیب می‌شن:

📚 Machine Learning: یاد گرفتن از داده‌ها

🎯 Reinforcement Learning: یاد گرفتن از پاداش و خطا

🗺️ Planning & Reasoning: هدف‌گذاری و تصمیم‌گیری منطقی

🔄 Feedback Loops: یادگیری مداوم از اشتباهات



🌍 مثال‌های واقعی:

🚗 ماشین‌های خودران:
خودشون مسیر رو انتخاب می‌کنن و تصمیم اخلاقی می‌گیرن.

🤖 ربات‌های صنعتی:
بدون نظارت دائم، خط تولید رو بهینه می‌کنن.

💻 Agentهای نرم‌افزاری مثل AutoGPT:
خودشون هدف می‌ذارن، تحقیق می‌کنن، کد می‌نویسن و پروژه رو تا آخر می‌برن جلو!

⚠️ چالش‌ها:

1️⃣ مسئولیت‌پذیری — اگه AI اشتباه کنه، کی مقصره؟

2️⃣ پیش‌بینی‌پذیری — ممکنه تصمیم‌هایی بگیره که حتی سازنده‌اش هم نفهمه چرا!

3️⃣ امنیت و کنترل — اگه هدف رو اشتباه تفسیر کنه، چی می‌شه؟

4️⃣ اخلاق و قانون‌گذاری — تا کجا باید اجازه بدیم خودش تصمیم بگیره؟



🚀 آینده:

در نسل جدید مدل‌ها، AIها قراره خودشون پروژه‌ها رو از صفر تا صد پیش ببرن:

🔍تحقیق ، 🎯تصمیم ، 💻کدنویسی ، 🧪تست ، 📊ارزیابی



🧩اما فعلاً جامعه‌ی علمی داره تلاش می‌کنه مرز بین «هوش خودمختار» و کنترل انسانی رو حفظ کنه.



#Fact #AI

Channel | Group

🧠 n8n — خودکارسازی هوشمند برای برنامه‌نویس‌ها ⚙️

تا حالا خواستی کارای تکراری بین چند تا اپ رو خودکار کنی؟

📩 مثلاً وقتی فرم پر میشه، داده‌اش بره تو Google Sheet، بعد ایمیل خوش‌آمد هم بفرسته؟


اینجاست که n8n وارد میشه 👇

🔗 یه ابزار Open Source برای ساخت Workflowهای خودکار، بدون نیاز به کد نوشتن زیاد.

فقط با وصل کردن “نودها” (Node) می‌تونی بین سرویس‌ها ارتباط بسازی — از APIها تا ابزارهای وب.



💡 باهاش میشه:

🌀بین سایت، دیتابیس و ایمیل ارتباط خودکار ساخت

🤖از APIهای هوش مصنوعی استفاده کرد.

🔂کارهای تکراری برنامه‌نویسی رو به یه “بات” بسپری



🚀 مزیتش؟

✅ کنترل کامل روی داده (میتونی رو سرور خودت نصبش کنی)

✅ انعطاف بالا برای ادغام با هر سیستمی

✅ ظاهر گرافیکی ساده ولی قدرتی در حد یه Dev واقعی!




📍به زبان ساده: n8n یعنی یه دستیار هوشمند که پشت صحنه، کارای تکراری کد و وب رو خودش انجام میده.



#Programming #Ai

Channel | Group

🔐 Hash Function Algorithms — مقایسه الگوریتم‌های رمزنگاری معروف


وقتی پای امنیت داده درمیونه، تابع هش (Hash Function) یکی از پایه‌های اصلیه.

از ذخیره‌ی رمز عبور گرفته تا امضای دیجیتال و بلاک‌چین، همه به هش متکی‌ان.


اما کدوم الگوریتم بهتره؟ 🤔

بیایید چندتا از معروف‌ترین‌ها رو مقایسه کنیم 👇

⚙️ MD5 (Message Digest 5)

📅 معرفی: 1992

سرعت: خیلی بالا 🚀

🔒 امنیت: ضعیف ❌ (قابل شکستن با Collision)

📦 کاربرد امروزی: فقط برای بررسی صحت فایل‌ها (Checksum)

⚠️ هرگز برای رمز عبور استفاده نکن!


⚙️ SHA-1 (Secure Hash Algorithm 1)

📅 معرفی: 1995

🛫 سرعت: خوب

🔒 امنیت: نسبتاً پایین ❌ (در برابر حملات Collision آسیب‌پذیره)

📦 کاربرد امروزی: منسوخ در حوزه امنیت، ولی هنوز در سیستم‌های قدیمی وجود داره.

⚙️ SHA-256 (SHA-2 family)

📅 معرفی: 2001

سرعت: متعادل ⚖️

🔒 امنیت: بسیار بالا ✅

📦 کاربرد امروزی: استاندارد در بلاک‌چین (Bitcoin) و رمزنگاری مدرن.

⚙️ bcrypt

📅 معرفی: 1999

سرعت: قابل تنظیم 🐢⚙️

🔒 امنیت: بسیار قوی ✅

📦 کاربرد امروزی: ذخیره امن رمزهای عبور در سرور

📊 مقایسه سریع:

MD5

الگوریتم: ❌ ضعیف

سرعت: 🚀 سریع

کاربرد اصلی: بررسی فایل


SHA-1

الگوریتم: ⚠️ متوسط

سرعت: ⚡ خوب

کاربرد اصلی: سیستم‌های قدیمی

SHA-256

الگوریتم: ✅ قوی

سرعت: ⚖️ متوسط

کاربرد اصلی: رمزنگاری و بلاک‌چین

bcrypt

الگوریتم: 🔒 بسیار قوی

سرعت: 🐢 کندتر

کاربرد اصلی: رمزهای عبور




💡 نتیجه:

🔐اگر به امنیت واقعی نیاز داری (مثلاً رمز عبور کاربران یا تراکنش‌ها)، از bcrypt یا SHA-256 استفاده کن،

و فراموش نکن: سرعت کمتر = امنیت بیشتر.


#Programming

Channel | Group

🤖 می‌خوای بیشتر بدونی از هوش مصنوعی خودمختار؟
(Autonomous AI — جایی که ماشین‌ها خودشون تصمیم می‌گیرن 🎯)


📚 این منابع بهت کمک می‌کنن از پایه تا عمق مفاهیمش رو یاد بگیری 👇


🧩 1️⃣ مقاله‌ها و منابع علمی:

📖 “Autonomous Artificial Intelligence Systems: Opportunities and Risks” — MIT Technology Review

🔗 https://www.technologyreview.com


📖 “The Malicious Use of AI” — Oxford & Cambridge University Research

🔗 درباره‌ی خطرات و کنترل رفتار AIهای خودمختار


📖 “Autonomous Agents and Multi-Agent Systems” — Springer Journal

🔍 توضیح عمیق در مورد نحوه تعامل چند AI خودمختار باهم.




💻 2️⃣ دوره‌های آموزشی (رایگان و معتبر):

🎓 Deep Reinforcement Learning Specialization — Coursera (by University of Alberta)

🧭 یادگیری تصمیم‌گیری خودکار در AI


🎓 Autonomous Systems Fundamentals — Udacity

🚗 تمرکز روی سیستم‌های خودران و کنترل هوشمند


🎓 Elements of AI — رایگان از دانشگاه هلسینکی 🇫🇮

🌐 https://www.elementsofai.com




📘 3️⃣ کتاب‌های پیشنهادی:

📙 Artificial Intelligence: A Modern Approach — Russell & Norvig

📘 Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control — Stuart Russell

📗 Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence — Max Tegmark



#Ai #Programming

Channel | Group

💡 هوش مصنوعی شخصی‌سازی‌شده؛ آینده محتوا از نگاه Adobe

🗓 منتشر شده در 26 مهر 1404


🚀 شرکت Adobe از سرویس جدیدی با نام Adobe AI Foundry رونمایی کرده که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد مدل‌های مولد هوش مصنوعی اختصاصی بسازند — مدل‌هایی که با داده‌های خود شرکت (صوت، تصویر و ویدیو) آموزش داده می‌شن!

✨ این یعنی برندها می‌تونن محتوای دقیق‌تر، سریع‌تر و منحصربه‌فرد تولید کنن؛ بدون تکیه بر مدل‌های عمومی مثل ChatGPT.


⚙️ چرا این موضوع مهمه؟

🔗مدل‌های شخصی‌سازی‌شده، محتوا رو دقیق‌تر و مرتبط‌تر با برند می‌کنن.

⚡️سرعت تولید محتوا بالا می‌ره و هزینه‌ها پایین میاد.

✨شرکت‌ها مزیت رقابتی جدیدی به‌دست میارن.

⚠️ البته کارشناسا هشدار دادن که این پیشرفت با چالش‌هایی مثل مالکیت داده، حقوق معنوی و محتوای غیرمسئولانه همراهه — پس استفاده‌ی هوشمندانه و اخلاقی از این فناوری ضروریه.


💬به نظرت اگه در آینده هر برند مدل AI مخصوص خودش رو داشته باشه،
دنیا خلاق‌تر می‌شه یا مصنوعی‌تر؟



#AI #Fact #News

Channel | Group

🎮 هوش مصنوعی وارد مرحله‌ی جدیدی در دنیای بازی‌های EA شد!


شرکت Electronic Arts (EA)، خالق بازی‌های معروفی مثل FIFA و Battlefield، مدت‌هاست از هوش مصنوعی در فرآیند توسعه‌ی بازی‌ها استفاده می‌کنه.
مثلاً برای تست خودکار بازی‌ها یا بهبود انیمیشن‌ها.
اما حالا وارد مرحله‌ای جدید شده:
استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای خلق دنیاهای پویا و خلاق‌تر.


🧠 شرکت EA اعلام کرده که بیش از ۵۰٪ از فرآیند توسعه‌ی بازی‌هاش در آینده تحت تأثیر Generative AI قرار می‌گیره.

در نسخه‌های جدید بازی‌های ورزشی خودش، تعداد انیمیشن‌ها و حرکات از ۱۲ تا به ۱۲۰۰ حرکت واقعی‌تر افزایش پیدا کرده؛ اون هم با کمک مدل‌های AI!

😮با این حال، داخل شرکت اختلاف نظر زیادی وجود داره.
برخی طراحان نگرانن که خلاقیت انسانی زیر سایه‌ی الگوریتم‌ها گم بشه.

در حالی که بقیه معتقدن AI می‌تونه الهام‌بخش ایده‌های تازه باشه و زمان بیشتری برای خلاقیت واقعی فراهم کنه.




🧠 اگه بازی مورد علاقتو هوش مصنوعی بسازه، هنوز برات خاص و احساسی می‌مونه؟


#AI #News

Channel | Group

🔰 از ۱۸ تا دانشگاه در ایران سوال کردن که به نظرتون کامپیوتر ها مونت ان یا مذکر؟

✨ تمام دخترایاین ۱۸ دانشگاه گفتن مذکر!
گفتن چرا؟ گفتن به سه دلیل:

اولا هر کاری بخوایم برامون انجام بدن باید روشنشون کنیم!
دوم اینکه گرچه ازشون انتظار حل مشکل میره ولی اکثر اوقات مشکل اصلی خودشونن.
سوم اینکه بعد از هزار ارزیابی و مشورت، اگه یه مدلشو انتخاب کنی، تازه میفهمی اگه یه خورده دیگه صبر میکردی یه مدل بهترشو پیدا میکردی :)

‌
✨ تمام پسرا هم بدون استثنا گفتن کامپیوتر ها جنسشون مونثه!

چون :
اولا هیچکس غیر از سازندگانشون از منطق اینا سر در نمیاره.
دوم اینکه، کوچیک ترین خطا تو حافظه بلند مدت اینا تا سالها باقی میمونه.
سوم اینکه، بعد از هزار تا قرض و بدهکاری یه مدلشو میگیری، تازه میفهمی دو برابر حقوقت باید خرج لوازم جانبیش کنی :)))


#programming #fun

Channel | Group

🎓 مطالعه‌ی بیشتر درباره‌ی هوش مصنوعی خودمختار (Autonomous AI)

اگر دلت می‌خواد عمیق‌تر بدونی چطور یه هوش مصنوعی می‌تونه خودش تصمیم بگیره، هدف تعیین کنه و مسیر رسیدن به اون هدف رو طراحی کنه — این منبع از معتبرترین‌های دنیاست 👇

https://link.springer.com/journal/10458

🧠 یه مقاله‌ی فلسفی–علمی که از نگاه اخلاق، منطق و هوش محاسباتی به AI نگاه می‌کنه؛
اینکه چطور “خودمختاری” ممکنه مرز بین ماشین و انسان رو کم‌رنگ کنه...


#AI

Channel | Group

🧠 پشت صحنه درک معنا | Embedding
چیه؟

💡در مدل‌های مدرن مثل Transformer‌ها، embedding لایه‌ایه که داده‌ی ورودی (مثل کلمه یا توکن) رو به برداری در فضای پیوسته تبدیل می‌کنه.

این بردارها به مدل کمک می‌کنن تا روابط معنایی و ساختاری بین ورودی‌ها رو بفهمه.



📍 به‌طور ساده: Embedding یعنی نگاشت از فضای گسسته‌ ورودی‌ها به فضایی که شباهت معنایی در اون حفظ میشه.



🔧 در مدل‌های زبانی (LLMها):

هر توکن یه positional embedding هم داره تا ترتیب کلمات حفظ بشه. Embeddingها در طول آموزش با backpropagation بهینه می‌شن.

📘 در نهایت، embedding نوعی فشرده‌سازی هوشمند از معناست — جایی بین ریاضیات و زبان.



#AI #Fact

Channel | Group

🧠 LSTM ⤵️
چیه؟


در واقع LSTM مخفف Long Short-Term Memory ـه،
و نوعی شبکه‌ی عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network - RNN) محسوب میشه.
هدفش اینه که مدل بتونه وابستگی‌های طولانی‌مدت در داده‌های دنباله‌ای (مثل جمله‌ها، صدا یا سری‌های زمانی) رو حفظ کنه.



⚙️ مشکل RNNهای ساده

در RNN معمولی، اطلاعات مرحله‌های قبلی به مرحله‌های بعدی منتقل میشه.
اما وقتی دنباله طولانی باشه، مدل یادش می‌ره اطلاعات قدیمی چی بودن 😅
(به این پدیده می‌گن vanishing gradient).



🧩 و LSTM چطور این مشکل رو حل می‌کنه؟

یک حافظه‌ی داخلی (cell state) داره که می‌تونه اطلاعات مهم رو برای مدت طولانی نگه داره.
سه دروازه (gate) داره که تصمیم می‌گیرن چه چیزی ذخیره، فراموش یا به خروجی فرستاده بشه:

1️⃣ Forget Gate 🧹
تصمیم می‌گیره کدوم اطلاعات از حافظه حذف بشن.
2️⃣ Input Gate ✍️
مشخص می‌کنه چه اطلاعات جدیدی وارد حافظه بشن.
3️⃣ Output Gate 📤
تعیین می‌کنه از حافظه چه چیزی به عنوان خروجی مرحله فعلی بیرون بیاد.

🔁 فرآیند کلی:

در هر گام (هر توکن از جمله یا هر فریم از داده):

ورودی جدید + وضعیت قبلی رو می‌گیره
با سه gate پردازش می‌کنه
حافظه رو به‌روزرسانی می‌کنه
خروجی مرحله فعلی رو می‌سازه

به همین خاطر اسمش هست:

“حافظه‌ی کوتاه‌مدتِ بلندمدت”

چون می‌تونه هم جزئیات جدید رو در لحظه یاد بگیره، هم چیزهای مهم قبلی رو حفظ کنه.



📘 کاربردها:

🈯ترجمه ماشینی

🎙️تشخیص صدا

📈پیش‌بینی سری‌های زمانی

💬 تحلیل احساسات در متن

📄خلاصه:
RNN = حافظه کوتاه

LSTM = حافظه قابل کنترل و پایدار


#AI #Fact

Channel | Group

🧭 حس جهت در مدل‌های زبانی;
Positional Embedding


❌ مدل‌های مدرن مثل Transformer برخلاف RNNها، خودشون ترتیب کلمات رو نمی‌فهمن.

برای مدل،
“the cat sat on the mat”
و
“the mat sat on the cat”
در نگاه اول یکی‌ان! 😅

برای همین، از Positional Embedding استفاده می‌کنیم تا به مدل بگیم هر کلمه کجای جمله است.



📘 چطور کار می‌کنه؟

به هر توکن (که یه word embedding داره) یه بردار موقعیت هم اضافه میشه تا مدل جایگاهش رو بدونه.



📍 یعنی:

"cat" در موقعیت دوم ≠ "cat" در موقعیت پنجم.

⚙️ دو نوع اصلی

1️⃣ Fixed (Sinusoidal):
با توابع سینوس و کسینوس ساخته میشه (طبق مقاله‌ی Attention Is All You Need) کمک می‌کنه مدل روابط نسبی بین جایگاه‌ها رو بفهمه.

2️⃣ Learned:
در مدل‌های جدیدتر مثل GPT، خود مدل یاد می‌گیره که موقعیت‌ها چه الگوی عددی‌ای داشته باشن.

💡 در ‌نهایت، مدل از مجموع
WordEmbedding + PositionalEmbedding
استفاده می‌کنه تا هم معنا رو بدونه، هم ترتیب رو حفظ کنه.


#AI #Fact

Channel | Group

امروز 7 آبان، سالروز بزرگداشت اولین و بزرگترین پادشاه هخامنشیان، کوروش بزرگه

سال ۵۳۹ قبل از میلاد، در تاریخ ۷ آبان، کوروش بعد از جنگ‌های طولانی بابل رو فتح کرد و وارد این سرزمین شد.
مردم این منطقه تصور می‌کردن بعد از این فتح قراره توسط سربازان ایرانی کشته یا اسیر بشن؛ ولی برخلاف تفکر اونا، کوروش احترام زیادی واسشون قائل بود و ذره‌ای بهشون ستم نکرد

Channel | Group

⚙️زبانی که مستقیماً با سخت‌افزار حرف می‌زند: Assembly


قبل از پایتون، جاوا و ++C، یه زبان وجود داشت که هنوز هم قلب همه‌چیزه:
Assembly Language 🧠



💾 اسمبلی چی هست؟
زبانیه که مستقیماً با CPU ارتباط داره.
هر دستور اون تقریباً معادل یه دستور ماشین (Machine Code)‌ه، ولی به‌جای صفر و یک، با نمادهای قابل‌خواندن نوشته میشه.


مثلاً:
Asm

MOV AX, 5
ADD AX, 3

یعنی مقدار ۵ رو در AX بریز، بعد ۳ تا بهش اضافه کن.
⚡همون کاری که CPU دقیقاً انجام میده


🔧 ویژگی‌ها:

🚀فوق‌العاده سریع

🤝وابسته به نوع پردازنده (Intel، ARM و...)

💣خطا در اون می‌تونه کل سیستم رو مختل کنه

🔧برای ساخت کرنل، بوت‌لودر و بخش‌های پایین‌سطح سیستم استفاده میشه.



🧩 چرا هنوز مهمه؟
چون فهم Assembly یعنی فهمیدن چطور نرم‌افزار واقعاً روی سخت‌افزار اجرا میشه.
برنامه‌نویس‌هایی که Assembly بلدن،
درک عمیق‌تری از performance، memory و معماری CPU دارن.




#Ai #programming

Channel | Group

🧩 از کد انسان تا زبان CPU

🔢وقتی برنامه‌ای می‌نویسیم، اون مستقیماً برای CPU قابل فهم نیست.

باید چند لایه ترجمه بشه تا به زبان باینری برسه — زبانی که تنها CPU می‌فهمه



🔹 High-Level Language (زبان سطح بالا)

مثل Python یا C++ — قابل درک برای انسان

⬇️ ترجمه توسط Compiler / Assembler

🔹 Low-Level Representation (زبان سطح پایین)

مثل Assembly — نزدیک‌تر به سخت‌افزار

⬇️ تبدیل به دستورهای واقعی CPU

🔹 Machine Code (باینری)

فقط صفر و یک و CPU همین رو اجرا می‌کنه — بدون هیچ درکی از منطق انسانی

✨ خلاصه:
هر چی پایین‌تر می‌ریم، زبان کمتر شبیه فکر انسان میشه و بیشتر شبیه منطق دقیق ماشین


#Programming

Channel | Group

✨ سکانس جدید اینترنت طبقاتی؛ یوتیوب برای دانشجویان دانشگاه تهران رفع فیلتر شد!

به این ترتیب به رغم اینکه مسئولان در چند مقطع با اینترنت طبقاتی مخالفت کردند ، این پروژه برای دانشجویان و اساتید دانشگاه تهران کلید خورده است.



Channel | Group

🎭 6 فیلم برتر درباره برنامه نویسی✨

🧠 یکی از کارهایی که باعث میشه نگرش و دیدگاه ما شبیه یه برنامه نویس خفن بشه دیدن فیلم هستش .

قرار نیست روزی یک فیلم ببینید، هفته ای یه دونه ببینید ولی سعی کنید هم لذت ببرید هم فیلم رو تحلیل کنید.
(با تحلیل فیلم خیلی ذهن پویا و خلاقی پیدا می‌کنیم :)

#programming

Channel | Group

🧠الگوریتم، مدل، داده__کدومش مغز هوش مصنوعیه؟

بیشتر آدما فکر میکنن اگر فقط حجم زیادی از داده هارو در دسترس داشته باشیم هوش مصنوعی خود به خود شکل میگیره. اما واقعیت اینه که :

📈الگوریتم ها قوانین و دستورالعمل های مشخصی هستن که میگن مدل هوش مصنوعی چطور داده هارو پردازش کنه.
🤖مدل ها نتیجه آموزش الگوریتم روی داده ها هستن.__ مغز آموزش دیده‌ی Ai
📚داده ها مثل مواد اولین ؛ بدون اونا هیچی آموزش داده نمیشه.

📌مثال ساده
فرض کنید:
  داده ها=مواد اولیه
الگوریتم= دستور پخت
مدل=غذای آماده

چرا این تفاوت مهمه؟🧐
✔️چون فقط داشتن داده(مثل میلیون ها عکس) بدون الگوریتم درست، به خروجی مفید نمیرسه.
✔️چون مدل نهایی وابستست به ساختار داده و اینکه الگوریتم چطور یاد بگیره.
✔️چون وقتی میخوای هوش مصنوعی بسازی، باید بدونی به چه ترکیبی از اینها نیاز داری.

🧩 اگر داده ها مواد اولیه باشن، مدل هم غذای آماده؛ پس آشپز کیه؟ توی دنیای هوش مصنوعی آشپز خوب بودن یعنی ساختن آینده. نظر شما چیه؟

#ai #fact

Channel | Group

☑️ الگوریتم و فلوچارت — پایه‌ای‌ترین مفاهیم دنیای برنامه‌نویسی✨

📓 1. الگوریتم (Algorithm) چیه؟

الگوریتم یعنی یه دستور مرحله‌به‌مرحله برای حل یه مسئله خاص.

مثل یه دستور آشپزی 🍳 برای کامپیوتر!
هر الگوریتم باید :

🔘 ورودی بگیره
🔘 مراحلی مشخص و قابل‌اجرا داشته باشه
🔘 در نهایت خروجی بده
🔘 و بعد از چند مرحله تموم بشه


🧩 2. فلوچارت (Flowchart) چیه؟

فلوچارت در واقع یه نمودار تصویری از الگوریتمه 🎨

یعنی همون مراحلی که تو الگوریتم گفتی، با شکل و فلش نشون داده می‌شن تا فهمش راحت‌تر شه.

🔘 دایره بیضی »» شروع / پایان
🔘 مستطیل »» مرحله یا دستور
🔘 لوزی »» تصمیم (شرط if / else)
🔘 فلش‌ها »» مسیر اجرای برنامه

📊 فلوچارت باعث می‌شه روند اجرای کدت رو بصری ببینی و راحت‌تر خطاها رو پیدا کنی.

📚 منابع :
Lucidchart – What is a Flowchart - GeeksforGeeks – Introduction to Algorithms -

#programming #Flowchart

Channel | Group

🔰 سیستم های عدد نویسی بر اساس شمارش مبناهای متفاوت دسته‌بندی میشوند.

هر سیستم عدد نویسی، شامل یک عدد پایه یا مبنا و مجموعه‌ای از ارقام به تعداد عدد مبنا است.

○ برای مثال :
در سیستم عدد نویسی 8، مبنای عدد 8 است و مجموعه ارقام مجموعه 0 تا 7 است.
همچنین در سیستم عدد نویسی 2 مبنای عدد 2 است و مجموعه ارقام آن 0 و 1 است.

✨️ انواع سیستم های عدد نویسی (مَبناها):

● دودویی یا باینری (2): 0,1

● هشت هشتی یا اوکتال (8): 0 تا 7

● دهدهی یا دِسیمال (10): 0 تا 9

● شانزده شانزدهی یا هِگزا دِسیمال (16): 0 تا 15

#programming

Channel | Group