📘 معرفی فریم‌ورک TensorFlow


⭐ TensorFlow
یک فریم‌ورک متن‌باز یادگیری عمیق است که توسط Google توسعه داده شده و تمرکز اصلی آن روی مقیاس‌پذیری، استقرار در مقیاس صنعتی و تولید مدل‌های Deep Learning است.

🔹 فریم‌ورک ‌TensorFlow دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد؟
ابزاری است برای:
• طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق
• آموزش مدل‌ها روی داده‌های حجیم
• استقرار (Deployment) مدل‌ها در محیط های واقعی

• این فریم‌ورک کل مسیر از تحقیق و آزمایش تا محصول نهایی را پشتیبانی می‌کند.


🔹 کاربردهای اصلی
● پیاده‌سازی معماری‌های رایج مانند:
• CNN
• RNN / LSTM
• Transformers

● آموزش مدل‌ها روی:
• CPU
• GPU
• TPU

● استفاده و استقرار در:
• وب (TensorFlow.js)
• موبایل و دستگاه‌های لبه (Edge Devices) (TensorFlow Lite)
• سیستم‌های ابری و مقیاس بزرگ

• به همین دلیل، TensorFlow انتخاب رایج در پروژه‌های صنعتی و تجاری است.


🔹رابط Keras؛ API سطح بالای TensorFlow

در قلب TensorFlow، Keras قرار دارد که امکان:
• تعریف سریع لایه‌ها و مدل‌ها
• نمونه‌سازی و آزمایش آسان شبکه‌های عصبی
• کاهش پیچیدگی کدنویسی
را فراهم می‌کند.

● رابط Keras باعث شده TensorFlow هم برای یادگیری و هم برای توسعه‌ی صنعتی مناسب باشد.


🔹 ابزار پایش و بصری‌سازی TensorBoard

فریم‌ورک TensorFlow همراه با TensorBoard ارائه می‌شود که برای:
• نمایش روند آموزش (loss / accuracy)
• تحلیل رفتار مدل در طول زمان
• تشخیص overfitting و underfitting
استفاده می‌شود.

✨ به طور خلاصه، این فریم‌ورک برای
✳️ پروژه‌های بزرگ
✳️ استقرار در دنیای واقعی
✳️ و محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی
مناسب و کاربردی ست، شناخت و تسلط بر TensorFlow یعنی یک گام مهم به سمت Deep Learning حرفه‌ای و کاربردی.

✅️ در پست‌های بعدی، به‌صورت دقیق‌تر وارد جزئیات کار با این فریم‌ورک می‌شویم.

📌 منابع:
🔘 Google — TensorFlow Overview
🔘 Google Developers — TensorFlow Lite
🔘 IBM — What is Deep Learning?
🔘 MIT — Introduction to Deep Learning

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی
#TensorFlow #DeepLearning #NeuralNetworks #AI #MachineLearning

🌐 @PyVision

🔹️ این نمودار، تصویر روشنی از ساختار و ارتباط زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
🔸️ از هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان مفهوم کلی، تا یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) به‌عنوان رویکردهای داده‌محور، و در نهایت کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین (Computer Vision).
🔹️ در کنار این‌ها، سیستم‌های خبره نماینده‌ی نسل کلاسیک هوش مصنوعی هستند که مبتنی بر قوانین و دانش انسانی عمل می‌کنند.
🔸️ درک این ارتباط‌ها، پایه‌ای مهم برای ورود اصولی به دنیای هوش مصنوعی است.


#️⃣ #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_عمیق #علوم_داده
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #DataScience

🌐 @PyVision

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

a = [1, 2, 3]
b = a

a += [4]
print(b)

#️⃣ #چالش_پایتون #آموزش_پایتون #لیست_در_پایتون
#TrickyPython #PythonChallenge #PythonLists #LearnPython

🌐 @PyVision

❇️ رویداد "مسئله محور هوش مصنوعی با محوریت حل مسائل واقعی و ارزیابی راه حل های هوشمند"

🔷 شروع ثبت نام: 1 دی ماه

🔷 مسابقه و ارسال نتایج: ۱۴ اردیبهشت ماه

🏛 مکان: پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات - طبقه دوم - سالن شهید اتابکی

🔗 لینک ثبت نام:👇
🌏 challenges.iranailab.ir

🏆 جوایز نقدی به ترتیب برای ۳ تیم برتر:
🔹چالش های اول و دوم:
🥇تیم اول: ۲۰۰ میلیون تومان
🥈تیم دوم: ۱۰۰ میلیون تومان
🥉تیم سوم: ۵۰ میلیون تومان

🔹چالش های سوم تا پنجم:
🥇تیم اول: ۱۰۰ میلیون تومان
🥈تیم دوم: ۶۰ میلیون تومان
🥉تیم سوم: ۴۰ میلیون تومان


🇮🇷 پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات، پیشران پژوهش و نوآوری برای اعتلای ایران

🌐 @itrc_news

Hugging Face 🤗
در صورتی که مایل هستید با این پلتفرم پرکاربرد در حوزه‌ی یادگیری عمیق و مدل‌های مدرن هوش مصنوعی آشنا شوید،
با مطالب تکمیلی در پست بعدی همراه باشید. 👇🏽

🌐 @PyVision

📘 معرفی پلتفرم Hugging Face


در این پست، به معرفی یک پلتفرم کلیدی در دنیای Deep Learning می‌پردازیم؛
پلتفرمی که نقش مهمی در استانداردسازی، اشتراک‌گذاری و استفاده‌ی عملی از مدل‌های عمیق؛ به‌ویژه مدل‌های Transformer ایفا می‌کند.

⭐ Hugging Face

یک پلتفرم جامع هوش مصنوعی است که با تمرکز بر مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده (Pretrained Models)، امکان استفاده، آموزش مجدد و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق را فراهم می‌کند.
این پلتفرم به‌طور گسترده در پژوهش‌های دانشگاهی، پروژه‌های صنعتی و محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

🎯 هدف اصلی
■ ساده‌سازی کار با مدل‌های Deep Learning
■ تسهیل دسترسی به مدل‌های پیشرفته‌ی تحقیقاتی
■ کاهش فاصله‌ی بین پژوهش و کاربرد واقعی در صنعت

⚙️ کاربردها
● دسترسی به هزاران مدل آماده در حوزه‌های NLP، بینایی ماشین، صوت و مدل‌های چندوجهی
● استفاده‌ی مستقیم از مدل‌ها بدون نیاز به آموزش از صفر
● بازآموزی (Fine-tuning) مدل‌های عمیق روی داده‌های اختصاصی
● مدیریت مدل‌ها و دیتاست‌ها به‌صورت نسخه‌بندی‌شده
● اشتراک‌گذاری عمومی یا خصوصی مدل‌ها و پروژه‌ها

🔧 اجزای اصلی
این پلتفرم مجموعه‌ای از کتابخانه‌های تخصصی Deep Learning را ارائه می‌دهد:
● transformers
کاربرد:
● پیاده‌سازی و استفاده از مدل‌های Transformer
● پشتیبانی از معماری‌هایی مانند BERT، GPT، T5، RoBERTa و ViT
● سازگار با PyTorch و TensorFlow

● datasets
کاربرد:
● دسترسی به دیتاست‌های استاندارد تحقیقاتی
● بارگذاری، پردازش و مدیریت داده در مقیاس بزرگ

● tokenizers
کاربرد:
● توکن‌سازی سریع و بهینه‌ی متن
● آماده‌سازی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی عمیق


⭐ جایگاه Hugging Face در Deep Learning
■ انتخاب رایج در پروژه‌های NLP و Transformer-based
■ مورد استفاده در مقالات علمی معتبر
■ زیرساخت محبوب برای توسعه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)
■ اکوسیستم باز و جامعه‌محور(Community-Driven)

✅️ شناخت این پلتفرم، برای ورود حرفه‌ای به دنیای یادگیری عمیق، به‌ویژه در حوزه‌ی زبان طبیعی ضروری است.

📌 منابع:
🔘 Hugging Face – Official Documentation
🔘 Hugging Face – Transformers Library
🔘 Hugging Face – Datasets Library
🔘 IBM — Deep Learning Overview
🔘 Stanford University — Transformer Models

#️⃣ #یادگیری_عمیق #مدل_زبانی
#HuggingFace #DeepLearning #Transformers #AI #NLP

🌐 @PyVision

🔢 خروجی کد:

[1, 2, 3, 4]

✅ گزینهٔ صحیح: B

🟩 در این مثال با یکی از رفتارهای فریب‌دهندهٔ پایتون روبه‌رو هستیم:

a = [1, 2, 3]
b = a

● متغیرهای a و b هر دو به یک لیست واحد در حافظه اشاره می‌کنند.
● هیچ کپی جدیدی ساخته نشده است.

حالا:

a += [4]

● عملگر += برای لیست‌ها به‌صورت in-place اجرا می‌شود.
● یعنی همان لیست قبلی تغییر می‌کند، نه اینکه لیست جدیدی ساخته شود.

بنابراین:
● چون b هم به همان لیست اشاره می‌کند،
● تغییر a روی b هم دیده می‌شود.

✳️ نتیجه:

print(b)  →  [1, 2, 3, 4]

☑️ اگر به‌جای += از + استفاده می‌کردیم:

a = a + [4]

در این حالت لیست جدید ساخته می‌شد و b تغییر نمی‌کرد.


🟩 This example demonstrates a classic Tricky Python Behavior:

a = [1, 2, 3]
b = a

● Both a and b reference the same list object in memory.
● No copy is created.

Now:

a += [4]

● For lists, the += operator works in place.
● The original list is modified instead of creating a new one.

As a result:

● Since b points to the same object,
● The change made through a is also visible in b.

✳️ Final output:

[1, 2, 3, 4]

☑️ If `+ had been used instead of +=, a new list would have been created and b would remain unchanged.


🌐 @PyVision

🔟 ۱۰ فناوری تحول‌آفرین ۲۰۲۶
منتخب MIT Technology Review؛
نگاهی به فناوری‌هایی که مسیر آینده‌ی هوش مصنوعی و جهان فناوری را شکل می‌دهند.

🌐 @PyVision

🔟 ۱۰ فناوری تحول‌آفرین سال ۲۰۲۶

به انتخاب MIT Technology Review

مجله MIT Technology Review در گزارش سالانه‌ی خود، فهرستی از فناوری‌هایی را منتشر کرده که به‌گفته‌ی این رسانه‌، بیشترین پتانسیل را برای تغییر مسیر علم، صنعت و زندگی انسان در سال‌های پیش‌رو دارند.

در این پست، نگاهی کوتاه به ۵ مورد از مهم‌ترین فناوری‌های تحول‌آفرین ۲۰۲۶ می‌اندازیم 👇🏽

🔹 ۱. Hyperscale AI Data Centers

مراکز داده‌ی فوق‌مقیاس که برای آموزش و اجرای مدل‌های عظیم هوش مصنوعی طراحی شده‌اند؛
زیرساخت اصلی رشد LLMها و AI در مقیاس جهانی.

🔹 ۲. Next-Generation Nuclear Power

نسل جدید نیروگاه‌های هسته‌ای با طراحی ایمن‌تر، کوچک‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر؛
پاسخی جدی به بحران انرژی و نیاز روزافزون مراکز داده‌ی AI.

🔹 ۳. Embryo Scoring

فناوری‌های مبتنی بر داده و الگوریتم برای ارزیابی جنین‌ها در درمان‌های ناباروری؛
ترکیبی از زیست‌فناوری، داده و تصمیم‌سازی هوشمند.

🔹 ۴. AI Companions

همراه‌های هوشمند مبتنی بر AI که فراتر از چت‌بات‌ها عمل می‌کنند؛
از پشتیبانی عاطفی تا کمک در تصمیم‌گیری‌های روزمره.

🔹 ۵. Commercial Space Stations

ایستگاه‌های فضایی تجاری که راه را برای تحقیقات علمی، صنعت و حتی گردشگری فضایی باز می‌کنند.

💎 چرا این فهرست مهم است؟
این فناوری‌ها فقط «ایده» نیستند؛
بلکه نشانه‌هایی از جهتی هستند که آینده‌ی هوش مصنوعی، انرژی، سلامت و فضا به آن سمت حرکت می‌کند.

✅️ در پست‌های بعدی، سایر فناوری‌های این فهرست را هم جداگانه بررسی خواهیم کرد.

📌 لینک خبر:
🔘 ‌MIT Technology Review

#️⃣ #هوش_مصنوعی #فناوری #آینده_فناوری #تحول_دیجیتال
#ArtificialIntelligence #AI #EmergingTechnologies #BreakthroughTechnologies #MITTechReview #MIT #PyVision

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing | NLP)

در این پست فقط به ابزارها و فناوری‌هایی می‌پردازیم که مخصوص پردازش زبان طبیعی هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای درک، تحلیل و تولید زبان انسان (متن و گفتار) استفاده می‌شوند.
با ما همراه باشید. 👇🏽

🔹 ۱️- کتابخانه‌های پایه و کلاسیک
⭐ NLTK
یکی از قدیمی‌ترین و آموزشی‌ترین کتابخانه‌های این حوزه

کاربرد:
● توکن‌سازی (Tokenization)
● ریشه‌یابی (Stemming) و Lemmatization
● تحلیل ساختار جمله
● آموزش مفاهیم پایه NLP
■ بسیار رایج در آموزش دانشگاهی و یادگیری مفهومی

⭐ spaCy
کتابخانه‌ای مدرن و سریع

کاربرد:
● پردازش متن در مقیاس بالا
● شناسایی موجودیت‌های نام‌دار Named Entity Recognition (NER)
● برچسب‌گذاری اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging)
● تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)


🔹 ۲️- نمایش عددی متن (Text Representation)

این ابزارها متن را به بردار عددی تبدیل می‌کنند تا مدل‌ها بتوانند با آن کار کنند:
● Bag of Words
● TF-IDF
● Word2Vec
● GloVe
■ پایه‌ی بسیاری از مدل‌های کلاسیک NLP
(اغلب در scikit-learn، gensim و spaCy پیاده‌سازی شده‌اند)


🔹 ۳️- مدل‌های زبانی و معماری‌های مدرن NLP

معماری‌هایی که هسته‌ی NLP را شکل می‌دهند:
● RNN / LSTM
● Transformer
● Attention Mechanism
■ این معماری‌ها امکان درک عمیق‌تر متن و زمینه (Context) را فراهم می‌کنند.


🔹 ۴️- پلتفرم Hugging Face

⭐ Hugging Face

یک پلتفرم جامع هوش مصنوعی است که نقش بسیار مهمی در NLP و یادگیری عمیق دارد.

کاربردها:
● دسترسی به هزاران مدل زبانی ازپیش‌آموزش‌دیده
● بازآموزی (Fine-tuning) مدل‌ها روی داده‌ی اختصاصی
● مدیریت مدل‌ها و دیتاست‌های متنی

■ در این پلتفرم، کتابخانه‌های زیر استفاده می‌شوند:
● transformers ➡️ مدل‌های زبانی عمیق (BERT، GPT و …)
● datasets ➡️ دیتاست‌های متنی
● tokenizers ➡️ توکن‌سازی سریع و بهینه

● Hugging Face = پلتفرم
● transformers / datasets = کتابخانه


🔹 ۵- وظایف و کاربردهای اصلی NLP

این‌ها کاربردهای رایج هستند:
● Text Classification (دسته‌بندی متن)
● Sentiment Analysis (تحلیل احساسات)
● Named Entity Recognition (تشخیص موجودیت‌ها)
● Question Answering (پاسخ به سوال)
● Text Summarization (خلاصه‌سازی متن)
● Machine Translation (ترجمه ماشینی)
■ این وظایف در spaCy و Hugging Face به‌صورت آماده پشتیبانی می‌شوند.


🔹۶- پردازش گفتار (Speech & Language)

برای NLP مبتنی بر گفتار:
● Speech-to-Text
● Text-to-Speech

ابزارها:
● wav2vec (در Hugging Face)
● مدل‌های گفتاری مبتنی بر Transformer


✨ به‌صورت استاندارد، یک سیستم پردازش زبان طبیعی این مراحل را طی می‌کند:
پردازش متن ⬅️ نمایش عددی ⬅️ مدل‌سازی زبانی ⬅️ تحلیل و تولید زبان

اگر این ابزارها را بشناسید،
✅️ می‌توانید چت‌بات، سیستم تحلیل متن، ترجمه ماشینی و مدل‌های زبانی بسازید.

✳️ در ادامه‌ی مسیر ابتدا بیشتر با این ابزارها آشنا خواهیم شد، و بعد سراغ ابزارهای تخصصی
بینایی ماشین (Computer Vision) خواهیم رفت.

📌 منابع:

🔘 IBM — Natural Language Processing
🔘 Stanford University — Speech and Language Processing
🔘 Google — Natural Language Understanding
🔘 Hugging Face — Documentation

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #تحلیل_متن
#NLP #ArtificialIntelligence #LanguageModels #AI

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب
قسمت بيست و سوم

Machine Learning for Absolute Beginner
(3rd Edition)
نویسنده:
Oliver Theobald

📊 سطح: مقدماتی
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصربه‌فرد کتاب
■ نوشته‌شده با زبان ساده
■ مناسب افرادی که هیچ پیش‌زمینه‌ای در یادگیری ماشین یا برنامه‌نویسی ندارند
■ تمرکز بر «درک مفهومی» به‌جای فرمول‌های پیچیده
■ توضیح گام‌به‌گام مفاهیم پایه با مثال‌های قابل‌فهم
■ معرفی اولیه ML بدون وابستگی سنگین به ابزارها

🌟 چه چیزی این کتاب را خاص می‌کند؟
● مخاطب کتاب، مبتدی است
■ کمک می‌کند بفهمید:
• یادگیری ماشین چیست؟
• چه تفاوتی با برنامه‌نویسی سنتی دارد؟
• چرا داده نقش اصلی را دارد؟
■ پلی مناسب قبل از ورود به منابع فنی‌تر ML با Python

📚 سرفصل‌های کلیدی کتاب
■ تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
■ تفاوت AI، ML و Deep Learning
■ مفاهیم پایه داده، مدل و یادگیری
■ انواع یادگیری ماشین:
• یادگیری نظارت‌شده
• یادگیری بدون نظارت
■ آشنایی مفهومی با الگوریتم‌ها
■ نگاهی ساده به Python در یادگیری ماشین

#️⃣ #یادگیری_ماشین #مسیر_یادگیری #کتاب_بیست_و_سوم
#MachineLearning #AI_Books #Python

🌐 @PyVision

🤖 آینده‌ی بازار کار در عصر AI از نگاه سرمایه‌گذاران

هوش مصنوعی در حال تغییر "ماهیت کار" است، نه صرفاً حذف شغل‌ها.
جزئیات این پیش‌بینی مهم و اینکه چرا ۲۰۲۶ نقطه‌ی عطف محسوب می‌شود را
در پست بعدی بخوانید. 👇🏽

🌐 @PyVision

🧠 سرمایه‌گذاران: تأثیر واقعی هوش مصنوعی بر نیروی کار از ۲۰۲۶ آغاز می‌شود.

بر اساس گزارشی از TechCrunch، گروهی از سرمایه‌گذاران و فعالان فناوری معتقدند که سال ۲۰۲۶ نقطه‌ی عطفی برای تأثیر واقعی هوش مصنوعی بر بازار کار خواهد بود.

🔍 محور اصلی این پیش‌بینی چیست؟

به‌گفته‌ی سرمایه‌گذاران:
🔹️هوش مصنوعی بیش از آنکه «شغل‌ها را حذف کند»،
نوع کارها را تغییر می‌دهد
🔹️ نقش‌های تکراری، اداری و قابل‌اتوماسیون
بیشترین تأثیر را خواهند گرفت
🔹️ تمرکز آینده روی:
🔹️ بهره‌وری بالاتر
🔹️ تیم‌های کوچک‌تر اما توانمندتر
🔹️ ترکیب انسان + AI در محیط کار است

🤖 چرا این موضوع حالا مهم شده؟

پیشرفت سریع:
🔹️ مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
🔹️ ابزارهای خودکارسازی
🔹️دستیارهای هوش مصنوعی AI Agent
باعث شده شرکت‌ها و استارتاپ‌ها بازطراحی ساختار نیروی انسانی را جدی‌تر از قبل دنبال کنند.

این گزارش نشان می‌دهد چالش اصلی آینده:
🔹️ «جایگزینی انسان با ماشین» نیست،
🔹️ بلکه تطبیق مهارت‌ها با دنیای AIمحور است.

برای توسعه‌دهندگان، متخصصان داده و علاقه‌مندان AI:
🔹️ یادگیری ابزارهای جدید
🔹️ درک عمیق‌تر از AI
🔹️ و نقش‌آفرینی خلاقانه
بیش از هر زمان دیگری اهمیت پیدا می‌کند.

📌 لینک:
🔘 www.techrunch.com

#️⃣ #هوش_مصنوعی #آینده_کار #بازار_کار #فناوری
#ArtificialIntelligence #FutureOfWork #AIJobs #TechCrunch #Automation #PyVision

🌐 @PyVision

🔥 چالش همراه با جایزه 🔥

❓ خروجی کد زیر چیست؟

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

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

⏰ مهلت ارسال پاسخ: امروز تا ساعت ۲۲
📩 ارسال پاسخ فقط در پی‌وی ادمین:
🆔️ @its_poryaa
🎁 جایزه: ۵۰ هزار تومان شارژ همراه

🎯 بین پاسخ‌های صحیح قرعه‌کشی می‌شود

⛔ ارسال پاسخ در کانال = حذف
⛔ ویرایش پاسخ = حذف
⛔ هر نفر فقط یک پاسخ

#️⃣ #چالش_پایتون #پایتون #برنامه_نویسی #چالش_جایزه_دار #آموزش_پایتون #کدنویسی
#PythonChallenge #PythonQuiz #LearnPython #PythonTricks #CodingChallenge #Programming

🌐 @PyVision

⏳ ۱۵ دقیقه تا پایان چالش!

✅ نتیجه‌ی چالش اعلام شد

از بین شرکت‌کنندگان،
یک نفر پاسخ صحیح ارسال کرد 👏

🎯 پاسخ درست:
[13, 13, 13]

🏆 برنده‌ی چالش:
👤 @Userlast20

🎁 جایزه: ۵۰ هزار تومان شارژ همراه 💳

سپاس از مشارکتتون 🙏 🔥

🟩 خروجی:

[13, 13, 13]

در کد زیر:

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

سه تابع lambda ساخته می‌شود، اما متغیر n در زمان ساخت تابع ذخیره نمی‌شود.
در پایتون، متغیرهای آزاد داخل توابع (closure) از قاعده‌ی Late Binding پیروی می‌کنند؛ یعنی مقدار آن‌ها در زمان اجرای تابع بررسی می‌شود، نه هنگام تعریف آن.

بعد از پایان حلقه:

n = 3

در نتیجه، هر سه تابع هنگام اجرا این محاسبه را انجام می‌دهند:

10 + 3 = 13

به همین دلیل خروجی نهایی برنامه چنین است:

[13, 13, 13]

🟩 Output:

[13, 13, 13]

In the following code:

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

three lambda functions are created, but the variable n is not captured at definition time.

Python closures follow late binding, meaning free variables like n are evaluated when the function is executed, not when it is defined.

After the loop finishes:

n = 3

So each lambda computes:

10 + 3 = 13

That’s why the final output is:

[13, 13, 13]

🌐 @PyVision

در ادامه یک آشنایی کوتاه با کتابخانه NLTK خواهیم داشت.
ابزاری قدیمی و مهم در دنیای پردازش زبان طبیعی که مسیر NLP از آن شروع می‌شود.
اگر می‌خواهید بدانید NLTK دقیقاً چیست، پست بعدی را از دست ندهید. 👇🏽

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه‌ی NLTK

⭐ کتابخانه NLTK (Natural Language Toolkit)

در پست قبلی گفتیم که NLTK یکی از کتابخانه‌های پایه و کلاسیک پردازش زبان طبیعی است.
حالا دقیق‌تر ببینیم NLTK دقیقاً چیست و چه نقشی در NLP دارد 👇🏽

🔍 کتابخانه NLTK، یک کتابخانه متن‌باز پایتونی برای آموزش و پژوهش است.
این کتابخانه بیشتر از آن‌که روی سرعت و مقیاس صنعتی تمرکز داشته باشد،
روی درک مفهومی پردازش زبان طبیعی تمرکز دارد.

به همین دلیل:
■ بسیار رایج در آموزش دانشگاهی است
■ انتخاب اول برای یادگیری اصول NLP محسوب می‌شود


⚙️ کاربردها و قابلیت‌های اصلی NLTK

🔹 پیش‌پردازش متن
● Tokenization (تقسیم متن به کلمه و جمله)
● Normalization
● حذف Stopwordها

🔹 تحلیل زبانی
● Stemming و Lemmatization
● Part-of-Speech Tagging (برچسب‌گذاری نقش کلمات)
● Parsing و تحلیل ساختار جمله

🔹 منابع زبانی (Corpus)
● WordNet
● Brown Corpus
● Gutenberg Corpus

🔹 آموزش الگوریتم‌های کلاسیک NLP
■ مناسب برای درک این‌که متن چگونه به داده قابل پردازش تبدیل می‌شود


🎯 مناسب برای:
● دانشجویان و علاقه‌مندان NLP
● کسانی که می‌خواهند «منطق NLP» را بفهمند، نه فقط از مدل آماده استفاده کنند
● پروژه‌های آموزشی و تحقیقاتی
● یادگیری مراحل اولیه‌ی پردازش زبان طبیعی


⚠️ محدودیت‌های NLTK
🔸 مناسب پروژه‌های صنعتی بزرگ و Real-Time نیست
🔸 سرعت پردازش آن از spaCy کمتر است
🔸 مدل‌های عمیق و Transformer را به‌صورت مستقیم پوشش نمی‌دهد


✳️ اگر به چرخه استاندارد NLP که گفتیم نگاه کنیم:

پردازش متن ⬅️ نمایش عددی ⬅️ مدل‌سازی زبانی ⬅️ تحلیل و تولید زبان

✳️ کتابخانه NLTK بیشترین نقش را در مرحله‌ی «پردازش متن و درک مفاهیم پایه» دارد

✅️ در پست‌های بعدی سراغ spaCy می‌رویم.

📌 منابع:
🔘 Official NLTK Documentation
🔘 Natural Language Processing with Python
Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper
🔘 IBM — Natural Language Processing (NLP)
🔘 Real Python — NLP with NLTK

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #تحلیل_متن
#AI #NLP #NLTK

🌐 @PyVision