9525
یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه
۵ تا پرامپ هوش مصنوعی برای یادگیری پایتون🐍🐍🐍
Читать полностью…
جزوه فوق فشرده پایتون.
Читать полностью…
جزوه فوق فشرده مبتدی پایتون با لینک اجرای مثال(بخش دوم و آخر)
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
روز ۸ : کار با رشته ها(strings)
روز ۹: مدیزیت خطاها
روز ۱۰ : مدیریت فایل
روز۱۱: توابع پیشرفته
روز ۱۲: شی گرایی(oop)
روز ۱۳:ماژول ها و مدیریت پکیج ها
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
عزیزان دل اگر میخواهید لینک اجرای مثال ها براتون باز بشه، برای باز کردن پی دی اف از برنامه هایی مثل one drive یا گوگل درایو استفاده کنید.✅
👆👆۴ اصطلاح پایه در ماشین لرنینگ
Читать полностью…
اگر دوست ندارید از طریق ترمینال چت کنید، می تونید اکستنشن Page Assist رو از لینک زیر دریافت کرده و از طریق مرورگر کروم با هوش مصنوعی آفلاین چت کنید، مثل چت جی پی تی :
https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-a-web-ui-for/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo
آموزش نصب هوش مصنوعی آفلاین:
/channel/pyfaw3schools/2104
💻 مهم ترین ابزارهایی که همه برنامه نویسا باید بلد باشن :
🔹 1) Git / GitHub
کنترل ورژن و کار تیمی
Pull Request — Branch — Code Review — حل Conflict
🔹 2) Docker
اجرای یکسان پروژه روی همه سیستمها
Dockerfile — Compose — اجرای سرویسها
🔹 3) Linux و Terminal
cd — grep — find — chmod — ssh — log — process
🔹 4) HTTP و API
request/response — status code — header — auth — JSON
🔹 5) Database
SQL: PostgreSQL / MySQL
NoSQL: MongoDB / Redis
طراحی جدول — ایندکس — کوئری بهینه
🔹 6) Testing
Unit Test — Integration Test — Mock — TDD
🔹 7) CI/CD
اجرای خودکار تست، build و deploy
🔹 8) Logging & Monitoring
پیدا کردن خطاها و بررسی performance
🔹 9) پایه مفاهیم شبکه نظیر:
DNS — IP — Port — SSL — latency
👆👆👆🔼مقدمه ای برماشین لرنینگ ترجمه گوگل
Читать полностью…
بیش از 100 صفحه آموزش رایگان SQL با ترجمه W3schools
آموزش مهمترین دستورات SQL از صفر
مهم نیس تو چه حوزه ای از کامپیوتر میخواهید وارد شید،یادگیری حداقل یه دیتابیس SQL ازنون شب واجب تره
به عنوان نمونه پرامپت اول رو برای چت جی پی تی فرستادم ، فقط ببینید چقدر قشنگ و ساده توضیح میده ،اگر بیشتر هم وقت بذارید تو یه روز هم مفاهیم رو یاد میگیرید
Читать полностью…
چرا همه برنامه نویسا باید کار با گیت و سایت گیت هاب رو یاد بگیرن؟؟
Читать полностью…
تفاوت NLP با LLM به زبان ساده
@pyfaw3schools
تخفیف ویژه کتاب ۱۰۰ نکته طلایی اکسل فقط ۹۰ هزارتومن به جای ۲۰۰ هزارتومن
برای سفارش به آیدی زیر "اکسل" رو بفرستید:
@w3schoolfaadmin
✅ یادگیری با نظارت در برابر یادگیری بدون نظارت 🤖📚
بیایید این دو نوع اصلی یادگیری ماشین را با جزئیات بررسی کنیم و ببینیم چگونه میتوانید از آنها با استفاده از پایتون و Scikit-learn استفاده کنید.
1️⃣ یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
یادگیری با نظارت یعنی مدل از دادههایی یاد میگیرد که هم ورودی و هم خروجی صحیح در آنها مشخص شده است. شما با دادن پاسخها بر مدل "نظارت" میکنید.
مثلاً، شما اندازه خانه و قیمت آن را به مدل میدهید، و مدل یاد میگیرد که قیمت یک خانه جدید را پیشبینی کند.
موارد استفاده کلیدی:
• پیشبینی قیمت خانه 🏠
• تشخیص ایمیلهای اسپم (هرزنامه) از غیر اسپم 📧
• تشخیص ارقام دستنویس ✍️
یادگیری با نظارت شامل دو نوع است:
• طبقهبندی (Classification) – خروجی یک دستهبندی است (مثلاً سگ یا گربه) 🐶🐱
• رگرسیون (Regression) – خروجی یک عدد است (مثلاً قیمت، سن) 🔢
مثال: طبقهبندی با استفاده از دیتاست گل زنبق (Iris)
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Model Accuracy:", accuracy)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
data = fetch_california_housing()
X = data.data
y = data.target
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
prediction = model.predict([X[0]])
print("Predicted price:", prediction)
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=3)
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.title("KMeans Clustering")
plt.show()
👆👆👆گیت هاب زیر ۳۰ ثانیه
Читать полностью…
روز مرد...
روز مردایی که زیر فشار تورم خم میشن زیر بار گرونی عرق می ریزن اما جلوی خونواده همیشه میگن همه چی اوکیه💔💔💔
مردایی که خستگی هاشون قسط بنديه درداشون نقده ولى لبخند شون برای خونه ست.
روز مرد مبارک
به مردایی که گرونی نتونست مردونگیشونوگرون تر کنه
فقط ساکت ترشون کرد
جزوه فوق فشرده پایتون بخش دوم
Читать полностью…
نمونه کتاب یادگبری عمیق برای مبتدیان
با لینک اجرای مثال 🔗
برای ۱۰ نفر ظرفیت تخفیف❗️
فقط ۹۹ هزارتومن به جای (۳۵۰ هزارتومن) 🤯
برای سفارش سریع کلمه یادگیری عمیق رو به آیدی زیر ارسال بفرمایید: @w3schoolfaadmin
🤖چندتا پرامپت هوش مصنوعی برای تمرین و تسلط مفاهیم پایتون در این جزوه :
👨💻پرامپت تمرین متغیرها و شرطها:
"یک سناریوی واقعی مثل سیستم مدیریت بوفه مدرسه یا صرافی طراحی کن که در آن از انواع دادههای int، float و string استفاده کنم. ۵ تمرین از ساده به سخت بده که با if-elif-else ورودیها را فیلتر کنم."
👨💻پرامپت تمرین حلقهها و توابع:
"یک چالش کدنویسی به من بده که در آن مجبور باشم از حلقه while برای گرفتن ورودی مداوم و یک تابع (function) برای پردازش آن دادهها استفاده کنم. لطفاً خروجی مورد انتظار را هم بنویس."
👨💻 پرامپت تمرین ساختار دادهها:
"یک لیست از دیکشنریها (مثلاً مشخصات قطعات یک کامپیوتر یا منوی رستوران) به من بده و از من بخواه با متدهای list و dict عملیات جستجو، حذف و بهروزرسانی قیمتها را انجام دهم."
👨💻 پرامپت پروژه ترکیبی (کل جزوه):
"یک پروژه کوچک پایتونی مثل 'سیستم مدیریت وظایف (To-Do List)' یا 'دفترچه تلفن' تعریف کن که:
۱. دادهها را در یک لیست از دیکشنریها ذخیره کند.
۲. از توابع برای افزودن، نمایش و حذف استفاده کند.
۳. از حلقه و شرط برای ساخت یک منوی تعاملی (مثلاً زدن عدد ۱ برای افزودن) بهره ببرد."
جزوه فوق فشرده پایتون با لینک اجرای مثال(بخش اول)
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
روز ۱: پایتون چیه و اولین برنامه
روز ۲:متغیرها و نوع دادهها
روز ۴ شرط ها
روز۵: حلقه ها
روز ۶: توابع
روز ۷:لیست ها،تاپل ها، دیگشنری ها و مجموعه ها
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
عزیزان دل اگر میخواهید لینک اجرای مثال ها براتون باز بشه، برای باز کردن پی دی اف از برنامه هایی مثل one drive یا گوگل درایو استفاده کنید.✅
اگر جنگ شد و دسترسی به اینترنت نداشتید ، برای عقب نیفتادن کارهاتون از الان که دسترسی دارید، هوش مصنوعی آفلاین از طریق زیر نصب کنید :
مرحله اول : دانلود و نصب خود برنامه
ابتدا باید هسته اصلی Ollama را متناسب با سیستمعامل خودتون دریافت کنید:
ویندوز و مک: به سایت ollama.com بروید و روی دکمه Download کلیک کنید. فایل نصبی را اجرا کنید (مشابه نصب هر برنامه معمولی دیگر).
لینوکس: کافیست ترمینال را باز کرده و دستور زیر را وارد کنید:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh|sh
ollama --version
ollama run gemma3:1b
داغ مادران ایران داغ همه ایران است... اشک چشم پدران ایران اشک چشم ماست..💔💔🖤🖤🖤🖤🖤
تسلیت به ایران و تمام خانواده های داغدار
۱۳۰ صفحه آموزش عملی پیاده سازی ۲ الگوریتم رگرسیون خطی و XGBoostروی دیتاست لیست قیمت خانه برای پیش بینی قیمت
این دیتاست شامل بیش از 100هزار ردیف اطلاعاتی درباره قیمت
خانه ها در یکی از ایاالت آمریکا می باشد، و شامل دو دیتاست
csv.train و csv.test می باشد. لینک این دو دیتاست به عنوان
پارامتر csv_read در پانداس قرار داده شده اند. با کپی کردن
لینک داخل مرورگر می توانید دیتاست ها را دانلود نمایید و روی
سیستم خود و حتی روی گوشی هم اجرا کنید
پرامپتهای یادگیری مفاهیم پایه پایتون به ترتیب سرفصل ها:
1️⃣ آشنایی با پایتون
پرامپت:
«پایتون چیه، چه کاربردهایی داره و چطور اولین برنامه پایتون رو اجرا کنم؟»
«متغیر در پایتون چیه؟ نوع دادههای int، float، str و bool رو با مثال ساده توضیح بده.»
«چطور در پایتون از کاربر ورودی بگیریم و نتیجه رو چاپ کنیم؟ با مثال ساده.»
«عملگرهای ریاضی، مقایسهای و منطقی در پایتون رو با مثال توضیح بده.»
«ساختار if، elif و else در پایتون چطور کار میکنه؟ با مثال واقعی.»
«حلقههای for و while در پایتون چطور کار میکنن و فرقشون چیه؟»
«لیست در پایتون چیه؟ اضافه، حذف و پیمایش لیست رو توضیح بده.»
«فرق tuple و dictionary با list چیه؟ هرکدوم چه کاربردی دارن؟»
«تابع در پایتون چیه؟ چطور تابع بنویسیم و پارامتر بفرستیم؟»
Читать полностью…
«خطاهای رایج در پایتون چی هستن و چطور رفعشون کنیم؟»
🤖۵ تا پرامپت هوش مصنوعی برای یادگیری پایتون ،
بدون نیاز به دوره و کلاس و دیدن ویدیوهای طولانی:🐍
1⃣"پایتون رو از صفر برام توضیح بده، طوری که هیچ پیشزمینهای از برنامهنویسی نداشته باشم."
2⃣"مفاهیم پایه پایتون مثل متغیر، شرطها (if)، حلقهها (for و while) رو با مثال ساده توضیح بده."
3⃣"چند تمرین ساده پایتون برای مبتدیها بده و جوابشون رو هم مرحلهبهمرحله توضیح بده."
4⃣"یه برنامه پایتون بنویس که از کاربر ورودی بگیره و باهاش یه محاسبه ساده انجام بده (مثلاً جمع یا میانگین)."
5⃣"اشتباهات رایج افراد تازهکار در پایتون چیا هست و چطور میتونن ازشون جلوگیری کنن؟"
فرق ML Engineer و AI Engineer (به زبان ساده)
خیلیها فکر میکنن مهندسی ماشین لرنینگ و مهندسی هوش مصنوعی یکیه
اما توی صنعت امروز یه تفاوت مهم بینشون شکل گرفته 👇
━━━━━━━━━━━━━━
🧩 مهندسی Machine Learning = ساخت مدل هوش مصنوعی از داده خام(بدون پیش پردازش)
تمرکز روی:
✅ جمعآوری و تمیز کردن داده
✅ آموزش مدل روی دیتای اختصاصی
✅ بهینهسازی سرعت و دقت مدلها
📌 مثالها:
• تشخیص کلاهبرداری بانکی
• تشخیص بیماری از روی عکس ctscan
• سیستم پیشنهاد محصول برای سایت های فروش آنلاین
یعنی:
👉 «ما با دادههامون مغز هوشمند میسازیم»
━━━━━━━━━━━━━━
🧠 مهندسی AI = استفاده هوشمند از مدلهای آماده قوی مثل GPT و Gemini
تمرکز روی:
✅ مدلهای بزرگی مثل GPT و Gemini
✅ طراحی پرامپت حرفهای
✅ ساخت agentهای هوش مصنوعی
✅ اتصال به دیتابیس و ابزارها و ساخت RAG
📌 مثالها:
• چتبات پشتیبانی مشتریان
• ایجنت کدنویسی
• تحلیل خودکار اسناد
به زبان خلاصه وساده:
«از مغزهای آماده استفاده میکنیم تا سریع محصول بسازیم چون بصرفه نیست شما برای چت بات داده از اول بسازی ، هم گرونه هم آموزشش زمان بر»
━━━━━━━━━━━━━━
✨ جمعبندی خیلی کوتاه:
ML Enginee: مدل رو آموزش میده
AI Engineer: سیستم هوشمند میسازه با مدلهای آماده
مهلت تخفیف تا آخر امشب
Читать полностью…
ایدههای پروژه یادگیری ماشین ✅
1️⃣ پروژههای مبتدی یادگیری ماشین 🌱
• رگرسیون خطی (پیشبینی قیمت خانه)
• پیشبینی عملکرد دانشآموزان
• دستهبندی گل زنبق (Iris)
• سیستم پیشنهاد فیلم (ساده)
• تشخیص ایمیلهای اسپم
2️⃣ پروژههای یادگیری نظارتشده 🧠
• پیشبینی ریزش مشتری
• پیشبینی تأیید وام
• تحلیل ریسک اعتباری
• مدل پیشبینی فروش
• پیشبینی هزینه بیمه
3️⃣ پروژههای یادگیری بدون نظارت 🔍
• بخشبندی مشتریان (K-Means)
• تحلیل سبد خرید
• تشخیص ناهنجاری
• خوشهبندی اسناد
• تحلیل رفتار کاربران
4️⃣ پروژههای پردازش زبان طبیعی (NLP) 📝
• تحلیل احساسات (نظرات / توییتها)
• تشخیص اخبار جعلی
• سیستم بررسی و غربال رزومه
• خلاصهسازی متن
• مدلسازی موضوعات (LDA)
5️⃣ پروژههای بینایی ماشین 👁️
• سیستم تشخیص چهره
• تشخیص ارقام دستنویس
• تشخیص اشیاء (مبانی YOLO)
• دستهبندی تصاویر (CNN)
• تشخیص احساسات از تصاویر
6️⃣ پروژههای سری زمانی ⏱️
• پیشبینی قیمت سهام
• پیشبینی وضعیت هوا
• پیشبینی تقاضا
• پیشبینی مصرف انرژی
• پیشبینی ترافیک وبسایت
7️⃣ پروژههای کاربردی و دنیای واقعی 🌍
• موتور پیشنهاددهنده (recommender systems) (مانند نتفلیکس)
• سیستم تشخیص تقلب
• پیشبینی تشخیص پزشکی
• چتبات با استفاده از یادگیری ماشین
• سیستم بازاریابی شخصیسازیشده
8️⃣ پروژههای پیشرفته / در حد نمونهکار برای استخدام 🔥
• پایپ لاین کامل یادگیری ماشین
• استقرار(deploy) مدل با Flask یا FastAPI
• سیستم AutoML
• سیستم پیشبینی ریل تایم
• پایش مدل و تشخیص تغییر دادهها (Drift)
@pyfaw3schools
✅
1️⃣ ویژگیهای اصلی پایتون که آن را برای توسعه هوش مصنوعی مناسب میکند، چیست؟
پایتون به دلایل زیر در هوش مصنوعی به زبان های دیگر ترجیح داده میشود:
• سینتکس (نحو) ساده و خوانا
• مجموعه عظیم کتابخانههای هوش مصنوعی/یادگیری ماشین مانند NumPy، Pandas، scikit-learn، TensorFlow و PyTorch
• جامعه کاربری بزرگ و مستندات عالی
• یکپارچگی آسان با C/C++ و سایر زبانها
• مستقل از پلتفرم و پشتیبانی از توسعه سریع
2️⃣ کتابخانه NumPy چه کاربردی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارد؟
نامپای (NumPy) برای محاسبات عددی ضروری است:
• پشتیبانی از عملیات سریع ریاضی روی آرایهها و ماتریسها
• استفاده گسترده در محاسبات پسزمینه کتابخانههایی مثل TensorFlow
• مصرف بهینه حافظه و قابلیت Broadcasting
*مثال:*
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a * 2) # [2, 4, 6]
import copy
deep_copy = copy.deepcopy(original)
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)
def decorator(func):
def wrapper():
print("Before")
func()
print("After")
return wrapper
@decorator
def say_hello():
print("Hello")
*مثال:*
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 4)) # خروجی: 7
def count():
i = 0
while True:
yield i
i += 1
🔑🔑کلیدی تربن اصطلاحات هوش مصنوعی به زبان ساده:
۱. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence - AI)
ساخت ماشینهایی که میتوانند مثل انسان فکر کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند.
۲. یادگیری ماشین (Machine Learning - ML)
روشی که در آن به جای برنامهنویسی مستقیم، به کامپیوتر داده میدهیم تا خودش الگوها را کشف کند و یاد بگیرد.
۳. یادگیری عمیق (Deep Learning - DL)
نوع پیشرفتهای از یادگیری ماشین که از ساختار مغز انسان (شبکههای عصبی) الگوبرداری شده و برای کارهای پیچیده مثل تشخیص چهره استفاده میشود.
۴. مدل زبانی بزرگ (Large Language Model - LLM)
یک مغز دیجیتالی که میلیاردها جمله خوانده است و میتواند مثل یک انسان با شما چت کند، نامه بنویسد یا برنامهنویسی کند (مثل ChatGPT یا Gemini).
۵. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
شاخهای از هوش مصنوعی که میتواند محتوای کاملاً جدید خلق کند؛ از جمله متن، تصویر، موسیقی و ویدیو.
۶. پرامپت (Prompt)
همان دستور یا سوالی است که شما برای هوش مصنوعی مینویسید. هرچه پرامپت دقیقتر باشد، پاسخ هوشمندانهتر است.
۷. توهم (Hallucination)
زمانی که هوش مصنوعی اشتباه میکند اما طوری با اطمینان حرف میزند که انگار دارد حقیقت را میگوید (ساختن اطلاعات غلط).
۸. دادههای آموزشی (Training Data)
مجموعهای از اطلاعات (عکس، متن یا عدد) که به هوش مصنوعی داده میشود تا از روی آنها درس یاد بگیرد.
۹. الگوریتم (Algorithm)
مجموعهای از دستورات مرحلهبهمرحله که به هوش مصنوعی میگوید چطور یک کار خاص را انجام دهد.
۱۰. پردازش زبان طبیعی (NLP)
توانایی هوش مصنوعی برای درک، تفسیر و صحبت کردن به زبانهای انسانی (مثل فارسی یا انگلیسی).
یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه
@pyfaw3schools
🤔🤔تفاوت Process و Thread؟
پاسخ: یک Process یک واحد اجرایی مستقل است که حافظه و منابع اختصاصی خود را دارد. اما یک Thread یک زیروظیفه در داخل یک Process است که حافظه خود را با سایر رشتههای همان فرآیند به اشتراک میگذارد.
در پایتون، Threadها توسط GIL محدود شدهاند؛ به این معنی که در هر لحظه فقط یک thread میتواند کدهای پایتون را اجرا کند. به همین دلیل، برای محاسبات سنگین و موازی از multiprocessing (که فرآیندهای مجزا ایجاد میکند) استفاده میشود. در مقابل، threading بیشتر برای کارهایی که نیاز به انتظار دارند (مثل درخواستهای شبکه یا خواندن فایل) کاربرد دارد.