📘 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

میلاد حضرت مسیح (ع) مبارک باد.🎄

به همه‌ی هموطنان مسیحی عزیز،
میلاد فرخنده‌ی حضرت مسیح (ع)، پیام‌آور عشق، صلح و مهربانی را صمیمانه تبریک می‌گوییم.✨🕊️


Merry Christmas 🎄

Warmest wishes to our dear Christian compatriots on the birth of Jesus Christ (Peace Be Upon Him). ✨🕊️

🌐 @PyVision

📘 ۱۰ اصطلاح مهم در یادگیری ماشین
قسمت دوم

1️⃣1️⃣ Training
فرآیند آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی

1️⃣2️⃣ Validation
بررسی عملکرد مدل در حین آموزش برای جلوگیری از خطا

1️⃣3️⃣ Overfitting
یادگیری بیش‌ازحد داده آموزش و عملکرد ضعیف روی داده جدید

1️⃣4️⃣ Underfitting
ساده بودن بیش‌ازحد مدل و ناتوانی در یادگیری الگوها

1️⃣5️⃣ Bias
خطای ناشی از ساده‌سازی بیش‌ازحد مدل(سوگیری)

1️⃣6️⃣ Variance
حساسیت بیش‌ازحد مدل به داده‌های آموزشی

1️⃣7️⃣ Cross Validation
روش ارزیابی مدل با تقسیم داده به چند بخش

1️⃣8️⃣ Accuracy
درصد پیش‌بینی‌های درست مدل

1️⃣9️⃣ Precision
نسبت پیش‌بینی‌های درست مثبت به کل پیش‌بینی‌های مثبت

2️⃣0️⃣ Recall
نسبت نمونه‌های مثبت شناسایی‌شده به کل نمونه‌های مثبت واقعی

✨ این مفاهیم برای ارزیابی، تحلیل و بهبود مدل‌ها ضروری هستند.

📌 منابع:
🔘 Google Machine Learning Glossary
🔘 Scikit-learn Documentation
🔘 Stanford CS229

#️⃣ #یادگیری_ماشین #مدل_سازی #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی
#MachineLearning #MLMetrics #DataScience #AI #PyVision

🌐 @PyVision

📘 سیستم‌های خبره (Expert Systems) چیست؟

سیستم‌های خبره یکی از شاخه‌های کلاسیک هوش مصنوعی هستند که هدف آن‌ها شبیه‌سازی توانایی تصمیم‌گیری یک متخصص انسانی در یک حوزه‌ی مشخص است.
این سیستم‌ها به‌جای یادگیری از حجم عظیم داده‌ها، از دانش و قوانین استخراج‌شده از خبرگان استفاده می‌کنند. 🧠🤖
به زبان ساده:
سیستم خبره یعنی ماشینی که مثل یک متخصص فکر می‌کند و مشاوره می‌دهد.

🔹 اجزای اصلی سیستم‌های خبره
1️⃣ Knowledge Base (پایگاه دانش / علم)
شامل قوانین، حقایق و دانش تخصصی یک حوزه بسان قوانین تشخیص بیماری

2️⃣ Inference Engine (موتور استنتاج)
بخشی که با استفاده از قوانین، نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری می‌کند، بسان اگر «علائم A و B وجود دارد» → «احتمال بیماری X»

3️⃣ User Interface (رابط کاربری)
محل تعامل کاربر با سیستم، پرسش‌وپاسخ برای دریافت اطلاعات از کاربر

🔹 سیستم‌های خبره چگونه کار می‌کنند؟ (خیلی خلاصه)
1️⃣ کاربر اطلاعات اولیه را وارد می‌کند
2️⃣ موتور استنتاج، قوانین پایگاه دانش را بررسی می‌کند
3️⃣ سیستم به یک نتیجه یا پیشنهاد می‌رسد
4️⃣ خروجی به‌صورت توصیه یا تصمیم نمایش داده می‌شود


🔹 نمونه کاربردهای سیستم‌های خبره

⚪️ پزشکی
● تشخیص بیماری
● پیشنهاد روش درمان

⚪️ صنعت و مهندسی
● عیب‌یابی تجهیزات
● نگهداری پیش‌بینانه

⚪️ کسب‌وکار و بازارهای مالی
● تحلیل ریسک
● پشتیبانی تصمیم‌گیری مدیریتی

⚪️ آموزش
● سیستم‌های آموزش هوشمند
● راهنمایی گام‌به‌گام کاربران


✨ سیستم‌های خبره از اولین کاربردهای موفق هوش مصنوعی بودند و هنوز هم در حوزه‌هایی که دانش تخصصی و قوانین مشخص وجود دارد، بسیار مؤثر هستند.

✅️ در پست‌های بعدی، تفاوت سیستم‌های خبره با یادگیری ماشین و کاربردهای ترکیبی آن‌ها را بررسی می‌کنیم.


📌 منابع:
🔘 Encyclopaedia Britannica — Expert System
🔘 IBM — Expert Systems Overview
🔘 MIT — Knowledge-Based Systems

#️⃣ #سیستم_خبره #هوش_مصنوعی #تصمیم_گیری #فناوری
#ExpertSystems #ArtificialIntelligence #DecisionSupport #AI

🌐 @PyVision

📘 ۱۰ اصطلاح تکمیلی و پیشرفته یادگیری ماشین
قسمت سوم

2️⃣1️⃣ Loss Function
معیاری برای اندازه‌گیری میزان خطای پیش‌بینی مدل

2️⃣2️⃣ Cost Function
میانگین خطاهای مدل روی کل داده‌ها

2️⃣3️⃣ Optimization
فرآیند کمینه‌سازی خطا و بهبود عملکرد مدل

2️⃣4️⃣ Gradient Descent
الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان تابع خطا

2️⃣5️⃣ Learning Rate
میزان تغییر پارامترهای مدل در هر گام آموزش

2️⃣6️⃣ Hyperparameter
تنظیماتی که قبل از آموزش مدل تعیین می‌شوند

2️⃣7️⃣ Feature Scaling
نرمال‌سازی مقادیر ویژگی‌ها برای بهبود آموزش

2️⃣8️⃣ Regularization
کاهش پیچیدگی مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش

2️⃣9️⃣ Confusion Matrix
جدول ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی

3️⃣0️⃣ Pipeline
زنجیره‌ای از مراحل پردازش داده و آموزش مدل

✨ این مفاهیم نقش کلیدی در بهینه‌سازی و حرفه‌ای‌سازی مدل‌ها دارند.

📌 منابع:
🔘 Google Machine Learning Glossary
🔘 Scikit-learn Documentation
🔘 Stanford CS229

#️⃣ #یادگیری_ماشین #بهینه_سازی #مدل_سازی #علم_داده #پای_ویژن
#MachineLearning #Optimization #DeepLearning #DataScience

🌐 @PyVision

📚 مرور کتاب‌ها
قسمت دوم

در این پست مروری داریم بر مجموعه از کتاب‌های منتخب حوزه ریاضیات و آمار، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که در کانال معرفی شده است.

🔹 فهرست کتاب‌ها:
1. Mathematics for Machine Learning

2. Deep Learning

3. The Elements of Statistical Learning

4. Introduction to Mathematical Statistics

5. Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory

6. Probabilistic Machine Learning: An Introduction

7. Linear Algebra Done Right

8. Introduction to Probability for Data Science

9. The Mathematical Engineering of Deep Learning

10. Practical Statistics for Data Scientists

✳️ این مجموعه برای کسانی مناسب است که می‌خواهند پایه‌های ریاضی و آماری لازم برای کار حرفه‌ای در Data Science و Machine Learning را عمیق‌تر یاد بگیرند.

✳️ This series is suitable for those who want to learn more deeply the mathematical and statistical foundations necessary for professional work in Data Science and Machine Learning.

📥 برای دانلود و مطالعه، به پست‌های مربوطه در کانال مراجعه کنید.

🌐 @PyVision