📘 محیط‌های توسعه، اجرا و تست در هوش مصنوعی

در مسیر یادگیری و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی، فقط دانستن الگوریتم‌ها کافی نیست؛
باید بدانیم کجا کدنویسی کنیم، کجا تست کنیم و کجا پروژه را اجرا کنیم.
به همین دلیل، در این پست با محیط‌های معروف و پرکاربرد توسعه (IDE) آشنا می‌شویم.

🔹 ۱️ Jupyter Notebook
● آموزش
● تحلیل داده
● آزمایش سریع مدل‌ها
مزیت:
● اجرای مرحله‌به‌مرحله کد
● دیدن فوری خروجی‌ها


🔹 ۲️ Google Colab
● اجرای پروژه‌های AI بدون نیاز به سیستم قوی
● دسترسی به GPU و TPU
مزیت:
● اجرا در فضای ابری
● مناسب یادگیری عمیق


🔹 ۳️ VS Code
Visual Studio Code
● توسعه حرفه‌ای پروژه‌های AI
● مدیریت کد، محیط مجازی و دیباگ
مزیت:
● اجرای Notebook داخل محیط
● مناسب کارهای دانشگاهی، تیمی و پروژه‌های منعطف


🔹 ۴️ PyCharm
JetBrains – PyCharm
● توسعه ساختاریافته و پروژه‌محور
مزیت:
● مدیریت حرفه‌ای پروژه
● مناسب پروژه‌های ساختاریافته و تیمی


🔹 ۵️ Spyder / Anaconda
● محاسبات علمی
● کارهای پژوهشی
مزیت:
● محیط یکپارچه مخصوص دیتا و ML


■ محیط Jupyter ⬅️ برای آموزش و تحلیل
■ محیط Colab ⬅️ برای بدون سخت‌افزار قوی
■ محیط های VS Code / PyCharm ⬅️ برای پروژه‌های حرفه‌ای‌تری و سنگین‌تر

🔵 پس از این در پست‌های آینده به‌جای تکرار، به این پست مرجع اشاره خواهیم کرد.

#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #پایتون #برنامه_نویسی #محیط_توسعه
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #Python #DataScience

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی یادگیری ماشین (Machine Learning)

در این پست، فقط روی ابزارها و کتابخانه‌هایی تمرکز می‌کنیم که مخصوص خودِ یادگیری ماشین هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای مدل‌سازی، آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های ML به کار می‌روند.


🔹 ۱️ کتابخانه‌ی اصلی یادگیری ماشین

⭐ scikit-learn
مهم‌ترین و استانداردترین کتابخانه‌ی یادگیری ماشین در جهان

● الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
● الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
● خوشه‌بندی (Clustering)
● کاهش بُعد (PCA)
● انتخاب ویژگی (Feature Selection)
● ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها


🔹 ۲️ الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین (درون scikit-learn)

این الگوریتم‌ها ستون فقرات ML هستند:

● Linear & Logistic Regression
● Decision Tree
● Random Forest
● Support Vector Machine (SVM)
● K-Nearest Neighbors (KNN)
● Naive Bayes


🔹 ۳️ پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده برای ML
(بخش حیاتی قبل از آموزش مدل)

● مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
● تبدیل داده‌های غیرعددی
● آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌ها

ابزارهای رایج (در scikit-learn):
● StandardScaler
● MinMaxScaler
● LabelEncoder
● OneHotEncoder

■ بدون پیش‌پردازش درست، مدل یاد نمی‌گیرد.


🔹 ۴️ ارزیابی، اعتبارسنجی و تحلیل مدل

برای پاسخ به سؤال کلیدی:
«آیا این مدل قابل اعتماد است؟»

ابزارها و معیارها:
● Accuracy
● Precision / Recall
● F1-score
● Confusion Matrix
● Cross Validation

■ این مرحله تفاوت مدل آزمایشی با مدل قابل استفاده را مشخص می‌کند.


🔹 ۵️ مصورسازی مخصوص تحلیل مدل‌های ML

● Matplotlib
● رسم نمودار خطا
● بررسی خروجی مدل‌ها

● Seaborn
● تحلیل آماری نتایج
● نمایش الگوها و همبستگی‌ها

■ مصورسازی کمک می‌کند بفهمیم مدل چرا خوب یا بد عمل کرده است.


🔹 ۶️ کتابخانه‌های پیشرفته

● SciPy
● بهینه‌سازی
● محاسبات آماری
● الگوریتم‌های علمی

● Statsmodels
● مدل‌های آماری
● تحلیل رگرسیون کلاسیک
● تفسیر آماری نتایج


🔹 ۷️ الگوریتم‌های Boosting
ابزارهای بسیار قدرتمند
● XGBoost
● LightGBM
● CatBoost

● افزایش دقت مدل
● عملکرد عالی در مسابقات و پروژه‌های صنعتی
● مناسب داده‌های واقعی و بزرگ




✨ پیش‌پردازش ⬅️ مدل‌سازی ⬅️ ارزیابی ⬅️ بهینه‌سازی

📌 منابع:
🔘 IBM — Machine Learning Overview
🔘 Google — ML Developer Guides
🔘 Stanford University — CS229 Machine Learning

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #مدل_سازی #تحلیل_داده
#MachineLearning #DataScience #ML #AI

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق(Deep Learning)
قسمت دوم

1️⃣1️⃣ Backpropagation
• الگوریتمی برای محاسبه گرادیان خطا و اصلاح وزن‌ها در لایه‌های شبکه.

1️⃣2️⃣ Gradient Descent
• روش تکراری برای کمینه‌سازی تابع خطا با حرکت در جهت منفی گرادیان.

1️⃣3️⃣ Learning Rate
• نرخ تغییر وزن‌ها در هر مرحله آموزش.

1️⃣4️⃣ Epoch
• یک عبور کامل کل داده‌های آموزشی از شبکه.

1️⃣5️⃣ Batch Size
• تعداد نمونه‌هایی که هم‌زمان برای به‌روزرسانی وزن‌ها استفاده می‌شوند.

1️⃣6️⃣ Overfitting
• یادگیری بیش از حد داده‌های آموزش و افت عملکرد روی داده جدید.

1️⃣7️⃣ Underfitting
• ناتوانی مدل در یادگیری الگوهای اصلی داده.

1️⃣8️⃣ Regularization
• روش‌هایی برای کنترل پیچیدگی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش.

1️⃣9️⃣ Dropout
• غیرفعال‌سازی تصادفی نورون‌ها هنگام آموزش برای افزایش تعمیم‌پذیری.

2️⃣0️⃣ Optimizer
• الگوریتمی برای تنظیم وزن‌ها مانند Adam یا SGD.

📌 منابع:
🔘 Deep Learning Book
🔘 Stanford CS231n – Optimization
🔘 PyTorch Optimization Docs

#️⃣ #آموزش_مدل #بهینه_سازی #یادگیری_عمیق #پای_ویژن
#Optimization #Backpropagation #DeepLearning

🌐 @PyVision

📊 کتابخانه Statsmodels ابزاری متفاوت برای تحلیل داده‌هاست؛
جایی که «تفسیر آماری» از «صرفاً پیش‌بینی» مهم‌تر می‌شود.
اگر می‌خواهید بدانید این کتابخانه دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد و چه زمانی باید از آن استفاده کرد،
👇🏽پست بعدی را دنبال کنید.

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه Statsmodels
تحلیل آماری و مدل‌سازی کلاسیک در پایتون

کتابخانه Statsmodels یک کتابخانه‌ی تخصصی پایتون برای تحلیل آماری، مدل‌سازی داده‌ها و استنباط علمی است.
این کتابخانه بیشتر از آن‌که به دنبال صرفاً «پیش‌بینی» باشد، روی فهم رابطه‌ی بین متغیرها و تفسیر نتایج تمرکز دارد.
به همین دلیل، Statsmodels در حوزه‌هایی مانند تحلیل داده، اقتصادسنجی(Econometrics)، علوم اجتماعی و پژوهش‌های دانشگاهی بسیار پرکاربرد است.

🔹 چه کاری برای ما انجام می‌دهد؟

با استفاده از Statsmodels می‌توانیم:
● روابط بین متغیرها را به‌صورت آماری بررسی کنیم
● اثر هر متغیر را به‌طور شفاف تحلیل کنیم
● معنی‌داری آماری نتایج را بسنجیم
● خروجی‌هایی قابل استناد برای گزارش و مقاله تولید کنیم
■ این کتابخانه کمک می‌کند بفهمیم چرا یک مدل کار می‌کند، نه فقط این‌که چقدر دقیق است.

🔹 قابلیت‌های اصلی این کتابخانه

1️⃣ مدل‌های رگرسیون کلاسیک
● رگرسیون خطی (OLS)
● رگرسیون لجستیک
● مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
■ در خروجی این مدل‌ها اطلاعاتی مانند ضرایب، مقدار p-value، بازه اطمینان و شاخص‌های برازش مدل ارائه می‌شود.


2️⃣ تحلیل آماری و آزمون فرضیه
● آزمون‌های آماری پرکاربرد
● بررسی توزیع داده‌ها
● تحلیل همبستگی
● تحلیل واریانس (ANOVA)
■ این بخش برای تصمیم‌گیری علمی و داده‌محور اهمیت زیادی دارد.

3️⃣ تحلیل سری‌های زمانی (Time Series)
● مدل‌های AR، MA، ARIMA و SARIMA
● بررسی روند، فصل‌پذیری و نوسانات
● پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان
■ مناسب برای داده‌های اقتصادی، مالی، فروش و هر نوع داده‌ی زمانی واقعی

4️⃣ تمرکز بر تفسیر نتایج (نقطه قوت اصلی)
کتابخانه Statsmodels خروجی‌هایی ارائه می‌دهد که:
● کاملاً قابل تفسیر هستند
● برای گزارش‌های علمی و مدیریتی مناسب‌اند
● نشان می‌دهند کدام متغیرها اثرگذار و کدام بی‌تأثیرند


🔹 کتابخانه Statsmodels در کنار یادگیری ماشین

در پروژه‌ها، Statsmodels اغلب در کنار کتابخانه‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود:
● یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
● کتابخانه Statsmodels برای تحلیل و تفسیر آماری
■ این ترکیب، دید عمیق‌تری نسبت به داده‌ها ایجاد می‌کند.

🔹 چه زمانی Statsmodels انتخاب مناسبی است؟

✔ وقتی تفسیر آماری نتایج اهمیت دارد
✔ وقتی پروژه پژوهشی یا تحلیلی انجام می‌دهیم
✔ وقتی نیاز به آزمون فرضیه داریم
✔ وقتی گزارش علمی یا تحلیلی می‌نویسیم


📌 منبع:
🔘 Statsmodels Docs

#️⃣ #تحلیل_آماری #مدل_سازی #علم_داده #پایتون
#Statsmodels #Statistics #DataAnalysis #Python

🌐 @PyVision

❓️ خروجی کد زیر چیست؟
❓️ What's the output?

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

print([f(10) for f in funcs])

#️⃣ #پایتون #چالش_پایتون #تابع_لامبدا
#ListComprehension #PythonChallenge #Lambda #LearnPython

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت بیست و دوم
Data Science from Scratch
نویسنده:
Joel Grus

📊 سطح: مقدماتی تا متوسط
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش اصول علم داده و یادگیری ماشین بدون وابستگی به کتابخانه‌های از پیش ساخته.
● ما الگوریتم‌های کلیدی را خودمان از صفر کدنویسی می‌کنیم (با پایتون) تا درک شهودی کاملی پیدا کنیم.
● پوشش همزمان پایتون، آمار، ریاضیات و الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در یک جلد.
● مملو از مثال‌ها، کدها و پروژه‌های واقعی برای درک کاربرد مفاهیم.

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
این کتاب به جای آموزش صرفِ استفاده از ابزارها (مانند Scikit-learn)، پایه‌های ریاضی و الگوریتمی پشت آنها را آموزش می‌دهد. این رویکرد، درک ما را از چرایی و چگونگی کار مدل‌ها به شدت تقویت کرده و ما را به یک متخصص مبدل می‌سازد.

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی پایتون برای علم داده
● آمار توصیفی و احتمال
● مفاهیم جبر خطی و آنالیز عددی
● پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (k-NN، رگرسیون، درخت تصمیم، خوشه‌بندی و ...)
● کار باداده، بصری‌سازی و شبکه‌های عصبی مقدماتی

📌 منبع:
🔘 O'Reilly Media

#️⃣ #کتاب_بیست_و_دوم

🌐 @PyVision

🔢 خروجی کد:

[13, 13, 13]

✅ گزینهٔ صحیح:B


🟩 در این چالش با یک رفتار مهم پایتون در ترکیب list comprehension و lambda روبه‌رو هستیم:
● توابع lambda مقدار متغیر n را در لحظهٔ تعریف ذخیره نمی‌کنند.
● در عوض، آن‌ها فقط به نام متغیر n ارجاع می‌دهند.
● مقدار واقعی n در زمان اجرای تابع بررسی می‌شود، نه هنگام ساخته‌شدن لیست.

در این کد:

funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

● حلقه تمام می‌شود
● مقدار نهایی n برابر 3 است
● هر سه تابع lambda به همین n اشاره می‌کنند

بنابراین:

● f(10) برای هر تابع → 10 + 3 = 13

✳️ این رفتار در پایتون با نام Late Binding شناخته می‌شود.

✔ برای جلوگیری از این رفتار باید مقدار n را هنگام تعریف bind کنیم:

funcs = [lambda x, n=n: x + n for n in nums]

🟩 This challenge demonstrates an important Python concept involving list comprehensions and lambda functions:
● Lambda functions do not capture variable values at definition time.
● Instead, they reference variables, which are evaluated when the function is called.

In this code:

funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

● The loop finishes execution
● The final value of n is 3
● All lambda functions reference the same n

Therefore:

● Each function computes → 10 + 3 = 13

✳️ This behavior is known as Late Binding in Python.

✔ To avoid this, bind the variable at definition time:

lambda x, n=n: x + n

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات معماری‌ و مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق (Deep Learning)
قسمت سوم

2️⃣1️⃣ Convolutional Neural Network (CNN)
• شبکه‌ای تخصصی برای پردازش تصویر و داده‌های مکانی.

2️⃣2️⃣ Recurrent Neural Network (RNN)
• مدلی برای داده‌های ترتیبی با وابستگی زمانی.

2️⃣3️⃣ LSTM
• نوعی RNN با حافظه بلندمدت برای حل مشکل محوشدن گرادیان.

2️⃣4️⃣ Transformer
• معماری مبتنی بر Attention و پایه مدل‌های مدرن NLP.

2️⃣5️⃣ Attention Mechanism
• مکانیزمی برای تمرکز مدل روی بخش‌های مهم ورودی.

2️⃣6️⃣ Pretrained Model
• مدلی که قبلاً روی داده‌های بزرگ آموزش دیده است.

2️⃣7️⃣ Transfer Learning
• استفاده از دانش مدل‌های آماده برای مسائل جدید.

2️⃣8️⃣ Fine-Tuning
• تنظیم مجدد وزن‌های مدل پیش‌آموزش‌دیده.

2️⃣9️⃣ Autoencoder
• شبکه‌ای برای یادگیری نمایش فشرده و کاهش بُعد داده.

3️⃣0️⃣ Vanishing Gradient
• کوچک‌شدن گرادیان‌ها در شبکه‌های عمیق که یادگیری را مختل می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Stanford CS231n: Deep Learning for Computer Vision

#️⃣ #یادگیری_عمیق #پایتون #هوش_مصنوعی
#DeepLearning #Python #AI

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی یادگیری عمیق (Deep Learning)

در این پست فقط به ابزارها و فناوری‌هایی می‌پردازیم که مخصوص یادگیری عمیق هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای طراحی، آموزش، پایش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شوند.

🔹 ۱️. فریم‌ورک‌های اصلی یادگیری عمیق

⭐ PyTorch
کاربرد:
● ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
● پیاده‌سازی CNN، RNN، LSTM و Transformer
● کنترل کامل روی فرآیند آموزش و گرادیان‌ها
■ انتخاب اول در بسیاری از مقالات علمی و پژوهش‌ها


⭐ TensorFlow
فریم‌ورک صنعتی و مقیاس‌پذیر توسعه‌یافته توسط Google

کاربرد:
● توسعه مدل‌های Deep Learning در مقیاس بزرگ
● استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
● پشتیبانی از وب، موبایل و سرویس‌های ابری
■ انتخاب رایج در پروژه‌های صنعتی


🔹 ۲️. رابط های برنامه‌نویسی کاربردی (API) سطح بالاتر برای ساده‌سازی ساخت مدل

این ابزارها کار با فریم‌ورک‌ها را ساده‌تر می‌کنند:
● Keras (بر پایه TensorFlow)
کاربرد:
● تعریف سریع لایه‌ها و مدل‌ها
● نمونه‌سازی سریع شبکه‌های عصبی
● مناسب یادگیری و پروژه‌های متوسط

● PyTorch Lightning
کاربرد:
● ساختاردهی کد آموزش
● تمرکز روی معماری به‌جای جزئیات آموزشی
■ کاهش پیچیدگی کدنویسی Deep Learning


🔹 ۳️. معماری‌ها و بلوک‌های اصلی شبکه‌های عصبی

این معماری‌ها هسته‌ی Deep Learning مدرن هستند و در فریم‌ورک‌ها پیاده‌سازی شده‌اند:
● CNN (برای داده‌های تصویری)
● RNN / LSTM / GRU (برای داده‌های ترتیبی)
● Transformers (برای متن، تصویر و مدل‌های چندوجهی)

⚠️ انتخاب معماری درست، نقش کلیدی در موفقیت مدل دارد.


🔹 ۴️. پلتفرم Hugging Face

⭐ Hugging Face
پلتفرم Hugging Face یک پلتفرم کامل هوش مصنوعی است که ابزارهای مختلف Deep Learning را در کنار هم فراهم می‌کند.

کاربردها:
● دسترسی به هزاران مدل ازپیش‌آموزش‌دیده
● استفاده، آموزش و Fine-tuning مدل‌های عمیق
● مدیریت مدل‌ها و دیتاست‌ها

■ درون این پلتفرم، کتابخانه‌هایی بسان زیر استفاده می‌شوند:

● transformers (مدل‌های عمیق و زبانی)
● datasets (مدیریت داده)
● tokenizers (پردازش سریع متن)


🔹 ۵️. ابزارهای پایش و تحلیل فرآیند آموزش

برای بررسی رفتار مدل هنگام آموزش:

● TensorBoard
کاربرد:
● نمایش loss و accuracy
● بررسی روند آموزش شبکه‌های عصبی

● Weights & Biases
کاربرد:
● مقایسه آزمایش‌ها
● تحلیل و گزارش عملکرد مدل‌ها

■ برای تشخیص overfitting و بهینه‌سازی آموزش ضروری است.


🔹 ۶️. کتابخانه‌های مخصوص Deep Learning

● Torchvision / Torchaudio / Torchtext
کاربرد:
● کار با داده‌های تصویری، صوتی و متنی در PyTorch

● ONNX
کاربرد:
● انتقال مدل بین فریم‌ورک‌ها
● استفاده از مدل در محیط‌های مختلف


✨ ابزارهای اختصاصی یادگیری عمیق مستقیماً با این مراحل درگیر هستند:
طراحی معماری ⬅️ آموزش شبکه ⬅️ پایش ⬅️ بهینه‌سازی

اگر این ابزارها را بشناسید و بدانید هر کدام چه نقشی دارند، پایه‌ای محکم و حرفه‌ای برای ورود به دنیای Deep Learning خواهید داشت. ✅️


📌 منابع:
🔘 IBM — Deep Learning Overview
🔘 MIT — Deep Learning Basics
🔘 Stanford University
🔘 Google — TensorFlow Overview

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #مدل_عمیق
#DeepLearning #NeuralNetworks #AI #DL

🌐 @PyVision

#اطلاعیه_مهم

💢به میزبانی دانشگاه علم و فناوری مازندران برگزار می‌گردد:

🦾 اولین کنفرانس ملی مرزهای هوش مصنوعی کاربردی

🗓 تاریخ برگزاری: ۲۰ و ۲۱ بهمن ماه

🔰 محورهای کنفرانس

✅ هوش مصنوعی مولد
✅ هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
✅ هوش مصنوعی در الکترونیک و رباتیک
✅ هوش مصنوعی در مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها
✅هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
✅ هوش مصنوعی در علوم دریایی و محیط زیست

📍 زمان‌بندی‌های مهم کنفرانس:

⏳ مهلت ارسال مقالات: ۱۵ آذرماه ۱۴۰۴
📢 اعلام نتایج پذیرش: ۱ بهمن‌ماه ۱۴۰۴
📝 زمان ثبت‌نام: ۸ بهمن‌ماه ۱۴۰۴

📎 ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر
🌐 وب‌سایت کنفرانس: aaif.mazust.ac.ir
📧 ایمیل دبیرخانه: aaif@mazust.ac.ir

🔍 برای دریافت اطلاعات بیشتر، اخبار و بروزرسانی‌ها، حتماً کانال رسمی کنفرانس را دنبال کنید:
🔗 @aaif_ir

✌️ منتظر حضور فعال شما عزیزان هستیم ..

#کنفرانس_علمی
#هوش_مصنوعی_و_کاربردها
#دانشگاه_علم_و_فناوری_مازندران

🌹 با ما همراه باشید

🆔 @Mazust_official

🔹در ادامه اطلاعیه کنفرانس ملی مرزهای هوش مصنوعی کاربردی به منظور آشنایی دقیق‌تر شما همراهان، پژوهشگران، دانشجویان و علاقه‌مندان، در این پست به معرفی محورهای علمی کنفرانس، و نمونه‌هایی از کاربردهای هر محور می‌پردازیم:


🦾 هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
به شاخه‌ای از هوش مصنوعی گفته می‌شود که توانایی تولید محتوای جدید مانند متن، تصویر، صدا، ویدئو و کد را دارد.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ تولید خودکار متن و گزارش
▪️ تولید تصویر و محتوای چندرسانه‌ای
▪️ کمک هوشمند به برنامه‌نویسی
▪️ تولید داده‌های مصنوعی برای پژوهش


🏥 هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای تشخیص، پیش‌بینی، درمان و مدیریت سلامت انسان.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
▪️ پیش‌بینی بیماری‌های مزمن
▪️ پزشکی شخصی‌سازی‌شده
▪️ پایش هوشمند بیماران


🤖 هوش مصنوعی در الکترونیک و رباتیک
ترکیب هوش مصنوعی با سیستم‌های الکترونیکی و ربات‌ها برای تصمیم‌گیری و تعامل هوشمند با محیط.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ ربات‌های صنعتی و خدماتی
▪️ ربات‌های خودران
▪️ پهپادهای هوشمند
▪️ بینایی ماشین در کنترل کیفیت


📊 هوش مصنوعی در مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها
به‌کارگیری یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای استخراج الگو، پیش‌بینی و تصمیم‌سازی از داده‌ها.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ تحلیل داده‌های کلان
▪️ پیش‌بینی روندهای اقتصادی و صنعتی
▪️ تشخیص تقلب
▪️ تحلیل رفتار کاربران


🌆 هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
استفاده از AI برای مدیریت هوشمند و پایدار منابع و خدمات شهری.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ مدیریت هوشمند ترافیک
▪️ بهینه‌سازی مصرف انرژی
▪️ پایش آلودگی هوا
▪️ برنامه‌ریزی شهری داده‌محور


🌊 هوش مصنوعی در علوم دریایی و محیط زیست
کاربرد هوش مصنوعی در پایش، حفاظت و مدیریت اکوسیستم‌های طبیعی و دریایی.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ پایش آلودگی‌های زیست‌محیطی
▪️ پیش‌بینی تغییرات اقلیمی
▪️ تحلیل داده‌های ماهواره‌ای و اقیانوسی
▪️ هشدار زودهنگام بلایای طبیعی


✨ این محورها، بیانگر مرزهای نوین پژوهش و کاربرد هوش مصنوعی و پیوند آن با صنعت، سلامت، شهر و محیط زیست هستند.
از تمامی پژوهشگران و علاقه‌مندان دعوت می‌شود با ارسال مقالات و ایده‌های نوآورانه، در غنای علمی کنفرانس مشارکت نمایند.


#️⃣ #کنفرانس_ملی #مرزهای_هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_کاربردی #محیط_زیست #پژوهش_و_نوآوری #دانشگاه_علم_و_فناوری_مازندران #پای_ویژن
#GenerativeAI #AI_in_Healthcare #Robotics #Data_Science #Smart_City

🌐 @PyVision

دوره آموزشـي هوش مصنوعي در کسب و کار با بهره گيري از ابزارهاي نوين "Ai

🔸روابط عمومی پارک علم و فناوری قزوین
🔹https://eitaa.com/qstp_irQ
🔹https://ble.ir/qazstp_ir

📘 معرفی فریم‌ورک PyTorch

در این پست، به معرفی یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین فریم‌ورک‌های اصلی یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌پردازیم؛
ابزاری که مستقیماً برای طراحی، آموزش و تحلیل شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود.

⭐ PyTorch

فریم‌ورک PyTorch یک فریم‌ورک متن‌باز (Open Source) یادگیری عمیق است که تمرکز اصلی آن بر
انعطاف‌پذیری، سادگی کدنویسی و پژوهش‌محوری است.
این فریم‌ورک به‌طور گسترده در:
● دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
● مقالات علمی حوزه هوش مصنوعی
●و پروژه‌های پیشرفته‌ی این حوزه
مورد استفاده قرار می‌گیرد.


🔹 کاربردهای اصلی PyTorch

فریم‌ورک PyTorch به‌صورت مستقیم در مراحل کلیدی یادگیری عمیق به کار می‌رود:
● ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
● پیاده‌سازی معماری‌ و الگوریتم‌ها مانند:
● CNN (شبکه‌های کانولوشنی)
● RNN / LSTM / GRU
● Transformer
● کنترل دقیق فرآیند آموزش و محاسبه گرادیان‌ها
● آزمایش سریع ایده‌ها و مدل‌های جدید پژوهشی
❇️ به همین دلیل، PyTorch انتخاب اول بسیاری از پژوهشگران و محققان AI است.


🔹 ویژگی‌های کلیدی PyTorch

آنچه PyTorch را از بسیاری ابزارها متمایز می‌کند:
✅ گراف محاسباتی پویا (Dynamic Computation Graph)
امکان تعریف گراف محاسباتی به‌صورت پویا، همزمان با اجرای کد

✅ مشتق‌گیری خودکار (Autograd) قدرتمند
محاسبه خودکار گرادیان‌ها برای آموزش شبکه‌های عصبی

✅ نزدیکی به زبان Python
کدنویسی خوانا و قابل‌فهم

✅ سازگاری بالا با پژوهش
انتقال آسان از ایده به پیاده‌سازی و مقاله علمی


🔹 اکوسیستم PyTorch

در کنار هسته اصلی PyTorch، کتابخانه‌های کمکی تخصصی وجود دارند:
● Torchvision → داده‌ها و مدل‌های تصویری
● Torchaudio → پردازش داده‌های صوتی
● Torchtext → پردازش داده‌های متنی
❇️ این اکوسیستم، PyTorch را به یک ابزار کامل برای پروژه‌های Deep Learning تبدیل می‌کند.


■ طراحی معماری ⬅️ آموزش شبکه ⬅️ محاسبه گرادیان ⬅️ تحلیل رفتار مدل

🧑🏽‍💻 اگر قصد ورود حرفه‌ای به دنیای Deep Learning را دارید، یادگیری و تسلط عمیق بر PyTorch یک گام کلیدی و ضروری محسوب می‌شود.


📌 منابع:
🔘 IBM — Deep Learning Frameworks Overview
🔘 MIT — Introduction to Deep Learning
🔘 Stanford University - Convolutional Neural Networks
🔘 PyTorch Official Documentation

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی
#PyTorch #DeepLearning #NeuralNetworks #AI #DL

🌐 @PyVision