✏️ بیش از 10000 صفحه یادداشت برنامه نویسی (رایگان) 🆓

👩‍💻 SQL
goalkicker.com/SQLBook/

👩‍💻 پایتون
goalkicker.com/PythonBook/

👩‍💻 جاوا اسکریپت
goalkicker.com/JavaScriptBook/

👩‍💻 HTML5
goalkicker.com/HTML5Book/

👩‍💻 CSS
goalkicker.com/CSSBook/

🤩 DSA
goalkicker.com/AlgorithmsBook/

👩‍💻 سی
goalkicker.com/CBook/

👩‍💻 C++
goalkicker.com/CPlusPlusBook/

👩‍💻جاوا
goalkicker.com/JavaBook/

👩‍💻 سی شارپ
goalkicker.com/CSharpBook/

👩‍💻 TypeScript
goalkicker.com/TypeScriptBook…

👩‍💻 Node.js
goalkicker.com/NodeJSBook/

👩‍💻 MySQL
goalkicker.com/MySQLBook/

👩‍💻 MongoDB
goalkicker.com/MongoDBBook/

👩‍💻 PHP
goalkicker.com/PHPBook/

👩‍💻 Ruby
goalkicker.com/RubyBook/

🔤 آر
goalkicker.com/RBook/

👩‍💻 گیت
goalkicker.com/GitBook/

👩‍💻 لینوکس
goalkicker.com/LinuxBook/



⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🐱 10 مخزن (ریپازیتوری) برتر GitHub
✅ برای موفقیت در مصاحبه های علم داده


1️⃣ مخزن مصاحبه ML

⏪ از جمله سوالات مصاحبه یادگیری ماشینی از موضوعات اساسی تا موضوعات پیچیده مانند شبکه های عصبی و یادگیری تقویتی.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

2️⃣ پروژه های Repo 500AI با کد

⏪ 500 پروژه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، CV، پروژه NLP با کد.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

3️⃣ 100 روز مخزن کد ML

⏪ یک برنامه صد روزه برای یادگیری و تمرین کدگذاری یادگیری ماشینی.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

4️⃣ مخزن عالی Data Science

⏪ این مخزن فهرستی از منابع عالی علم داده شامل کتاب ها، نرم افزارها و ابزارها است.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

5️⃣ مخزن علم داده برای مبتدیان

⏪ این مخزن از مایکروسافت دارای یک دوره 10 هفته ای با 20 درس برای مبتدیان است. هر درس شامل فیلم ها، آزمون ها، چالش ها و موارد دیگر است.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

6️⃣ مخزن کارشناسی ارشد علوم داده

⏪ این مخزن یک برنامه درسی جامع و منبع باز را برای آماده سازی دانش آموزان برای نقش های ابتدایی در علم داده، بدون هیچ هزینه ای، فراهم می کند!

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

7️⃣ مخزن هوش مصنوعی عالی

⏪ مجموعه ای جامع از منابع یادگیری هوش مصنوعی شامل مقالات، کتاب ها، دوره ها و ابزارهای مرتبط.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

8️⃣ مخزن عمومی عالی مجموعه داده

⏪ مثال‌های متعددی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون با دموهای تعاملی Jupyter و توضیحات ریاضی.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

9️⃣ مخزن عمومی عالی مجموعه داده

⏪ این مخزن مجموعه ای از سوالات و پاسخ های مصاحبه شغلی علوم داده را ارائه می دهد که برای آماده سازی عالی هستند.

🔗 پیوند: GitHub-Repos
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

1️⃣ مخزن منابع جمع آوری شده علوم داده

⏪ فهرستی از بهترین منابع علم داده شامل کتاب ها، مقالات و ابزارهای عملی برای یادگیری و توسعه مهارت های علم داده.

🔗 پیوند: GitHub-Repos


⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🤩 دستیار هوش مصنوعی
🏳️‍🌈 برای برنامه نویسان پایتون!

👨🏻‍💻 اگر به دنبال یک دستیار حرفه ای برای برنامه نویسی پایتون به خصوص در زمینه علم داده و هوش مصنوعی هستید، می توانید از zzzcode.ai استفاده کنید. این ابزار هوشمند برای شما کد می نویسد و کدهای شما را توضیح می دهد!

✅ به عنوان مثال، از او خواستیم که مدل GCNN را برای مجموعه داده به ما بدهد و او نیز خروجی تصویر را برای ما آماده کرد.

✍️ درخواست من این بود:

" سلام عزیز، من می خواهم یک مدل GCNN در مجموعه داده "MyDataset" آموزش دهم. آیا می توانی کد را در Python بنویسید؟"

┌ 🤖 کد ZZZ AI
└ 💰 وب سایت


⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🔥بوت کمپ رایگان توسعه وب با HTML CSS PHP MySQL Wordpress یودمی

طراحی وب و توسعه وب را با HTML، CSS، PHP، MySQL، WordPress و Elementor بیاموزید. 👩‍💻👩‍💻👩‍💻👩‍💻

جزئیات دوره
✏️زبان: #English
🔔دانشجویان: 545
💡دسته: #Development

🔗همین حالا ثبت نام کنید

✅️ @Computeronic

🔝برترین زبان‌های برنامه‌نویسی 2024 طبق آمار گیت هاب GitHub👩‍💻

👩‍💻پایتون در صدر، 👩‍💻گولنگ مشغول توسعه

✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

💠 همه دوره های رایگان Kaggle برای علم داده
📁 به همراه گواهی پایان دوره🤩

✅ پایتون ⬅️ پیوند

✅ مقدمه ای بر یادگیری ماشین ⬅️ پیوند

✅ کتابخانه pandas⬅️ پیوند

✅ یادگیری ماشینی متوسط ⬅️ پیوند

✅ تجسم داده ها ⬅️ پیوند

✅ مهندسی ویژگی ⬅️ پیوند

✅ مقدمه ای بر زبان SQL ⬅️ پیوند

✅ زبان SQL پیشرفته ⬅️ پیوند

✅ مقدمه ای بر یادگیری عمیق ⬅️ پیوند

✅ بینایی کامپیوتر ⬅️ پیوند

✅ سری زمانی ⬅️ پیوند

✅ پاکسازی داده ها ⬅️ پیوند

✅ قابلیت توضیح یادگیری ماشین ⬅️ پیوند

📂 برچسب‌ها: #DataScience #Python #ML #AI #LLM #BIGDATA #Courses #Transformer

⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🐱 7 تا از بهترین ریپازیتوری های GitHub
✅ برای ورود به دنیای تحلیل داده و علم داده


1⃣ 100 روز ریپازیتوری کد ML

✍️ یک برنامه صد روزه برای یادگیری و تمرین کدگذاری یادگیری ماشینی.


🔢 ریپازیتوری عالی Data Science

✍️ فهرستی از منابع عالی علم داده مانند کتاب‌ها، نرم‌افزارها و ابزارها.


🔢 ریپازیتوری علم داده برای مبتدیان

✍️ مخزنی از مایکروسافت که دارای یک دوره 10 هفته ای با 20 درس برای مبتدیان است. هر درس شامل فیلم ها، آزمون ها، چالش ها و موارد دیگر است.


🔢 ریپازیتوری مصاحبه های علم داده

✍️ مخزن پرسش و پاسخ برای مصاحبه شغلی علمی.


🔢 ریپازیتوری مصاحبه های فنی ML

✍️ راهنمای خوبی برای مصاحبه های فنی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.


🔢 ریپازیتوری مصاحبه های ML

✍️ یک مخزن حاوی سوالات مصاحبه یادگیری ماشین از موضوعات اساسی تا موضوعات پیچیده مانند شبکه های عصبی و یادگیری تقویتی.


🔢 ریپازیتوری نوت بوک های پایتون علوم داده

✍️ مجموعه ای از نوت بوک در زمینه های مختلف علوم داده مانند یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها و موضوعات پایتون.


⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

⭕احراز هویت در فرگمنت تلگرام برای کاربران ایرانی ممکن شد!!

اگر تا امروز برای احراز هویت در فرگمنت تلگرام اقدام نکردید، از حالا میتونید با استفاده از کارت ملی و پاسپورت خودتون در سایت فرگمنت تلگرام احراز هویت کنید

🔴با استفاده از فرگمنت تلگرام میتونید حساب پرمیوم، استارز، خرید آیدی و... انجام بدید


✅️@Computeronic

🔴 واتساپ و گوگل پلی رفع فیلتر شدند.
📱 🛒

🎥 دوره رایگان "تفکر محاسباتی و علم داده"
📊 دانشگاه MIT

👨🏻‍💻 یکی از بهترین منابعی که برای یادگیری تفکر محاسباتی و علم داده پیدا شده، این دوره رایگان از MIT است. مفاهیمی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی محاسباتی و استفاده از الگوریتم ها برای حل مسائل پیچیده را پوشش می دهد. من پیوندهای اسلایدها و ویدیوهای دوره را در زیر قرار داده اند:👇

📄 لینک اسلایدها: اسلایدها و فایل های سخنرانی

📹 لینک ویدئوها: ویدئوهای سخنرانی



⭐️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🧠بوت کمپ هوش مصنوعی کامپیوترونیک و دانشگاه تربیت مدرس🧠

🧠 بروشور توضیحات و معرفی

✉️ فهرست مطالب:

🏕 معرفی بوت کمپ

❓ چرا باید در بوت کمپ ثبت نام کنیم؟

💡 آشنایی با بوت کمپ

👨‍🏫 اساتید و مهمانان صنعت

🧑‍🎓 مخاطبان این بوت کمپ

✉️ سرفصل دروس

🧠 پروژه های بوت‌ کمپ

✔️ نحوه پذیرش

📉 شیوه برگزاری، ثبت نام و هزینه بوت‌ کمپ


🛡 جهت پیش ثبت نام و شرکت در آزمون ورودی بوت کمپ به پشتیبانی پیام دهید:
➡️@Computeronic_UNI


⚠️ جهت اطلاع رسانی، مشاهده سرفصل و کسب اطلاعات بیشتر حتما داخل کانال کامپیوترونیک عضو باشید:
✅️ @Computeronic

🔡🔡 🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡

🚀 بهترین فریم‌ورک‌های پایتون 👩‍💻 برای توسعه وب در سال ۲۰۲۵

اگر دنبال بهترین فریم‌ورک برای توسعه اپلیکیشن‌های وب هستید، این خلاصه می‌تواند کمکتون کنه:

1️⃣Reflex
• اگر می‌خواید تمام کارهای فرانت‌اند و بک‌اند رو فقط با پایتون انجام بدید، Reflex گزینه مناسبیه. سریع، ساده و با پشتیبانی از دیتابیس‌ها و احراز هویت مختلف. اما تازه‌کاره و اکوسیستم کوچیکی داره.

2️⃣Django
• برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده که نیاز به ابزارها و امکانات کامل دارن. امنیت بالا، پلاگین‌های متنوع و مدیریت ادمین داره. اما سرعتش نسبت به FastAPI پایین‌تره و فرانت‌اند قوی نیاز داره.

3️⃣Flask
• مناسب پروژه‌های کوچک یا API. ساده، سبک و منعطف، ولی برای پروژه‌های بزرگ مقیاس‌پذیری سخت‌تری داره.

4️⃣Streamlit
• بهترین گزینه برای ساخت سریع داشبوردها و پروتوتایپ‌های داده‌محور. اما برای اپلیکیشن‌های پیچیده یا تعاملی مناسب نیست.

5️⃣Gradio
• اگر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می‌کنید، Gradio برای ساخت رابط‌های ساده و اشتراک‌گذاری مدل‌ها فوق‌العاده‌ست. اما برای تولیدات حرفه‌ای وب مناسب نیست.

6️⃣Dash
• اگر دنبال ساخت داشبوردها و اپ‌های تحلیلی هستید، Dash با ترکیب Flask و Plotly انتخاب خوبیه. اما مدیریت تعاملات پیچیده می‌تونه سخت باشه.

7️⃣FastAPI
• برای توسعه API‌های سریع و مقیاس‌پذیر عالیه. از تایپ‌ها پشتیبانی می‌کنه، مستندسازی خودکار داره و برای اپ‌های مبتنی بر درخواست‌های زیاد مناسب‌ترین انتخابه. اما امکانات فرانت‌اند یا ویژگی‌های کامل مثل Django نداره.


🎯 انتخاب درست می‌تونه روند توسعه رو ساده‌تر و سریع‌تر کنه!

✅️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

۹ دوره رایگان هوش مصنوعی از دانشگاه های برتر جهان ➕ مدرک 9️⃣

1️⃣ Applications of Al - Great Learning
Link: https://drp.li/9Akbb

2️⃣ Introduction to Generative Al - Google
Link: https://lnkd.in/extyHBZk

3️⃣ Prompt Engineering for ChatGPT - Vanderbilt
Link: https://lnkd.in/ehFAiUw7

4️⃣ Generative Al For Everyone - DeepLearning Al
Link: https://lnkd.in/eqiWKnyT

5️⃣ Generative Al with Large Language Models - Amazon AWS & DeepLearning Al
Link: https://lnkd.in/dSNEtsDz

6️⃣ Google Al Essentials - Google
Link: https://lnkd.in/ei3S_ZsU

7️⃣ Elements of Al - University of Helsinki
Link: https://lnkd.in/eCNvUHtM

8️⃣ AI هوش مصنوعی - MIT
Link: https://lnkd.in/eBwQcchv

9️⃣vCS50's آشنایی با پایتون - Harvard
Link: https://drp.li/dPwh5

اگه دوره های آموزشی خفن میخواید، ما رو دنبال کنید! 😉
⭐️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir

👨🏻‍💻 یکی از محبوب ترین مخازن GitHub برای "یادگیری و استفاده از الگوریتم ها در پایتون" The Algorithms - Python repo با 196 هزار ستاره است.

✏️ دارای تعداد زیادی کد سازمان یافته و دسته بندی شده است که می توانید از آنها برای پیدا کردن، خواندن و اجرای الگوریتم های مختلف استفاده کنید. هر چیزی که فکرش را بکنید اینجاست. از الگوریتم‌های ساده مانند مرتب‌سازی گرفته تا الگوریتم‌های پیشرفته برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و غیره.

✅ چرا باید از آن استفاده کنیم؟

🔢 برای یادگیری: اگر به دنبال یادگیری الگوریتم ها در عمل هستید، این عالی است.

🔢 برای تمرین: می توانید کدها را بگیرید، اجرا کنید و برای درک بهتر آنها را تغییر دهید.

🔢 برای پروژه ها : حتی می توانید از کدهای اینجا در پروژه های واقعی یا دانشگاهی استفاده کنید.

🔢 برای مصاحبه: اگر برای مصاحبه های علم داده آماده می شوید، این پر از الگوریتم های کاربردی است.


┌ 🏳️‍🌈 الگوریتم ها - پایتون
└ 🐱 GitHub-Repos



⭐️ @Computeronic
🌐 Computeronic.ir

🧠 تحولی جدید در دنیای هوش مصنوعی: چین در حال رسیدن به آمریکا؟
🇨🇳🇺🇸

📌 هفته گذشته، انتشار مدل DeepSeek-R1 توسط یک شرکت چینی، بحث‌های زیادی را در حوزه هوش مصنوعی برانگیخت. این مدل که عملکردی قابل مقایسه با مدل OpenAI’s o1 دارد، به‌صورت متن‌باز و تحت مجوز MIT منتشر شده است.

✨ ۳ نکته کلیدی که DeepSeek-R1 به ما نشان داد:

1️⃣چین در حال کاهش فاصله با آمریکا در هوش مصنوعی مولد است. در حالی که در 2022 آمریکا پیشرو بود، مدل‌هایی مانند Qwen، Kimi و DeepSeek نشان می‌دهند که چین به سرعت در حال پیشرفت است.

2️⃣ مدل‌های متن‌باز، بازار مدل‌های پایه را تغییر داده‌اند. هزینه استفاده از DeepSeek-R1 تقریباً 30 برابر کمتر از مدل OpenAI است، که نشان از کاهش شدید هزینه‌ها دارد.

3️⃣ مقیاس‌پذیری تنها راه پیشرفت نیست. DeepSeek-R1 با هزینه‌ای کمتر از ۶ میلیون دلار 💵 و بدون نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند، نتایج قابل توجهی ارائه داده است.

📉 انتشار این مدل حتی باعث افت سهام شرکت‌هایی مانند Nvidia 💻 شد، هرچند که این کاهش قیمت به سرعت جبران شد.

🔍 آیا این روند باعث تغییرات اساسی در بازار هوش مصنوعی خواهد شد؟ به نظر می‌رسد که آینده‌ی این حوزه، به سمت مدل‌های متن‌باز و کاربردهای جدید در حال حرکت است!

✏️نوشته Andrew NG


✅️@Computeronic
🌐 Computeronic.ir