📘اصطلاحات پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning)
قسمت اول

1️⃣ Machine Learning (یادگیری ماشین)
شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق تصمیم بگیرند.

2️⃣ Dataset (دیتاست)
مجموعه‌ای از داده‌ها که برای آموزش، ارزیابی یا آزمایش مدل استفاده می‌شود.

3️⃣ Feature (ویژگی)
ویژگی یا خصوصیت داده‌ها که به عنوان ورودی به مدل داده می‌شود.

4️⃣ Label / Target (برچسب / هدف)
خروجی یا پاسخ صحیح هر نمونه داده که مدل باید آن را پیش‌بینی کند.

5️⃣ Supervised Learning (یادگیری نظارت‌شده)
یادگیری با داده‌های برچسب‌خورده برای پیش‌بینی خروجی. شامل مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون است.

6️⃣ Classification (طبقه‌بندی)
پیش‌بینی یک دسته یا کلاس برای داده‌ها، مانند تشخیص اسپم یا غیر اسپم.

7️⃣ Regression (رگرسیون)
پیش‌بینی مقادیر پیوسته، مانند پیش‌بینی قیمت یک خانه بر اساس ویژگی‌های آن.

8️⃣ Overfitting (بیش‌برازش)
وقتی مدل خیلی به داده‌های آموزش تطبیق می‌یابد و عملکرد ضعیفی در داده‌های جدید دارد.

9️⃣ Accuracy (دقت)
نسبت پیش‌بینی‌های صحیح به کل نمونه‌ها. یکی از معیارهای ارزیابی مدل.

🔟 Cross-Validation
روش ارزیابی مدل که در آن داده‌ها به چند بخش تقسیم می‌شوند تا از آن‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل استفاده شود.


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #آموزش_ماشین_لرنینگ
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #MLBasics #PyVision

🌐 @PyVision

📑 مرکز فناوری‌های کوانتومی دانشگاه شهید بهشتی برگزار می‌کند:

💠 کارگاه: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کوانتومی (QML)

👤 مدرس: جناب آقای دکتر حسین داودی یگانه
رئیس مرکز محاسبات کوانتومی آریا کوانتا

🔻 محورها:
• مبانی ساختاری محاسبات کوانتومی و تفاوت آن با محاسبات کلاسیک
• الگوریتم‌های پایه در یادگیری ماشین کوانتومی
• ابزارهای نرم‌افزاری رایج در QML

🗓 تاریخ: سه‌شنبه ۹ دی‌ماه ۱۴۰۴
⏰ زمان: ۱۵ تا ۱۸
📍 مکان: پژوهشکده لیزر و پلاسما، دانشگاه شهید بهشتی (https://maps.app.goo.gl/BNSuRZD1ogTyAW9r6)

💵 هزینه شرکت در کارگاه: ۵۰۰ هزار تومان
هزینه ناهار: ۲۰۰ هزار تومان

سایت (https://quantumphotonicsbu.com/)
راهنمای ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/wp-content/uploads/2025/12/%D8%B1%D8%A7%D9%87%D9%86%D9%85%D8%A7%DB%8C-%D8%AB%D8%A8%D8%AA-%D9%86%D8%A7%D9%85-2.pdf)
✅لینک ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/workshop/)

🔗 راه‌های ارتباطی:
واتساپ (https://chat.whatsapp.com/JHe4wAmSGtkF9OzG0jlE2M) | تلگرام (https://news.1rj.ru/str/Qste_sbu) | بله (http://ble.ir/join/3FTq5ZjMD5)
ایمیل : iqste.sbu@gmail.com

📘معرفی ویژگی‌ها و قابلیت‌های Scikit-Learn
بخش اول: Supervised Learning

در مسیر آشنایی با کتابخانه‌ی Scikit-Learn، یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین بخش‌ها،
یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) است؛
جایی که مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده آموزش می‌بینند و یاد می‌گیرند چگونه پیش‌بینی کنند.

🔹️ این بخش مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها را در اختیار ما می‌گذارد برای:

✔️ طبقه‌بندی (Classification)
برای پاسخ به سؤال‌هایی مثل:
«این داده متعلق به کدام دسته است؟»

✔️ رگرسیون (Regression)
برای پیش‌بینی مقادیر عددی مانند قیمت، زمان، میزان و…

🔹 چرا Scikit-Learn در این حوزه محبوب است؟
چون:

■ الگوریتم‌ها با یک الگوی ساده و یکسان (fit و predict) کار می‌کنند
■ پیاده‌سازی‌ها استاندارد و قابل مقایسه هستند
■ یادگیری مفاهیم پایه تا سطح کاربردی را ساده می‌کند

🔹 کاربردهای رایج Supervised Learning
■ پیش‌بینی روندها (بسان پیش‌بینی قیمت‌ها، پیش‌بینی روندهای آماری)
■ تحلیل رفتار کاربران
■ طبقه‌بندی داده‌های متنی و عددی و...


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #علم_داده #یادگیری_نظارت_شده #پای_ویژن
#SupervisedLearning
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #ScikitLearn #DataScience #PyVision


🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت نوزدهم

The Mathematical Engineering of Deep Learning

نویسندگان:

Benoit Liquet, Sarat Moka, Yoni Nazarathy

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● رویکرد مهندسی ریاضی به جای صرفاً نظری
● ترکیب مباحث پیشرفته ریاضی با پیاده‌سازی عملی
● منبع اختصاصی برای درک ریاضیات شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● آموزش ریاضیات پیشرفته به زبانی مهندسی و کاربردی
● تمرکز بر شبکه‌های عصبی عمیق و معماری‌های مدرن
● ارائه کدهای عملی و مثال‌های پیاده‌سازی شده

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی
● بهینه‌سازی درفضای‌های ابعاد بالا
● نظریه تقریب (Approximation theory) و عمق شبکه‌ها
● یادگیری عمیق احتمالاتی
● ریاضیات پشتِ مکانیزیم توجه (Attention) و ترنسفورمرها

▫️این کتاب برای کسانی که می‌خواهند پایه‌های ریاضی قوی برای کاربا شبکه‌های عصبی عمیق بسازند، ایده‌آل است.

📌 منبع:
🔘 deeplearningmath.org

#️⃣ #ریاضیات_یادگیری_عمیق #مهندسی_ریاضی #هوش_مصنوعی #کتاب_تخصصی #کتاب_نوزدهم
#DeepLearningMath #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #PyVision

🌐 @PyVision

📚 مرور کتاب‌ها
قسمت اول
در این پست مروری داریم بر معتبرترین کتاب‌ها و منابع آموزشی (۱۰ کتاب اول) که تا بدین لحظه در کانال معرفی شده‌اند:

1. Python Crash Course

2. Head First Python

3. Python Programming for Beginners

4. Automate the Boring Stuff with Python

5. Fluent Python

6. Effective Python

7. Programming Python

8. Python for Data Analysis

9. Hands-On Machine Learning

10. Introduction to Machine Learning with Python


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.👨🏽‍💻

#️⃣ #کتاب_پایتون #آموزش_پایتون #منابع_آموزشی #پایتون #برنامه_نویسی #کتاب #پای_ویژن
#PythonBooks #PythonLearning #ProgrammingResources #book #Python #PyVision

🌐 @PyVision

🧩 خروجی کد زیر چیست؟

🧩 What's the output?

x = 1

while x < 10:
    if x % 3 == 0:
        x += 2
        continue
    x += 1

print(x)

#️⃣ #چالش_پایتون #حلقه_وایل #منطق_برنامه_نویسی #آموزش_کدنویسی
#PythonChallenge #WhileLoop #ProgrammingLogic #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

🌀 حلقه while یکی از مهم‌ترین ابزارها برای اجرای تکرارهای شرطی در پایتون است؛
جایی که تا برقرار بودن یک شرط، کد بارها اجرا می‌شود.

در این پست، ۲۰ تمرین ساده اما کاملاً کاربردی را یکجا حل کرده‌ایم تا منطق حلقه‌ها، شمارنده‌ها و کنترل جریان برنامه را به‌صورت عملی تقویت کنیم.
اگر در حال یادگیری پایتون هستید، این تمرین‌ها دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید 💡🐍

یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم 🚀

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #برنامه_نویسی #حلقه_تکرار
#Python #LearnPython #WhileLoop #CodingPractice

🌐 @PyVision

✅️ خروجی نهایی:

11

🟢 کد را مرحله‌به‌مرحله بررسی می‌کنیم:

x = 1

● مقدار اولیه x برابر ۱ است.

حلقه تا زمانی اجرا می‌شود که x < ۱۰:

۱. x = ۱ → بخش‌پذیر بر ۳ نیست → x += ۱ → x = ۲
۲. x = ۲ → بخش‌پذیر بر ۳ نیست → x += ۱ → x = ۳
۳. x = ۳ → بخش‌پذیر بر ۳ است →
ابتدا x += ۲ → x = ۵
سپس continue اجرا می‌شود (پرش به ابتدای حلقه)
۴. x = ۵ → بخش‌پذیر بر ۳ نیست → x += ۱ → x = ۶
۵. x = ۶ → بخش‌پذیر بر ۳ است →
x += ۲ → x = ۸ → continue
۶. x = ۸ → بخش‌پذیر بر ۳ نیست → x += ۱ → x = ۹
۷. x = ۹ → بخش‌پذیر بر ۳ است →
x += ۲ → x = ۱۱ → continue

اکنون شرط حلقه (x < ۱۰) برقرار نیست، بنابراین حلقه متوقف می‌شود.

✔ مقدار نهایی x برابر ۱۱ است.


🟢 Let’s analyze the code step by step:

x = 1

● The initial value of x is 1.

The loop runs as long as x < 10:

1. x = 1 → not divisible by 3 → x += 1 → x = 2
2. x = 2 → not divisible by 3 → x += 1 → x = 3
3. x = 3 → divisible by 3 →
x += 2 → x = 5
continue skips the rest of the loop
4. x = 5 → not divisible by 3 → x += 1 → x = 6
5. x = 6 → divisible by 3 →
x += 2 → x = 8 → continue
6. x = 8 → not divisible by 3 → x += 1 → x = 9
7. x = 9 → divisible by 3 →
x += 2 → x = 11 → continue

Now x is no longer less than 10, so the loop ends.

✔ Final value of x is 11.

🌐 @PyVision

📘 هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی به زبان ساده یعنی طراحی سیستم‌ها و برنامه‌هایی که می‌توانند رفتارهای هوشمندانه شبیه انسان از خود نشان دهند؛
مثل یادگیری از تجربه، تحلیل داده‌ها، تصمیم‌گیری و حل مسئله.
این سیستم‌ها به‌جای پیروی از دستورهای کاملاً ثابت، با داده‌ها آموزش می‌بینند و به‌مرور دقیق‌تر می‌شوند. 🤖✨

🔹 زیرمجموعه‌های اصلی هوش مصنوعی

1️⃣ یادگیری ماشین (Machine Learning)
در این روش، ماشین با بررسی داده‌ها الگوها را یاد می‌گیرد و بدون برنامه‌نویسی مستقیم، عملکرد خود را بهبود می‌دهد.
⚪️ مثال: سیستم‌های پیشنهاددهنده فیلم، موسیقی یا کالا

2️⃣ یادگیری عمیق (Deep Learning)
شاخه‌ای پیشرفته از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی چندلایه الهام‌گرفته از مغز انسان استفاده می‌کند.
⚪️ مثال: تشخیص چهره، تشخیص گفتار و تحلیل تصاویر پزشکی

3️⃣ پردازش زبان طبیعی (NLP)
این حوزه به ماشین کمک می‌کند زبان انسان را بفهمد، پردازش کند و پاسخ مناسب تولید کند.
⚪️ مثال: چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن

4️⃣ بینایی ماشین (Computer Vision)
توانایی تحلیل و درک تصاویر و ویدئوها توسط سیستم‌های کامپیوتری.
⚪️ مثال: خودروهای خودران و سیستم‌های نظارت تصویری

5️⃣ سیستم‌های خبره (Expert Systems)
سیستم‌هایی که دانش و تجربه‌ی یک متخصص انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند.
⚪️ مثال: سیستم‌های تشخیص بیماری یا تحلیل ریسک


✅️ در پست‌های بعدی، هر یک از این زیرشاخه‌ها را به‌صورت جداگانه و ساده بررسی می‌کنیم و با کاربردهای آن‌ها بیشتر آشنا می‌شویم.

📌 منابع:
🔘 www.ibm.com
🔘developers.google.com
🔘web.stanford.edu

#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #فناوری #تحلیل_داده #برنامه_نویسی
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #AI #DataScience #PyVision

🌐 @PyVision

♨️کرسی آزاداندیشی با محوریت «ضعف مهارت‌محوری در نظام آموزش عالی کشور»

🛑دانشگاه زمانی موتور پیشرفت است که دانش را به «توانمندی» تبدیل کند.
در این #کرسی_آزاداندیشی، با نگاهی تحلیلی و سیاست‌محور، به واکاوی ریشه‌ها، پیامدها و راهکارهای تقویت مهارت‌محوری در نظام آموزش عالی کشور پرداخته می‌شود؛ مسئله‌ای که مستقیماً با اشتغال، بهره‌وری و آینده سرمایه انسانی کشور گره خورده است.

📍 محل برگزاری: معاونت فرهنگی، ساختمان پویش، سالن جلسات

🕙 زمان برگزاری: دوشنبه ۱ دی‌ماه ۱۴۰۴، ساعت ۱۰ تا ۱۱

🎤 ارائه‌دهندگان:
توسط تیم اندیشه ايرانی
▪️ آقای پوریا افشار
▪️ خانم اسدی کرم

💢از تمامی اساتید، دانشجویان و علاقه‌مندان حوزه آموزش عالی و سیاست‌گذاری دعوت می‌شود در این گفت‌وگوی علمی و آزاداندیشانه حضور یابند.
@ikiu_ac

🍉 یلدا مبارک 🍉

شب یلدا، بلندترین شب سال، فرصتی ارزشمند برای درنگ، هم‌نشینی و یادآوری این حقیقت است که پس از هر تاریکی، روشنایی در راه است.
شبی ریشه‌دار در فرهنگ ما که نماد صبر، امید و آغاز فصل تازه‌ای از نور و گرماست.

پیشاپیش این شب کهن و دل‌نشین را به شما همراهان گرامی تبریک می‌گویم و امیدوارم در کنار خانواده و عزیزانتان، لحظاتی سرشار از آرامش، صمیمیت و حالِ خوب را تجربه کنید.

از همراهی و اعتماد شما صمیمانه سپاسگزارم.🍁
و برایتان تندرستی، آرامش و موفقیت‌های روزافزون آرزومندم.

🌐 @PyVision

📘 یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح برای هر حالت، عملکرد خود را به‌مرور بهبود دهند.
به بیان ساده، به‌جای اینکه همه‌چیز را مرحله‌به‌مرحله به ماشین بگوییم، داده در اختیارش می‌گذاریم تا الگوها را خودش کشف کند. 🤖📊

🔹 انواع اصلی یادگیری ماشین

1️⃣ یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
مدل با داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند؛ یعنی جواب درست از قبل مشخص است.
⚪️ مثال: تشخیص ایمیل اسپم، پیش‌بینی قیمت خانه

2️⃣ یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
مدل بدون دانستن جواب درست، الگوها و ساختارهای پنهان داده را پیدا می‌کند.
⚪️ مثال: خوشه‌بندی کاربران، تحلیل رفتار مشتریان

3️⃣ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
سیستم با آزمون‌وخطا و دریافت پاداش یا جریمه یاد می‌گیرد بهترین تصمیم را بگیرد.
⚪️ مثال: بازی‌های هوشمند، ربات‌ها، خودروهای خودران

✨ یادگیری ماشین پایه‌ی بسیاری از فناوری‌های امروزی است؛
از سیستم‌های پیشنهاددهنده گرفته تا تشخیص تصویر، گفتار و تحلیل داده‌های عظیم.

✅️ در پست‌های بعدی، هرکدام از این انواع را جداگانه و همراه با مثال‌های واقعی بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM
🔘 Google
🔘 Stanford University

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #برنامه_نویسی #پای_ویژن
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #AI

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت بیستم

Practical Statistics for Data Scientists

نویسندگان:
Peter Bruce & Andrew Bruce

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش آمار با رویکرد کاملاً عملی و پروژه‌محور
● تأکید بر کاربرد مفاهیم آماری در یادگیری ماشین
● ارائه مثال‌های واقعی با استفاده از کتابخانه‌های مدرن پایتون

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● تبدیل تئوری‌های آماری به راهکارهای عملی برای علم داده
● مناسب برای دانشمندان داده، تحلیلگران و مهندسان ML
● تمرکز بر درک نتایج و تفسیر خروجی مدل‌ها به جای فرمول‌های نظری

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● اکتشاف و مصورسازی داده‌ها
● آزمون فرضیه (Statistical hypothesis test) و بازه اطمینان
● رگرسیون و پیش‌بینی (Prediction)
● طبقه‌بندی (Classification) و یادگیری ماشین
● اعتبارسنجی و ارزیابی مدل

📌 منبع:
🔘 O'Reilly

#️⃣ #آمار_کاربردی #علم_داده #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #کتاب_بیستم
#PracticalStatistics #DataScience #AI #MachineLearning

🌐 @PyVision

📘 یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین و در نتیجه هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی چندلایه الهام‌گرفته از مغز انسان استفاده می‌کند.
در این روش، سیستم می‌تواند ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده را به‌صورت خودکار از داده‌های خام (مثل تصویر، صدا یا متن) استخراج کند. 🧠🤖
به زبان ساده:
اگر یادگیری ماشین «یاد گرفتن از داده‌ها» باشد،
یادگیری عمیق یعنی یاد گرفتن عمیق‌تر، دقیق‌تر و در مقیاس بزرگ‌تر.


🔹 چرا یادگیری عمیق مهم است؟

● حجم داده‌ها بسیار زیاد باشد
● الگوها پیچیده باشند
● داده‌ها غیرساختاریافته باشند (تصویر، ویدئو، صدا، متن)

به همین دلیل، بسیاری از پیشرفت‌های بزرگ هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، مدیون Deep Learning هستند.


🔹 نمونه کاربردهای یادگیری عمیق

⚪️ بینایی ماشین (Computer Vision)
● تشخیص چهره
● شناسایی اشیاء در تصاویر
● تحلیل تصاویر پزشکی

⚪️ پردازش گفتار و زبان (Speech & NLP)
● تبدیل گفتار به متن
● ترجمه ماشینی
● چت‌بات‌ها و مدل‌های زبانی

⚪️ سیستم‌های هوشمند
● خودروهای خودران
● سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
● تشخیص تقلب و الگوهای غیرعادی

✨ یادگیری عمیق قلب بسیاری از فناوری‌های هوشمند امروزی است و بدون آن، پیشرفت‌هایی مثل تشخیص چهره، دستیارهای صوتی و مدل‌های زبانی ممکن نبود.

✅️ در پست‌های بعدی، به‌صورت جداگانه معماری‌های مهم یادگیری عمیق و کاربردهای واقعی آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM — Deep Learning Overview
🔘 MIT — Deep Learning Basics

#️⃣ #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #فناوری #پای_ویژن
#DeepLearning #ArtificialIntelligence #MachineLearning #AI

🌐 @PyVision

📘 پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing | NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا زبان انسان (متن و گفتار) را درک کنند، تحلیل کنند و پاسخ مناسب تولید کنند.
هدف NLP این است که ارتباط بین انسان و ماشین تا حد ممکن طبیعی و شبیه گفت‌وگوی انسانی شود. 💬🤖

به زبان ساده:
پردازش زبان طبیعی (NLP) به کامپیوتر یاد می‌دهد بفهمد ما چه می‌گوییم و چه می‌نویسیم.


🔹پردازش زبان طبیعی دقیقاً چه کارهایی انجام می‌دهد؟

● درک معنای متن
● تحلیل ساختار جملات
● تشخیص احساسات و نیت کاربران
● تولید متن یا پاسخ هوشمند
● پردازش گفتار انسان

🔹 نمونه کاربردهای پردازش زبان طبیعی

⚪️ تحلیل متن (Text Analysis)
● تحلیل احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
● دسته‌بندی متون
● استخراج کلمات کلیدی

⚪️ پردازش گفتار (Speech Processing)
● تبدیل گفتار به متن (Speech to Text)
● تبدیل متن به گفتار (Text to Speech)

⚪️ سیستم‌های مکالمه‌ای
● چت‌بات‌ها
● دستیارهای هوشمند
● پاسخ‌گویی خودکار به کاربران

⚪️ ترجمه و تولید زبان
● ترجمه ماشینی
● خلاصه‌سازی متن
● تولید متن هوشمند

✨ پردازش زبان طبیعی یکی از پرکاربردترین شاخه‌های هوش مصنوعی است و نقش کلیدی در موتورهای جستجو، شبکه‌های اجتماعی، پشتیبانی آنلاین و ابزارهای هوشمند دارد.

✅️ در پست‌های بعدی، اجزای اصلی NLP و کاربردهای واقعی آن را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM — Natural Language Processing
🔘 Stanford University — Speech and Language Processing
🔘 Google — Natural Language Understanding

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #فناوری
#NLP #ArtificialIntelligence #MachineLearning #AI #PyVision

🌐 @PyVision

📘 ۱۰ اصطلاح پایه و مهم در یادگیری ماشین (Machine Learning)
قسمت اول

1️⃣ Machine Learning
یادگیری سیستم‌ها از داده‌ها بدون برنامه‌نویسی مستقیم

2️⃣ Dataset
مجموعه داده‌های مورد استفاده برای آموزش و ارزیابی مدل

3️⃣ Feature
ویژگی‌ها یا متغیرهای ورودی داده

4️⃣ Label
خروجی یا پاسخ صحیح داده‌ها

5️⃣ Model
نمایش ریاضی الگوهای موجود در داده

6️⃣ Algorithm
روش یا دستورالعمل یادگیری الگو از داده

7️⃣ Training Data
داده‌هایی که مدل با آن‌ها آموزش می‌بیند

8️⃣ Test Data
داده‌هایی برای سنجش عملکرد نهایی مدل

9️⃣ Supervised Learning
یادگیری با داده‌های برچسب‌دار

🔟 Unsupervised Learning
یادگیری از داده‌های بدون برچسب

✨ آشنایی با این مفاهیم، اولین گام ورود به دنیای یادگیری ماشین است.

📌 منابع:
🔘 Google
🔘 Scikit-learn
🔘 Stanford

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #آموزش_ماشین
#MachineLearning #AI #DataScience #MLBasics

🌐 @PyVision

✅ کنفرانس فیزیک محاسباتی ایران

🔹 این کنفرانس با هدف تبادل یافته‌های نوین در حوزه فیزیک محاسباتی و ارائه دستاوردهای پژوهشی در زمینه روش‌های عددی، شبیه‌سازی، مدل‌سازی و محاسبات پیشرفته در فیزیک برگزار می‌شود.

---
🧩 محورهای کنفرانس

✔️ روش‌های عددی و الگوریتم‌های محاسباتی در فیزیک
✔️ شبیه‌سازی‌های پیشرفته در فیزیک ماده چگال، پلاسمای داغ و فیزیک نجومی
✔️ مدل‌سازی محاسباتی در فیزیک آماری و دینامیک سیستم‌ها
✔️ کاربردهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در مسائل فیزیکی
✔️ محاسبات کوانتومی و روش‌های نوین در فیزیک نظری و کاربردی
✔️ تحلیل داده‌های پیچیده و شبیه‌سازی‌های گسترده (Big Data in Physics)

❇️ برنامه‌های ویژه کنفرانس

✔️ کارگاه‌های فیزیک محاسباتی
چهارشنبه ۱۴ بهمن‌ماه ۱۴۰۴

✔️ ارائه مقالات پژوهشی منتخب
✔️ جلسات تخصصی و نشست‌های علمی بین‌دانشگاهی

🗓 زمان‌های مهم

مهلت ارسال مقاله: دوشنبه ۳۰ آذر ۱۴۰۴
مهلت ثبت‌نام: چهارشنبه ۲۰ دی ۱۴۰۴
تاریخ برگزاری کنفرانس: دوشنبه ۱۳ بهمن ۱۴۰۴

📍 محل برگزاری
دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده فیزیک

💻 تارنمای کنفرانس

ccg.sbu.ac.ir/icpw
سامانه ارسال مقاله: psi.ir/f/icp1404

🆔 @sbu_official

📘 وقتی می‌گوییم «یادگیری ماشین» یعنی چه؟
(به زبان بسیار ساده)

وقتی می‌گوییم یادگیری ماشین (Machine Learning)، منظور این است که:
❝ به‌جای اینکه تمام قوانین را خودمان به کامپیوتر بگوییم،
به آن داده می‌دهیم تا خودش الگوها را یاد بگیرد و تصمیم بگیرد. ❞
یعنی ماشین تجربه کسب می‌کند، درست بسان انسان.


مثال: پیشنهاد فیلم در نتفلیکس 🎬
فرض کنید:
● شما چند فیلم اکشن را کامل تماشا می‌کنید
● فیلم‌های عاشقانه را نیمه‌کاره رها می‌کنید

❌ نتفلیکس به‌صورت دستی برنامه‌نویسی نشده که:

«اگر فلان کاربر، فلان فیلم را دید، این فیلم را پیشنهاد بده»

✅ بلکه این اتفاق می‌افتد:
1️⃣ رفتار شما (تماشا، توقف، امتیاز دادن) به‌عنوان داده ذخیره می‌شود
2️⃣ الگوریتم یادگیری ماشین این داده‌ها را بررسی می‌کند
3️⃣ الگو را یاد می‌گیرد:
«این کاربر به فیلم‌های اکشن علاقه دارد»
4️⃣ در آینده، فیلم‌های مشابه را پیشنهاد می‌دهد

✳️ هرچه داده‌ی بیشتری از شما ببیند، پیشنهادها دقیق‌تر می‌شوند

● این یعنی یادگیری از تجربه
● این یعنی یادگیری ماشین


🧩 مثال ساده‌تر (غیر دیجیتالی)

👶 یاد گرفتن تشخیص حیوانات
کودکی را تصور کنید که:
● چند بار به او نشان می‌دهیم و می‌گوییم: «این گربه است»
● چند بار دیگر: «این سگ است»
بعد از مدتی:
● خودش بدون کمک می‌گوید: «این گربه است»
■ کودک قانون دقیق ننوشته
■ فقط با دیدن مثال‌ها الگو را یاد گرفته

🤖 یادگیری ماشین دقیقاً همین کار را با داده‌ها انجام می‌دهد.


● برنامه‌نویسی سنتی:
قانون + داده → نتیجه

● یادگیری ماشین:
داده + نتیجه → یاد گرفتن قانون

به همین دلیل است که یادگیری ماشین در مسائلی بسان تصویر، صدا، متن و رفتار انسان فوق‌العاده موفق است.

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #پای_ویژن
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #AI

🌐 @PyVision

رویداد مسئله محور هوش مصنوعی
با محوریت حل مسائل واقعی و ارزیابی راه حل های هوشمند

شروع ثبت نام: 1 دی ماه
مسابقه و ارسال نتایج: 20 بهمن ماه
برگزاری رویداد: 29 بهمن ماه
مکان: پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات- طبقه دوم- سالن شهید اتابکی

لینک ثبت نام:
challenges.iranailab.ir

جوایز نقدی به ترتیب برای ۳ تیم برتر:
چالش های اول و دوم:
تیم اول: ۲۰۰ میلیون تومان
تیم دوم: ۱۰۰ میلیون تومان
تیم سوم: ۵۰ میلیون تومان

چالش های سوم تا پنجم:
تیم اول: ۱۰۰ میلیون تومان
تیم دوم: ۶۰ میلیون تومان
تیم سوم: ۴۰ میلیون تومان

#رویداد
#مسأله_محور
#هوش_مصنوعی
#پژوهشگاه_ارتباطات_و_فناوری_اطلاعات
#مرکز_تحقیقات_مخابرات_ایران
#وزارت_ارتباطات_و_فناوری_اطلاعات
#ITRC
#IEEE

@itrc_news

📘 بینایی ماشین (Computer Vision) چیست؟

بینایی ماشین یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را ببینند، تحلیل کنند و درک کنند؛
تقریباً شبیه کاری که چشم و مغز انسان انجام می‌دهد.
به زبان ساده:
بینایی ماشین یعنی کامپیوتر بتواند از روی تصویر یا ویدئو بفهمد چه چیزی در آن وجود دارد.👁️🤖

🔹 بینایی ماشین چگونه کار می‌کند؟(به زبان ساده)
1️⃣ تصویر یا ویدئو به‌عنوان داده وارد سیستم می‌شود
2️⃣ مدل‌های یادگیری ماشین (معمولاً یادگیری عمیق) الگوهای تصویری را استخراج می‌کنند
3️⃣ سیستم اشیاء، چهره‌ها، متن یا حرکات را تشخیص می‌دهد
4️⃣ بر اساس این درک، تصمیم یا پیش‌بینی انجام می‌شود
⚪️ امروزه بیشتر سیستم‌های بینایی ماشین بر پایه‌ی شبکه‌های عصبی عمیق ساخته می‌شوند.

🔹 نمونه کاربردهای بینایی ماشین

⚪️ تشخیص چهره
● باز کردن قفل گوشی
● سیستم‌های احراز هویت

⚪️ شناسایی اشیاء (Object Detection)
● خودروهای خودران
● تحلیل تصاویر دوربین‌های شهری

⚪️ پردازش تصاویر پزشکی
● تشخیص تومور
● تحلیل تصاویر MRI و X-ray

⚪️ بینایی صنعتی و تجاری
● کنترل کیفیت در کارخانه‌ها
● اسکن بارکد و تشخیص کالا

✨ بینایی ماشین یکی از ستون‌های اصلی فناوری‌های هوشمند امروزی است و بدون آن، بسیاری از پیشرفت‌ها در پزشکی، حمل‌ونقل و امنیت ممکن نبود.

✅️ در پست‌های بعدی، مفاهیم کلیدی بینایی ماشین و نقش یادگیری عمیق در آن را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM — Computer Vision
🔘 Stanford University
🔘 MIT — Computer Vision Overview

#️⃣ #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #فناوری #پای_ویژن
#ComputerVision #ArtificialIntelligence #DeepLearning #AI

🌐 @PyVision