حالا بیاین این موضوع رو کمی دقیق‌تر بررسی کنیم:

* تحلیل داده: اولین قدم برای ساختن هر سیستم هوش مصنوعی، جمع‌آوری و تحلیل داده‌هاست.
این داده‌ها می‌تونن هر چیزی باشن، از عکس و فیلم گرفته تا متن و اعداد.
مثلاً برای ساختن ربات آشپز، داده‌های ما دستور غذاها و نظرات کاربران در مورد اون‌ها هست.

* علم داده: علم داده به ما کمک می‌کنه تا از این داده‌های خام، اطلاعات مفیدی استخراج کنیم. مثلاً با تحلیل داده‌های دستور غذاها، می‌تونیم بفهمیم که چه ترکیباتی از مواد غذایی بیشتر مورد پسند افراد هست.

* پایتون: پایتون یه زبان برنامه‌نویسی قدرتمنده که برای کار با داده‌ها و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی خیلی استفاده می‌شه. دلیل محبوبیت پایتون سادگی و انعطاف‌پذیری اون هست.

* هوش مصنوعی: در نهایت، با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی، ما می‌تونیم یک مدل پیش‌بینی‌کننده بسازیم که با توجه به داده‌های ورودی، بهترین نتیجه رو پیش‌بینی کنه.
مثلاً ربات آشپز ما می‌تونه با توجه به مواد اولیه‌ای که در اختیار داره، بهترین دستور غذا رو پیشنهاد بده.

پس هوش مصنوعی یعنی ساختن ماشین‌هایی که بتونن مثل انسان‌ها فکر کنن و یاد بگیرن. این تکنولوژی کاربردهای خیلی زیادی داره، از تشخیص بیماری‌ها گرفته تا خودروی بدون راننده و حتی ساخت ربات‌های خانگی.

در این کانال قراره به صورت ساده و روان، مباحث مختلف هوش مصنوعی رو بررسی کنیم.
پس با ما همراه باشین تا دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی رو با هم کشف کنیم!

سوالاتتون رو بپرسین و نظراتتون رو در میان بذارین.

#هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #علم_داده #پایتون

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

هوش مصنوعی چیست؟
به زبان ساده، هوش مصنوعی به ساخت ماشین‌هایی گفته می‌شود که بتوانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این کارها می‌تواند شامل یادگیری، استدلال، حل مسئله و تشخیص الگو باشد.

✨شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی

* هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI): این نوع هوش مصنوعی برای انجام یک کار خاص طراحی شده است. مثلاً، دستیارهای صوتی مانند سیری یا الکسا.

* هوش مصنوعی عمومی (General AI): این نوع هوش مصنوعی همانند انسان، توانایی یادگیری و انجام هر کاری را دارد. هنوز به طور کامل محقق نشده است.

🌟مفاهیم کلیدی

* یادگیری ماشین (Machine Learning): شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، بهبود پیدا کنند.

* یادگیری عمیق (Deep Learning): زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند.

* شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): الگوریتم‌هایی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و برای یادگیری الگوها در داده‌ها استفاده می‌شوند.

💥اولین گام‌ها برای یادگیری

* ریاضیات: آشنایی با مفاهیمی مانند جبر خطی، آمار و احتمالات بسیار مهم است.

* برنامه‌نویسی: پایتون محبوب‌ترین زبان برای هوش مصنوعی است. یادگیری اصول برنامه‌نویسی پایتون، شما را قادر می‌سازد تا کدهای خود را بنویسید و مدل‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنید.

* دوره‌های آنلاین: پلتفرم‌هایی مانند Coursera، Udemy و edX دوره‌های متنوعی در زمینه هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

* کتاب‌ها: کتاب‌های زیادی در مورد هوش مصنوعی وجود دارد که برای مبتدیان مناسب هستند.

* پروژه‌های عملی: با انجام پروژه‌های کوچک شروع کنید تا مفاهیمی که یاد گرفته‌اید را در عمل پیاده‌سازی کنید.

در پست‌های بعدی، به معرفی کتابخانه‌های پایتون می پردازیم.

چه موضوع دیگری را دوست دارید که در مورد آن بیشتر بدانید؟

#code11

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

سلام به همه‌ی دوست‌داران دنیای برنامه نویسی!😉🌹

✨امروز 1403/06/11✨

⁉️ تا حالا به این فکر کردید که چطور میشه به کامپیوتر یاد داد که مثل آدم فکر کنه و کارهای پیچیده رو انجام بده؟

مثلا چطور میشه بهش یاد داد که عکس‌ها رو تشخیص بده، یا متن‌ها رو ترجمه کنه؟
اینجا جاییه که هوش مصنوعی به کمکمون میاد.

هوش مصنوعی یه شاخه از علم کامپیوتره که به ما کمک می‌کنه تا کامپیوترها رو هوشمند کنیم و بهشون یاد بدیم که مثل انسان‌ها یاد بگیرن و تصمیم بگیرن.

اما چطور میشه این کار رو انجام داد؟🤷‍♀️

یکی از مهم‌ترین ابزارهایی که برای کار با هوش مصنوعی استفاده میشه، *کتابخانه‌های پایتون* هستن.

"کتابخانه" مثل یه جعبه ابزار پر از ابزارهای آماده است که ما برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی ازشون استفاده می‌کنیم.

پس کتابخانه‌های پایتون چی هستن؟
این کتابخانه‌ها، مجموعه‌هایی از کدهای از پیش نوشته شده هستند که کارهای مختلفی رو انجام می‌دن. مثلا بعضی از این کتابخانه‌ها به ما کمک می‌کنن تا با اعداد و ارقام کار کنیم، بعضی دیگه به ما کمک می‌کنن تا داده‌ها رو تحلیل کنیم و بعضی دیگه هم به ما کمک می‌کنن تا مدل‌های هوش مصنوعی رو بسازیم.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده💥

💫معرفی کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

✨مقدمه:

کتابخانه‌های پایتون به عنوان ابزارهای قدرتمندی برای انجام محاسبات پیچیده، تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی به شمار می‌روند.

در این بخش، به معرفی برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌پردازیم.

کتابخانه‌های اصلی:
* NumPy

   * کاربرد: انجام عملیات ریاضی بر روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها، که پایه و اساس بسیاری از محاسبات عددی است.

#code12

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:

import numpy as np

# ایجاد یک آرایه
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# انجام عملیات ضرب اسکالر
result = arr * 2

print(result)

  # خروجی: [2 4 6 8 10]

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Pandas

   * کاربرد: تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از ساختار داده‌ای DataFrame.

این کتابخانه برای خواندن،
تمیز کردن و
آماده‌سازی داده‌ها
بسیار مفید است.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:👇🏻

import pandas as pd

# خواندن داده‌ها از یک فایل CSV

df = pd.read_csv('data.csv')

# نمایش چند سطر اول داده‌ها

print(df.head())

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Matplotlib

* کاربرد:

ایجاد انواع مختلف نمودار

برای تجسم داده‌ها، از جمله
نمودارهای خطی،
هیستوگرام،
نمودار پراکندگی و ...

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* مثال:👇🏻

import matplotlib.pyplot as plt

# ایجاد داده‌های نمونه
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# رسم نمودار خطی
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.noscript('نمودار سینوسی')
plt.show()

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Scikit-learn:

   * کاربرد: پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین،
از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی با SVM، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:👇🏻

from sklearn.model_selection
import train_test_split
from sklearn.linear_model
import LinearRegression

# تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و تست
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ساخت مدل رگرسیون خطی
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی روی داده‌های تست
y_pred = model.predict(X_test)

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

امروز 4 کتابخانه همراه با کاربرد و مثال یاد گرفتین:

1.NumPy
2.pandas
3.Matplotlib
4.Scikit-learn

اما این داستان ادامه دارد😉....

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

نحوه نصب کتابخانه‌ها:

برای نصب کتابخانه‌ها در پایتون، از دستور pip استفاده می‌شود. به عنوان مثال، برای نصب کتابخانه NumPy:

pip install numpy

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

#Test #تست

پاسخ رو در poll ایجاد شده در زیر بگید😊🌹

با پاسخ به این تست های کوچیک میتونی خودتو به چالش بکشی و یک سری کدنویسی رو واسه خودت جا بندازی پس فکر نکن کار بیهوده ای داری انجام میدی😉

1403/06/12


جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

در آخرین روز زندگیت روی زمین، شخصی که از خود ساختی، شخصی که می‌تونستی باشی را ملاقات خواهد کرد امیدوارم مسیری رو انتخاب کنی که شرمنده خودت نشی رفیق😊🌹


جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

خب خب !!

بریم امروز مورخ 1403/06/14 به ادامه معرفی کتابخانه‌ها بپردازیم😊🌹

* TensorFlow و Keras

* کاربرد: ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
برای انجام وظایفی مانند:
تشخیص تصویر،
پردازش زبان طبیعی
و تولید متن.

#code14

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

*مثال:👇🏻

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models
import Sequential
from tensorflow.keras.layers
import Dense

# ساخت یک مدل ساده
model = Sequential([
    Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100),
    Dense(units=10, activation='softmax')
])

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* PyTorch:

   * کاربرد: مشابه TensorFlow، اما با ساختار و سینتکس متفاوت.

PyTorch
معمولاً برای تحقیقات و پروژه‌های پیشرفته‌تر استفاده می‌شود.

کتابخانه‌های تخصصی‌تر:

* NLTK:
پردازش زبان طبیعی
(Natural Language Processing)

* OpenCV:
پردازش تصویر
(Computer Vision)

* SciPy:
محاسبات علمی پیشرفته

* Statsmodels:
مدل‌سازی آماری

* Gensim:
پردازش مدل‌های موضوعی و کلمه‌های توزیع‌شده




جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

OpenCV

یکی از قدرتمندترین کتابخانه‌های پردازش تصویر است که به طور گسترده‌ای در پروژه‌های بینایی کامپیوتر استفاده می‌شود. این کتابخانه مجموعه‌ای غنی از توابع و الگوریتم‌ها را برای پردازش تصاویر دیجیتال فراهم می‌کند.

کاربردهای OpenCV:

* تشخیص اشیاء: شناسایی اشیاء خاص در تصاویر یا ویدیوها
(مثلاً تشخیص چهره، تشخیص پلاک خودرو)

* ردیابی اشیاء: دنبال کردن حرکت اشیاء در طول زمان

* قطعه‌بندی تصاویر: تقسیم یک تصویر به مناطق معنایی مختلف

* تشخیص ویژگی‌ها: استخراج ویژگی‌های کلیدی از تصاویر برای مقایسه و تطبیق

* تبدیل تصاویر: اعمال تغییراتی مانند چرخش، تغییر اندازه، تغییر رنگ و فیلتر کردن تصاویر

* کاربردهای پیشرفته OpenCV:

مثل تشخیص حرکت،
ردیابی اشیاء با استفاده از الگوریتم‌های ردیابی مانند Kalman filter

* تطبیق ویژگی‌ها: پیدا کردن نقاط مشترک بین دو تصویر

* شبکه‌های عصبی کانولوشنال: توضیح مفاهیم پایه CNN و کاربرد آن در پردازش تصویر

* تشخیص اعداد دست‌نویس: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص اعداد دست‌نویس در تصاویر.

* قطعه‌بندی تصاویر پزشکی: جداسازی اندام‌ها و بافت‌های مختلف در تصاویر پزشکی.

* تشخیص عیوب در محصولات صنعتی: استفاده از پردازش تصویر برای شناسایی عیوب در محصولات تولید شده.


جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* خواندن و نمایش یک تصویر:
import cv2

# خواندن تصویر
img = cv2.imread('image.jpg')

# نمایش تصویر
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 * تبدیل تصویر به خاکستری:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 * تشخیص لبه‌ها با Canny:
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

 * تشخیص چهره با Haar Cascades:
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin