9525
یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه
قسمت آخر
۸. Deployment، Docker و MLOps
در نهایت باید یاد بگیرید چطور پروژه هوش مصنوعی خود را روی یک سرور یا سیستم واقعی اجرا و مدیریت کنید.
این بخش معمولاً با مفاهیمی مثل Deployment، Docker و MLOps مرتبط است.
برای پروژه‌های معمولی هوش مصنوعی بهتر است یاد بگیرید چطور:
مدل را روی سرور اجرا کنید
داده‌ها را مدیریت کنید
مدل را دوباره آموزش دهید
عملکرد مدل را بررسی و کنترل کنید
نسخه‌های مختلف مدل را مدیریت کنید
برای پروژه‌هایی که با LLMها کار می‌کنند، بهتر است موارد دیگری را هم یاد بگیرید، مثل:
مدیریت نسخه‌های مختلف Prompt و مدل
ارزیابی عملکرد مدل
بررسی عملکرد مدل در زمان استفاده واقعی
بررسی و کنترل هزینه استفاده از مدل
در نهایت، بازار کار بیشتر به دنبال افرادی است که فقط یک نمونه اولیه از یک سیستم هوش مصنوعی نمی‌سازند، بلکه می‌توانند آن را واقعاً اجرا کنند، روی سرور قرار دهند و در ادامه هم مدیریت و نگهداری کنند.
مهارت‌های هوش مصنوعی که باید تا آخر امسال یاد بگیرید، قسمت اول
۱. پایتون و برنامه‌نویسی
اول از همه پایتون (Python) را یاد بگیرید. لازم نیست از همان اول خیلی حرفه‌ای شوید، اما باید با چیزهایی مثل تابع، کلاس، کار با داده‌ها، API، برنامه‌نویسی، تست کردن کد، Git و پیدا کردن و درست کردن خطاها آشنا باشید.
امروزه کار در حوزه هوش مصنوعی فقط این نیست که یک مدل را آموزش بدهید. باید بتوانید مدل هوش مصنوعی را به چیزهای دیگری مثل دیتابیس، API، ابزارهای مختلف و برنامه‌های دیگر وصل کنید و کاری کنید که مدل واقعاً داخل یک برنامه قابل استفاده باشد.
پایتون هنوز یکی از مهم‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای کار در حوزه هوش مصنوعی است. طبق گزارش AI Index 2026، در سال ۲۰۲۵ در بیش از ۲۵۸ هزار آگهی شغلی در آمریکا به پایتون اشاره شده بود.
۲. یادگیری ماشین و آمار
فقط به خاطر محبوب شدن ChatGPT و مدل‌های زبانی، یادگیری ماشین قدیمی‌تر را کنار نگذارید.
بهتر است این موضوعات را یاد بگیرید:
رگرسیون و دسته‌بندی — مثلاً پیش‌بینی قیمت خانه یا تشخیص اینکه یک ایمیل اسپم است یا نه
درخت تصمیم و مدل‌های ترکیبی
خوشه‌بندی — پیدا کردن گروه‌های مشابه در بین داده‌ها
مهندسی ویژگی‌ها — آماده کردن اطلاعات به شکلی که مدل بهتر بتواند از آن‌ها استفاده کند
ارزیابی مدل — بررسی اینکه مدل چقدر خوب کار می‌کند
احتمال و آمار
بایاس و واریانس — دو مورد مهم که روی عملکرد مدل تأثیر می‌گذارند
Cross-validation — روشی برای اینکه مطمئن شویم مدل واقعاً خوب یاد گرفته و فقط روی داده‌های آموزشی خوب عمل نمی‌کند
آماده‌سازی و تمیز کردن داده‌ها
لازم نیست همه الگوریتم‌ها را حفظ کنید.
مهم‌تر این است که بفهمید یک مدل چرا خوب کار می‌کند، چه زمانی ممکن است اشتباه کند و چطور می‌توانیم بفهمیم عملکردش خوب است یا نه.
اگر این مفاهیم پایه را خوب یاد بگیرید، بعداً فهمیدن سیستم‌های جدید هوش مصنوعی هم خیلی راحت‌تر می‌شود.
۳. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
بعد از این‌ها، بهتر است یاد بگیرید مدل‌هایی مثل ChatGPT در سطح کلی چطور کار می‌کنند.
با این مفاهیم آشنا شوید:
Transformer — تکنولوژی اصلی که در بسیاری از مدل‌های زبانی جدید استفاده می‌شود.
Token و Tokenization — اینکه مدل متن را چطور به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم می‌کند تا بتواند آن را پردازش کند.
Attention — روشی که مدل با استفاده از آن متوجه می‌شود کدام قسمت‌های متن مهم‌تر هستند.
Embedding — تبدیل کلمات و اطلاعات به اعداد، تا مدل بتواند ارتباط بین آن‌ها را بهتر درک کند.
Context Window — مقدار اطلاعاتی که مدل می‌تواند در یک گفتگو یا درخواست در نظر داشته باشد.
Inference — زمانی که مدل از چیزهایی که یاد گرفته استفاده می‌کند و جواب می‌دهد.
Fine-tuning — آموزش بیشتر یک مدل آماده برای اینکه در یک کار خاص بهتر عمل کند.
Quantization — کم‌حجم‌تر کردن مدل تا بتواند با سرعت بیشتر و منابع کمتری اجرا شود.
Structured Output — گرفتن خروجی مرتب و مشخص از مدل؛ مثلاً خروجی به شکل JSON.
بعد از اینکه این مفاهیم را یاد گرفتید، قدم بعدی این است که با پایتون برنامه‌هایی بسازید که از مدل‌های زبانی مثل ChatGPT استفاده می‌کنند.
♦️پیش ثبت نام رایگان در اولین دوره تولوپ
✅ آغاز گروه بندی تیم ها از سه شنبه ۱۴ مهرماه ۱۴۰۵
🔶 در این مسیر یاد میگیری:
▪️اصول نرم افزار به زبان خودمونی
▪️طراحی وب و برنامه نویسی
▪️فرانت‌اند، بک‌اند و دیتابیس
▪️مدیریت سورس و تیکت
▪️هاستینگ و راه اندازی دامنه
▪️بکارگیری حرفه ای هوش مصنوعی
🔷 ویژگی‌های دوره:
▪️منتورینگ زنده و تعاملی
▪️شبیه‌سازی تیم‌های نرم‌افزاری
▪️آموزش پروژه‌محور و عملی
▪️رزومه‌سازی و آمادگی برای مصاحبه
🟢 بدون پیش نیاز
❗️فرصت پیش ثبت نام رو به پایانه، صندلی خودت رو همین حالا رزرو کن 👇🏻
🌐 toloop.ir
حرفه ای ها تولوپن، تو هم تولوپ باش!
📩 پاسخ به سؤال‌ها:
@toloopir_admin
@toloopir
برگه تقلب(چیت شیت) الگوریتم های هوش مصنوعی
Читать полностью…
پرامپت های هوش مصنوعی برای یادگیری سریع و راحت اسکالرها:
اسکالر رو در ریاضیات و یادگیری ماشین با مثال روزمره توضیح بده.
فرقش با بردار و ماتریس چیه؟ در ۵ خط و بدون فرمول سنگین.
یک اسکالر (عدد ۵) رو در NumPy، PyTorch و TensorFlow بساز.
کد هر سه رو کنار هم بنویس و بگو تفاوت نوع داده‌ی خروجی هر کدوم چیه.
جمع، ضرب، توان و جذر روی اسکالرها رو در هر سه کتابخانه نشون بده.
هر خط کد رو با یک کامنت فارسی توضیح بده.
تفاوت اسکالر پایتون (float) با تنسور صفر بعدی (0-D tensor) رو توضیح بده.
چطور در PyTorch با .item() و در TensorFlow با .numpy() عدد رو بیرون بکشم؟
dtype و shape اسکالر رو هم نشون بده.
اسکالرها دقیقاً کجای شبکه‌ی عصبی استفاده میشن؟
(مثل learning rate، loss، bias) با یک مثال کوچک کدنویسی‌شده نشون بده.
```
Читать полностью…
کاربرد ماشین لرنینگ در مدیریت گروه های تلگرامی:
اگر دنبال پروژه های کاربردی مهندسی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در ایرانی، مطالعه این فایل شدیدا پیشنهاد میشه
ظرفیت هدیه کتاب پانداس ترجمه سایت w3schools تکمیل شد و مهلت تخفیف دوره تا آخر جمعه شب (۶۰۰هزارتومن ۱۰۸ هزارتومن)
5 تا ایده پروژه های هوش مصنوعی پولساز با ربات تلگرام:
مدل Gemin3.8 Flash API به دلیل رایگان بودن (با سقف استفاده روزانه بسیار سخاوتمندانه) و داشتن سرعت بالادست‌نیافتنی در کنار پشتیبانی از ورودی‌های چندرسانه‌ای (صدا، تصویر و متن)، اقتصادی‌ترین و قوی‌ترین گزینه برای توسعه ربات‌های تلگرامی است.
در ادامه می تونید با جمنای فلش بهترین ربات هارو برای فروش یا نمونه کار مهندس AI بزارید:
۱. دستیار مدیریت و خلاصه‌ساز ویدیوهای یوتیوب و پادکست
تکنولوژی‌های مورد نیاز:
زبان: Python
کتابخانه‌ها: python-telegram-bot (یا aiogram)، google-genai (SDK رسمی گوگل)، pytube یا yt-dlp (برای دانلود صوت یوتیوب)
پردازش صوت: pydub یا ffmpeg (برای تقسیم فایل‌های صوتی بزرگ)
۲. ربات تحلیل و آنالیز صورت‌حساب، رسید و چک
تکنولوژی‌های مورد نیاز:
زبان: Python
کتابخانه‌ها: aiogram یا python-telegram-bot، google-genai
پردازش تصویر: Pillow (PIL) (برای پردازش اولیه تصویر)
داده‌سنجی: pandas (برای ساخت فایل اکسل یا خروجی جدول)
۳. ربات معلم زبان هوشمند و تحلیل‌گر ویس (Speaking Companion)
تکنولوژی‌های مورد نیاز:
زبان: Python
کتابخانه‌ها: python-telegram-bot، google-genai
تبدیل متن به گفتار (TTS): gTTS یا APIهای هوش مصنوعی صوتی مثل ElevenLabs / Edge-TTS
ابزار صوتی: ffmpeg (برای تبدیل فرمت ویس تلگرام .ogg به .mp3)
۴. دستیار برنامه‌نویسی و دیباگ لحظه‌ای کد (Code Reviewer)
تکنولوژی‌های مورد نیاز:
زبان: Python یا Node.js
کتابخانه‌ها: python-telegram-bot، google-genai
نمایش کد: Pygments (برای هایلایت کردن و زیباسازی متون کد یا تبدیل کد به عکس)
۵. ربات استخراج داده و خلاصه‌ساز اسناد PDF و مقالات
تکنولوژی‌های مورد نیاز:
زبان: Python
کتابخانه‌ها: python-telegram-bot، google-genai
پردازش سند: PyPDF2 یا pdfplumber (برای خواندن متون PDF)
پایگاه داده (در صورت نیاز به ذخیره تاریخچه اسناد): SQLite یا PostgreSQL
آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت 26 :
محاسبه بازگشتی دترمینان ماتریس‌های بزرگ‌تر از ۲×۲ با مثال عددی و NumPy
⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:04 - طرح سوال: محاسبه دترمینان ماتریس‌های بزرگ‌تر از ۲×۲
00:40 - توضیح کلی مراحل بازگشتی برای ماتریس ۵×۵
01:18 - فرمول کلی: بسط بر اساس سطر اول با علامت‌های متناوب
04:11 - شروع مثال عددی با ماتریس ۳×۳
04:31 - نوشتن فرمول دترمینان بر اساس X11، X12، X13
05:44 - تعیین زیرماتریس‌های ۲×۲ متناظر با هر عنصر
06:21 - محاسبه دترمینان‌های داخلی با فرمول ad-bc
06:57 - جمع‌بندی نهایی و محاسبه دترمینان کل (۲۰)
07:47 - اشاره به معکوس‌پذیری ماتریس (دترمینان غیرصفر)
08:04 - دموی کد با NumPy و تابع linalg.det
۳ تا ظرفیت سفارش دوره + هدیه فقط مونده
برای سفارش کلمه "ترید" رو به آیدی زیر بفرست:
@w3schoolsfaadmin
۶ تا ظرفیت هدیه مونده
هدیه دوره ، کتاب پانداس ترجمه سایت w3schools هست
برای سفارش کلمه "ترید" رو به آیدی زیر بفرست:
@w3schoolsfaadmin
🌷🌷به درخواست‌های زیاد شما عزیزان🌷🌷
دوره آموزش ساخت ۵ ربات معامله‌گر باپایتون با تخفیف ویژه و هدیه منتشر شد
این دوره یکی از کاربردی‌ترین دوره‌ها برای شروع ورود به دنیای تریدینگ و ساخت ربات‌های معاملاتی با پایتون هست.
🎁 تخفیف ویژه انتشار دوره:
💰 قیمت : ۶۰۰ هزار تومان ۱۰۸ هزارتومان
📚 هدیه ویژه برای ۱۰ نفر اول!
۱۰ نفر اولی که سفارش خودشون رو ثبت کنن، کتاب آموزش Pandas با ترجمه سایت W3SCHOOLS رو به‌صورت هدیه دریافت می‌کنن. 🎁
⏰ مهلت استفاده از تخفیف: فقط تا آخر هفته بعد
اگر مدت‌هاست میخوای وارد دنیای ترید الگوریتمی و ساخت ربات معامله‌گر با پایتون بشی، این فرصت رو از دست نده. 🚀
برای سفارش کلمه "ترید" رو به آیدی زیر بفرست:
@w3schoolfaadmin
آموزش ساخت ربات تلگرام با پایتون و گوگل کولب از مبتدی تا حرفه ای :
قسمت اول:
/channel/sourcefurushi/61
قسمت دوم:
/channel/sourcefurushi/63
قسمت سوم:
/channel/sourcefurushi/64
قسمت چهارم:
/channel/sourcefurushi/65
قسمت پنجم:
/channel/sourcefurushi/66
قسمت ششم:
/channel/sourcefurushi/67
قسمت هفتم :
/channel/sourcefurushi/68
قسمت هشتم:
/channel/sourcefurushi/70
قسمت نهم:
/channel/sourcefurushi/72
قسمت دهم:
/channel/sourcefurushi/73
۶ مرحله یادگیری پایتون بیسیک برای هوش مصنوعی و وب
Читать полностью…
پادکست آشنایی با معاملات الگوریتمی و تریدینگ با پایتون
Читать полностью…
مهارت‌های هوش مصنوعی که باید تا آخر امسال یاد بگیرید، قسمت دوم:
۴. RAG و پیدا کردن اطلاعات
RAG یکی از روش‌های کاربردی برای وصل کردن مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT به اطلاعات و داده‌های خارج از مدل است.
برای مثال، فرض کنید یک شرکت هزاران فایل و سند دارد. به‌جای اینکه مدل را دوباره آموزش دهیم، می‌توانیم کاری کنیم که هنگام پاسخ دادن، اطلاعات موردنیازش را از این فایل‌ها پیدا کند و از آن‌ها استفاده کند.
بعد از یادگیری اصول اولیه RAG، بهتر است با روش‌های پیشرفته‌تر هم آشنا شوید:
Hybrid Search — ترکیب چند روش جستجو برای پیدا کردن اطلاعات بهتر
Reranking — مرتب کردن دوباره نتایج و قرار دادن مرتبط‌ترین نتیجه‌ها در اول لیست
Metadata Filtering — فیلتر کردن اطلاعات بر اساس مواردی مثل تاریخ، نوع فایل یا نویسنده
Multimodal RAG — استفاده از RAG برای اطلاعات مختلف مثل متن، عکس و فایل‌های دیگر
Agentic RAG — استفاده از Agentها برای پیدا کردن اطلاعات موردنیاز به شکل هوشمندانه‌تر
Graph-based Retrieval — پیدا کردن اطلاعات بر اساس ارتباط بین داده‌ها
SQL و Structured-data Retrieval — گرفتن اطلاعات از دیتابیس‌ها و داده‌های ساختاریافته
در این مرحله، یاد گرفتن اصول جستجو و بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) اهمیت زیادی دارد.
۵. AI Agentها و استفاده از ابزارها
یکی از مهارت‌هایی که بهتر است قبل از سال ۲۰۲۷ زمان زیادی برای یادگیری آن بگذارید، AI Agentها هستند.
یک Agent فقط یک مدل زبانی مثل ChatGPT نیست که یک پرامپت خوب به آن داده باشیم.
یک Agent می‌تواند برای رسیدن به یک هدف مشخص، تصمیم بگیرد از چه ابزاری استفاده کند، یک کار را انجام دهد، نتیجه را بررسی کند و در صورت نیاز مرحله بعدی را خودش انتخاب کند.
برای مثال، می‌توانیم یک Agent بسازیم که وقتی از آن می‌خواهیم درباره چند شرکت تحقیق کند، خودش اطلاعات موردنیاز را جستجو کند، نتایج را بررسی کند و در نهایت یک گزارش آماده کند.
برای کار با Agentها بهتر است این موارد را یاد بگیرید:
Function Calling — اینکه مدل بتواند یک تابع یا ابزار مشخص را اجرا کند
Tool Design — طراحی ابزارهایی که Agent بتواند از آن‌ها استفاده کند
State — نگه داشتن وضعیت فعلی کار
Memory — نگه داشتن اطلاعات برای استفاده در مراحل بعد
Planning — برنامه‌ریزی مراحل لازم برای رسیدن به یک هدف
Human-in-the-loop — وارد کردن انسان در بعضی مراحل برای بررسی یا تأیید تصمیم‌ها
Multi-agent Systems — استفاده از چند Agent که هرکدام وظیفه متفاوتی دارند
اهمیت این مهارت در بازار کار هم در حال بیشتر شدن است. طبق تحلیل مربوط به Stanford AI Index 2026، مهارت‌های مربوط به Agentهای هوش مصنوعی به‌عنوان یک حوزه مهارتی جدید در حال شکل‌گیری هستند و تعداد آگهی‌های شغلی مرتبط با Agentها بین سال‌های ۲۰۲۴ و ۲۰۲۵ به‌سرعت افزایش پیدا کرده است.
اما لازم نیست هر فریم‌ورک جدیدی که برای ساخت Agent معرفی می‌شود را یاد بگیرید.
فریم‌ورک‌ها ممکن است به‌سرعت تغییر کنند، اما مفاهیم و ساختار اصلی Agentها ماندگارتر هستند. بنابراین بهتر است تمرکز اصلی شما روی یادگیری این مفاهیم باشد.
۶. هوش مصنوعی چندرسانه‌ای (Multimodal AI)
هوش مصنوعی دیگر فقط با متن کار نمی‌کند. مدل‌های جدید می‌توانند اطلاعات مختلفی را هم‌زمان پردازش کنند.
برای مثال، می‌توانند با این نوع اطلاعات کار کنند:
تصویر
صدا
ویدیو
اسناد و فایل‌ها
اسکرین‌شات
جدول‌ها
متن
برای مثال، می‌توانید یک پروژه بسازید که در آن یک مدل بینایی-زبانی (Vision-Language Model) را با RAG ترکیب کنید.
در چنین سیستمی، برنامه می‌تواند درباره متن و تصاویر موجود در یک سند به سؤال‌های کاربر پاسخ دهد.
این نوع سیستم‌ها برای پروژه‌هایی مثل موارد زیر بسیار کاربردی هستند:
کار با اسناد و فایل‌ها
ساخت Agentهایی که با کامپیوتر کار می‌کنند
پشتیبانی از مشتریان
پروژه‌های تحقیقاتی
کار با اطلاعات و داده‌های شرکت‌ها
۷. APIها و ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی
در این مرحله باید یاد بگیرید چطور یک مدل هوش مصنوعی را به یک برنامه واقعی و قابل استفاده تبدیل کنید.
برای این کار بهتر است با موارد زیر آشنا شوید:
REST API — روشی برای ارتباط بین برنامه‌ها
FastAPI — ابزاری در پایتون برای ساخت API
Authentication — روش شناسایی و تأیید هویت کاربران
Database — برای ذخیره و مدیریت اطلاعات
Webhooks — برای دریافت خودکار اطلاعات از سرویس‌های دیگر
Background Jobs — انجام بعضی کارها در پس‌زمینه
Streaming — ارسال اطلاعات به‌صورت مرحله‌به‌مرحله، مثل زمانی که پاسخ ChatGPT کم‌کم روی صفحه ظاهر می‌شود
Rate Limiting — محدود کردن تعداد درخواست‌ها برای جلوگیری از فشار زیاد روی سیستم
چطور با پایتون وارد دنیای دیتاساینس بشیم؟
Читать полностью…
دوره ریاضیات برای مهندسین هوش مصنوعی با ترجمه یکی از بهترین دوره های یودمی :
فایل تمرین دوره:
قسمت اول:
قسمت دوم:
قسمت سوم:
قسمت چهارم:
قسمت پنجم:
قسمت ششم:
قسمت هفتم:
قسمت هشتم:
قسمت نهم:
قسمت دهم:
قسمت یازدهم:
قسمت دوازدهم:
قسمت سیزدهم
قسمت چهاردهم:
قسمت پانزدهم:
قسمت شانزدهم:
قسمت هفدهم:
قسمت هجدهم
قسمت نوزدهم
قسمت بیستم:
قسمت بیست و یکم:
قسمت بیست و دوم:
قسمت بیست و سوم:
قسمت بیست و چهارم:
قسمت بیست و پنجم:
قسمت بیست و ششم:
اطلاعیه:
دوستان عزیزی که کتاب یادگیری عمیق برای مبتدیان رو سفارش دادن ، آپدیتش منتشر شد.
برای دریافت و دانلود نسخه جدید به پشتیبانی پیام بدید:
@w3schoolfaadmin
سایت Hugging Face به «گیت‌هابِ هوش مصنوعی» معروفه ؛ یعنی جایی که می‌توانید مدل‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی رو تغییر بدید، پروژه‌های خودتونو آپلود کنید و از مدل‌های اوپن سورس بقیه استفاده کنید. همچنین با کمک کتابخانه transformers می‌تونید به راحتی و با چند خط کد پایتون، این مدل‌ها را در پروژه‌های خود به کار بگیرید.
علاوه بر این، Hugging Face آموزش‌های بسیار خوبی درباره LLMها و ایجنت‌های هوش مصنوعی داره که ما بخش «معرفی ایجنت‌های هوش مصنوعی» رو برای شما ترجمه کردیم
🔹 چه زمانی نباید سراغ الگوریتم های Deep Learning بریم؟
🔹 چرا مدل پیچیده همیشه بهتر نیست؟
🔹 چطور برای هر مسئله، ابزار مناسب رو انتخاب کنیم؟
توی این پادکست به سوالات بالا پاسخ دادیم، اگر میخوای مهندس AI بشی، گوش دادن به این پادکست واجبه!
چیت شیت پایتون و SQL در یک قاب
Читать полностью…
ظرفیت هدیه فقط ۲ نفر
Читать полностью…
مسیر یادگیری AI Agent به زبان خیلی ساده
۱. اول بفهم AI Agent چیه
AI Agent یک برنامه هوشمنده که می‌تونه اطلاعات بگیره، اون‌ها رو بررسی و تحلیل کنه، تصمیم بگیره و بعد خودش یک کاری انجام بده.
مثلاً بهش می‌گی:
«ایمیل‌های مهم امروز رو پیدا کن و خلاصه‌شون کن.»
Agent خودش ایمیل‌ها رو بررسی می‌کنه، ایمیل‌های مهم رو پیدا می‌کنه و خلاصه‌شون رو بهت می‌ده.
۲. برنامه‌نویسی پایه رو یاد بگیر
قبل از رفتن سراغ AI Agent باید چند چیز پایه رو بلد باشی:
Python
Data Structures
API
JSON
لازم نیست اول کار متخصص این‌ها باشی. فقط باید بفهمی چی هستن و چطور ازشون استفاده کنی.
۳. کار با مدل‌هایی مثل GPT رو یاد بگیر
مدل‌هایی مثل GPT، Claude و Gemini رو یاد بگیر.
باید بفهمی چطور میشه کاری کرد که این مدل‌ها فقط جواب سؤال ندن، بلکه بتونن یک مسئله رو بررسی کنن، تصمیم بگیرن و چند مرحله کار رو انجام بدن.
۴. به AI ابزار بده
یک Agent به‌تنهایی فقط متن تولید می‌کنه.
ولی می‌تونی ابزارهایی بهش وصل کنی.
مثلاً:
جست‌وجوی اینترنت
ماشین‌حساب
دیتابیس
ارسال ایمیل
API سایت‌ها
اجرای کد
بعد Agent می‌تونه خودش تشخیص بده که برای انجام یک کار، باید از کدوم ابزار استفاده کنه.
۵. Frameworkهای مخصوص Agent رو یاد بگیر
برای ساخت Agent لازم نیست همه‌چیز رو از صفر بنویسی.
ابزارهایی مثل این‌ها وجود دارن:
LangChain
برای وصل کردن مدل هوش مصنوعی به مراحل مختلف، ابزارها و حافظه.
AutoGen
برای ساخت چند Agent که بتونن با هم همکاری کنن.
Haystack
برای کار با اسناد و فایل‌ها و جواب دادن به سؤال‌های مربوط به اون‌ها.
۶. حافظه به Agent اضافه کن
فرض کن با Agent صحبت کردی و میخوای چیزهایی که قبلاً بهش گفتی یادش بمونه.
برای این کار می‌تونی از Vector Database استفاده کنی.
مثلاً:
FAISS
Chroma
Pinecone
خیلی ساده:
Vector Database مثل یک حافظه قابل جست‌وجو برای Agent عمل می‌کنه.
۷. یاد بگیر Agent چطور مسئله رو مرحله‌به‌مرحله حل کنه
اینجا یاد میگیری چطور Agent رو طوری طراحی کنی که یک کار پیچیده رو به چند مرحله تقسیم کنه.
مثلاً:
مرحله اول: اطلاعات رو پیدا کن.
مرحله دوم: اطلاعات رو بررسی کن.
مرحله سوم: اطلاعات رو با هم مقایسه کن.
مرحله چهارم: نتیجه نهایی رو بده.
روش‌هایی مثل ReAct، Chain-of-Thought و Tree of Thought برای این کار استفاده میشن.
۸. در نهایت Agent واقعی بساز
وقتی این چیزها رو یاد گرفتی، می‌تونی پروژه واقعی بسازی.
مثلاً:
دستیار شخصی
ربات پشتیبانی مشتری
Agent تحقیق و جست‌وجو
دستیار برنامه‌نویسی
خلاصه کل مسیر:
اول Python و برنامه‌نویسی پایه رو یاد بگیر.
بعد کار با مدل‌هایی مثل GPT رو یاد بگیر.
بعد یاد بگیر چطور GPT رو به ابزارها و APIها وصل کنی.
بعد Memory و روش‌های حل مسئله رو یاد بگیر.
بعد Frameworkهایی مثل LangChain و AutoGen رو یاد بگیر.
و در نهایت یک AI Agent واقعی بساز.
یعنی لازم نیست از همون اول بری سراغ چیزهای پیچیده.
مسیر منطقی اینه:
Python
→ LLM
→ API و ابزارها
→ Memory
→ Reasoning و Planning
→ Frameworkها
→ ساخت Agent واقعی
🚀 به طور خلاصه اگر بخوام بگم اینارو یاد میگیری:
1️⃣ کتابخانه pandas + بازار مالی
یاد میگیری با Pandas داده‌های بازار را تحلیل کنی.
2️⃣ آموزش فارکس از صفر
جفت‌ارز، پیپ، لات، اهرم، مارجین و انواع سفارش‌ها؛ همه از صفر.
3️⃣ استراتژی Grid
یاد میگیری چطور سفارش‌ها را در چند سطح قیمت بچینی و منطق Grid را پیاده کنی.
4️⃣ استراتژی DCA
ورود پله‌ای، محاسبه میانگین قیمت و تبدیل DCA به یک سیستم مشخص.
5️⃣ SMA Crossover
یک استراتژی کلاسیک را یاد میگیری و با پایتون اجرا می‌کنی.
6️⃣ Bollinger Bands
از باندهای بولینگر یک استراتژی معاملاتی قابل‌کدنویسی می‌سازی.
7️⃣ معامله‌گری الگوریتمی
قوانین معاملاتی را به دستوراتی تبدیل می‌کنی که کامپیوتر بتواند اجرا کند.
8️⃣ اتصال پایتون به متاتریدر
پایتون را به MetaTrader وصل می‌کنی و ثبت سفارش را با کد انجام می‌دهی.
9️⃣ محاسبات خودکار
حجم معامله، سود، مارجین و محاسبات موردنیاز را به پایتون می‌سپاری.
🔟 از ایده تا ربات
Grid و DCA را از شبه‌کد به ربات واقعی تبدیل می‌کنی.
1️⃣1️⃣ چند ربات هم‌زمان
یاد میگیری چند سیستم معاملاتی را به‌صورت موازی اجرا کنی.
1️⃣2️⃣ ۵ پروژه واقعی
در پایان ۵ ربات می‌سازی:
ربات ساده
ربات SMA
ربات Bollinger
ربات Grid
ربات DCA
1️⃣3️⃣ آماده اجرای لایو
با شرایط بازار و نکات مهم قبل از اجرای ربات در معاملات واقعی آشنا می‌شوی.
مهلت تخفیف دوره ساخت ۵ ربات معامله گر با پایتون تا آخر هفته بعد
ظرفیت هدیه پانداس فقط ۸ نفر مونده
برای سفارش کلمه "ترید" رو به آیدی زیر بفرست:
@w3schoolfaadmin
معرفی کتابخانه telebot
آموزش رایگان ربات تلگرام در کانال 👇👇👇
@sourcefurushi
🐍 چطور با پایتون وارد دنیای دیتاساینس بشیم؟ (راهنمای شروع از صفر)
یادگیری پایتون برای علم داده می‌تواند تجربه‌ای جالب و مفید باشد. برای شروع، می‌توانید مراحل زیر را دنبال کنید:
۱. اصول اولیه پایتون را یاد بگیرید
ابتدا مفاهیم پایه زبان برنامه‌نویسی پایتون را یاد بگیرید؛ مانند دستور زبان برنامه‌نویسی، انواع داده‌ها، توابع، حلقه‌ها و دستورات شرطی. منابع آموزشی رایگان زیادی در اینترنت برای یادگیری پایتون وجود دارد.
۲. ساختارهای داده و کتابخانه‌ها را بشناسید
با ساختارهای داده مانند لیست‌ها، دیکشنری‌ها، تاپل‌ها و مجموعه‌ها آشنا شوید. همچنین کتابخانه‌های معروف پایتون را که در علم داده استفاده می‌شوند، یاد بگیرید؛ مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn.
۳. با انجام پروژه تمرین کنید
برای به‌کارگیری آموخته‌های خود، کار روی پروژه‌های کوچک علم داده را شروع کنید. می‌توانید مجموعه‌داده‌های مختلف را از اینترنت پیدا کنید، مهارت‌های خود را تقویت کنید و نمونه‌کارهای خود را بسازید.
۴. در دوره‌های آنلاین شرکت کنید
در دوره‌های آنلاین که مخصوص یادگیری پایتون برای علم داده هستند، ثبت‌نام کنید. وب‌سایت‌هایی مانند Coursera، Udemy و DataCamp دوره‌های آموزشی برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده ارائه می‌دهند.
۵. به انجمن‌های علم داده بپیوندید
در انجمن‌ها و تالارهای گفت‌وگوی آنلاین مانند Stack Overflow، Reddit یا Kaggle عضو شوید. این کار به شما کمک می‌کند با افراد علاقه‌مند به علم داده ارتباط برقرار کنید و برای پرسش‌های خود کمک بگیرید.
۶. کتاب بخوانید
کتاب‌های بسیار خوبی درباره پایتون برای علم داده وجود دارند که می‌توانند به شما کمک کنند درک عمیق‌تری از این موضوع پیدا کنید. چند کتاب معروف عبارت‌اند از:
* «پایتون برای تحلیل داده‌ها» نوشته وس مک‌کینی (Wes McKinney)
* «علم داده از صفر» نوشته جوئل گروس (Joel Grus)
۷. به‌طور منظم تمرین کنید
تمرین کردن کلید یادگیری و تسلط بر هر مهارتی است. سعی کنید مرتب تمرین کنید و روی مسائل واقعی علم داده کار کنید تا مهارت‌هایتان بهتر شود.
به یاد داشته باشید که یادگیری پایتون برای علم داده یک فرایند مداوم است. بنابراین، در مسیر یادگیری صبور باشید و با پشتکار ادامه دهید.
موفق باشید! 🚀
پرامپت یادگیری تنسورها از صفر :
تو معلم خصوصی من برای یادگیری Tensorها با هدف ورود به هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هستی.Читать полностью…
من مبتدی هستم و می‌خواهم مفهوم Tensor را از صفر و به ساده‌ترین شکل ممکن یاد بگیرم. فرض کن درک من از جبر خطی متوسط یا حتی ضعیف است.
روش تدریس تو:
1. ابتدا مفهوم را با یک مثال روزمره و شهودی توضیح بده.
2. بعد توضیح بده Tensor چیست و چرا در هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
3. تفاوت Scalar، Vector، Matrix و Tensor را با مثال‌های ساده توضیح بده.
4. مفهوم Dimension، Rank، Shape و Size را به زبان بسیار ساده توضیح بده.
5. برای هر مفهوم یک مثال عددی کوچک ارائه کن.
6. اگر فرمولی وجود دارد، ابتدا معنی آن را توضیح بده و سپس فرمول را معرفی کن.
7. بعد از هر مبحث، یک مثال مرتبط با هوش مصنوعی بزن.
8. سپس همان مفهوم را با Python و NumPy نشان بده.
9. در مراحل بعدی همان مفهوم را با PyTorch نشان بده.
10. کدها را خط‌به‌خط برای یک مبتدی توضیح بده.
11. بعد از هر درس 3 تمرین بده:
* یک تمرین بسیار ساده
* یک تمرین متوسط
* یک تمرین مرتبط با AI
12. جواب تمرین‌ها را بلافاصله نشان نده؛ ابتدا از من بخواه حل کنم.
13. اگر اشتباه کردم، فقط جواب را نگو؛ دلیل اشتباهم را توضیح بده.
14. هر زمان لازم بود، ارتباط Tensor با Neural Network، Deep Learning، تصاویر، متن و مدل‌های زبانی را توضیح بده.
15. مطالب پیشرفته را تا زمانی که پایه‌ها را یاد نگرفته‌ام وارد نکن.
در ابتدا فقط «نقشه راه یادگیری Tensor برای ورود به Deep Learning» را به من بده و سپس درس اول را شروع کن.
در پایان هر درس از من یک سؤال کوتاه بپرس تا مطمئن شوی مفهوم را واقعاً فهمیده‌ام.
جزوه فوق فشرده پایتون با لینک اجرای مثال
Читать полностью…