🎨 کتابخانه Plotly، تعاملی‌کردن مصورسازی داده‌ها

اگر به دنبال نمودارهای زیبا، تعاملی و قابل انتشار در وب هستیم، کتابخانه Plotly یکی از بهترین گزینه‌هاست. این کتابخانه به ما اجازه می‌دهد نمودارهای پویا بسازیم؛ نمودارهایی که با حرکت ماوس، زوم و کلیک می‌توانند اطلاعات بیشتری نمایش دهند.

🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Plotly یک کتابخانهٔ قدرتمند برای ساخت نمودارهای تعاملی در پایتون است که برای تحلیل داده، داشبوردسازی و ارائه‌های حرفه‌ای استفاده می‌شود.

🔹 مثال ساده: نمودار خطی (Line Plot)

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "x": [1, 2, 3, 4, 5],
    "y": [10, 14, 12, 22, 28]
})

fig = px.line(df, x="x", y="y", title="Simple Line Plot")
fig.show()

🔹 چرا Plotly محبوب است؟
به‌خاطر سازگاری عالی با Jupyter Notebook، امکان ذخیرهٔ نمودارها در قالب HTML و تنوع بالای نمودارها (۳بعدی، نقشه، هیستوگرام و …)

📌 منبع:
🔘 Plotly documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #تحلیل_داده #پای_ویژن
#python #plotly #datavisualization #datascience #machinelearning #PyVision

🌐 @PyVision

🚀 آشنایی با ۱۰ اصطلاح پیشرفته دنیای برنامه‌نویسی
قسمت سوم

1️⃣ Algorithm Complexity (پیچیدگی الگوریتم)
مقداری که نشان می‌دهد یک الگوریتم از نظر زمان اجرا و میزان حافظه چقدر کارآمد است

2️⃣ Database (پایگاه داده)
سیستمی برای ذخیره، سازمان‌دهی و مدیریت داده‌ها به‌صورت ساخت‌یافته

3️⃣ Frontend / Backend (فرانت‌اند / بک‌اند)
بخش ظاهری و قابل مشاهده برنامه برای کاربر (فرانت‌اند) و بخش پشت‌صحنه‌ای که داده‌ها و منطق برنامه را مدیریت می‌کند (بک‌اند)

4️⃣ Full Stack (فول‌استک)
برنامه‌نویسی که هم در بخش فرانت‌اند و هم بک‌اند مهارت دارد

5️⃣ API Request / Response (درخواست و پاسخ API)
فرآیند ارسال درخواست از یک برنامه به سرور و دریافت پاسخ از آن برای تبادل داده

6️⃣ Authentication / Authorization (احراز هویت / سطح دسترسی)
تشخیص هویت کاربران (Authentication) و تعیین مجوز دسترسی آن‌ها به بخش‌های مختلف سیستم (Authorization)

7️⃣ Refactoring (بازنویسی کد)
بهبود و تمیز کردن ساختار کد بدون تغییر عملکرد آن برای افزایش خوانایی و نگه‌داری آسان‌تر

8️⃣ Testing (تست‌نویسی)
نوشتن و اجرای تست‌هایی برای اطمینان از اینکه بخش‌های مختلف برنامه درست کار می‌کنند

9️⃣ CI/CD (ادغام و تحویل مداوم)
فرآیندی خودکار برای ادغام کدهای جدید، تست آن‌ها، و استقرار سریع نسخه‌های تازه‌ی برنامه

🔟 Scalability (مقیاس‌پذیری)
توانایی سیستم برای پاسخ‌گویی به افزایش کاربران یا داده‌ها بدون افت عملکرد

✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #PyVision #API #FullStack #Database

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت هفدهم
Linear Algebra Done Right

نویسنده:
Sheldon Axler

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: متوسط تا پیشرفته

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● تأکید بر درک مفهومی به جای محاسبات مکانیکی
● حذف determinants در نیمه اول کتاب برای تمرکز بر ساختارهای جبری
● منبع درسی در دانشگاه‌های معتبر جهان

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● آموزش جبر خطی از طریق فضاهای برداری و تبدیل‌های خطی
● روش آموزشی منحصربه‌فرد با تمرکز بر اثبات و درک عمیق
● ارتباط مستقیم با مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● فضاهای برداری و زیرفضاها
● تبدیل‌های خطی و ماتریس‌ها
● مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
● فرم‌های کانونی
● فضاهای ضرب داخلی

● این کتاب پایه‌های مفهومی لازم برای درک الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند PCA، SVD و شبکه‌های عصبی را فراهم می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Springer


#️⃣ #پایتون #جبر_خطی #ریاضیات #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #کتاب_هفدهم #پای_ویژن
#Python #LinearAlgebra #Mathematics #AI #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاح مهم دنیای برنامه‌نویسی
قسمت چهارم

1️⃣ Runtime (زمان اجرا)
مرحله‌ای که برنامه واقعاً اجرا می‌شود و کدها به ترتیب عملیات خود را انجام می‌دهند.

2️⃣ Environment (محیط اجرا)
فضایی که برنامه در آن اجرا می‌شود؛ مانند محیط توسعه، محیط تست و محیط تولید (Production).

3️⃣ SDK (کیت توسعه نرم‌افزار)
مجموعه‌ای از ابزارها، مستندات و کتابخانه‌ها که برای ساخت برنامه در یک پلتفرم خاص ارائه می‌شود.

4️⃣ Thread (رشته اجرا)
جریان سبک‌وزنی از اجرای کد که اجازه می‌دهد چند بخش از برنامه هم‌زمان اجرا شوند.

5️⃣ Concurrency (هم‌زمانی)
توانایی اجرای چند عملیات به‌طور هم‌زمان یا شبه‌هم‌زمان در یک برنامه برای افزایش کارایی.

6️⃣ Middleware (میان‌افزار)
بخشی از برنامه که بین درخواست ورودی و منطق اصلی قرار می‌گیرد؛ برای پردازش، احراز هویت، لاگ‌گیری و…

7️⃣ Container (کانتینر)
روش بسته‌بندی برنامه و وابستگی‌های آن در یک محیط ایزوله (مثل Docker) برای اجرا روی هر سیستم.

8️⃣ Microservice (معماری میکروسرویس)
سبکی از توسعه نرم‌افزار که سیستم را به چند سرویس کوچک، مستقل و قابل استقرار جداگانه تقسیم می‌کند.

9️⃣ Webhook (وب‌هوک)
روشی برای ارسال خودکار داده از یک سرویس به سرویس دیگر هنگام وقوع یک رویداد مشخص.

🔟 Caching (کش کردن)
روش ذخیره‌سازی موقت داده‌ها برای دسترسی سریع‌تر و کاهش بار روی سرور.


✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #اصطلاحات_برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #LearnPython #ProgrammingTerms #PyVision

🌐 @PyVision

📘 پس از انتشار مجموعه نخست تمرین‌های دستور شرطی if، این بار گام بعدی را با ۲۰ تمرین تکمیلی برمیداریم؛ تمرین‌هایی که کمک می‌کنند منطق شرطی را در سناریوهای واقعی‌تر و متنوع‌تری تجربه کنیم. 💡🐍

🔹 تشخیص شرایط عددی در موقعیت‌های مختلف
🔹 مقایسه و ارزیابی ورودی‌ها بر اساس منطق شرطی
🔹 بررسی محدودیت‌ها، بازه‌ها و حالت‌های چندگانه
🔹 تقویت توانایی تحلیل و تصمیم‌گیری مرحله‌به‌مرحله در کد

یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم. ✨️

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #شرط #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #PyVision #LearnPython #PythonIfElse #CodingPractice #Programming #code

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه‌ی Scikit-Learn، ستون اصلی یادگیری ماشین در پایتون

اگر بخواهیم وارد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning) شویم، یکی از اولین کتابخانه‌هایی که باید با آن آشنا شویم، Scikit-Learn است؛ ابزاری قدرتمند برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌های مختلف.

🔹 ماهیت آن چیست؟
یک کتابخانه‌ی متن‌باز پایتونی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین که روی کتابخانه‌های NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده است. این ابزار به ما کمک می‌کند تا بدون پیچیدگی‌های ریاضی، مدل‌ها را پیاده‌سازی و تست کنیم.

🔹 چه قابلیت‌هایی دارد؟
✔️ الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) مثل SVM، KNN، Decision Tree
✔️ الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) مثل Linear Regression و SVR
✔️ الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) مثل K-Means و DBSCAN
✔️ ابزارهای پیش‌پردازش داده‌ها (Scaling, Encoding, Normalization)
✔️ ابزارهای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
✔️ ابزارهای ارزیابی مدل‌ها (Confusion Matrix، Cross-Validation و…)

🔹 یک مثال ساده: آموزش یک مدل طبقه‌بندی

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# بارگذاری دیتاست
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# تقسیم داده‌ها
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ایجاد و آموزش مدل
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# دقت مدل
print(model.score(X_test, y_test))

🔹 کاربردها:
این کتابخانه کاربرد های گسترده‌ای دارد از جمله برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، و آموزش مفاهیم پایه تا متوسط یادگیری ماشین.

📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #تحلیل_داده #پای_ویژن
#Python #ScikitLearn #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

🌐 ۱۰ اصطلاح پرکاربرد در دنیای توسعه وب (Web Development)

1️⃣ HTTP / HTTPS
پروتکل انتقال داده بین مرورگر و سرور. نسخه HTTPS امن‌تر است و با SSL/TLS رمزنگاری می‌شود.

2️⃣ URL (آدرس اینترنتی)
مسیر دقیق یک صفحه، فایل یا API روی وب.

3️⃣ Frontend (فرانت‌اند)
بخشی از وب‌سایت که کاربر می‌بیند و با آن تعامل دارد؛ شامل HTML، CSS و JavaScript.

4️⃣ Backend (بک‌اند)
بخش پشت‌صحنه که منطق سایت، دیتابیس و پردازش‌ها را مدیریت می‌کند.

5️⃣ DOM (Document Object Model)
نمای درختی از ساختار صفحه HTML که با جاوااسکریپت می‌توان آن را تغییر داد.

6️⃣ Responsive Design (طراحی واکنش‌گرا)
سبکی از طراحی که ظاهر وب‌سایت را برای موبایل، تبلت و دسکتاپ سازگار می‌سازد.

7️⃣ REST API
سبکی استاندارد برای ارتباط بین کلاینت و سرور که از متدهای HTTP مانند GET، POST و … استفاده می‌کند.

8️⃣ Cookie / Session
روش‌های ذخیره اطلاعات کاربر برای ورود، تنظیمات یا رفتارهای موقت در سایت.

9️⃣ Cache (کَش)
ذخیره‌سازی موقت داده‌ها در مرورگر یا سرور برای افزایش سرعت بارگذاری صفحات.

🔟 CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
قانونی که مشخص می‌کند کدام دامنه‌ها اجازه دارند به سرور شما درخواست بفرستند.


#️⃣ #توسعه_وب #فرانت_اند #بک_اند #پای_ویژن
#PyVision
#WebDevelopment #Frontend #Backend #JavaScript #HTML #CSS #API

🌐 @PyVision

📣 معرفی فریم‌ورک TurboGears، ترکیبی از سرعت، سادگی و ماژولار بودن در توسعه وب با پایتون ⚡🐍

اگر به دنبال یک فریم‌ورک قدرتمند، انعطاف‌پذیر و مناسب برای ساخت وب‌اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر هستید، TurboGears یکی از بهترین انتخاب‌هاست.

🔹 ماهیت آن چیست؟
فریم‌ورک TurboGears یک فریم‌ورک فول‌استک پایتون است که برای ساخت سریع (Rapid Development) و حرفه‌ای وب‌اپلیکیشن‌ها طراحی شده.
این فریم‌ورک از ابتدا با هدف رفع محدودیت‌های فریم‌ورک‌های بزرگ و سنگین ساخته شد و تلاش می‌کند بین سادگی فریم‌ورک‌های مینیمال و امکانات فریم‌ورک‌های کامل تعادل ایجاد کند.


🔹 ویژگی‌های مهم TurboGears

🚀 مقیاس‌پذیری بالا
از پروژه‌های کوچک تا کلان را به‌خوبی پشتیبانی می‌کند.

🧩 معماری ماژولار
شما می‌توانید فقط بخش‌های موردنیاز را استفاده کنید؛ یعنی هم برای پروژه‌های کوچک مناسب است و هم برای پروژه‌های بزرگ.

🗄️ پشتیبانی از ORM قدرتمند (SQLAlchemy)
امکان ارتباط ساده و حرفه‌ای با دیتابیس‌ها را فراهم می‌کند.

🌐 پشتیبانی از قالب‌ها و API
نوشتن REST API و صفحات HTML را بسیار راحت می‌کند.

⚙️ خط فرمان و ابزارهای توسعه کامل
ساخت پروژه، اسکیفولدینگ(Scaffolding)، مدیریت ماژول‌ها و… فقط با چند دستور ساده.


✳️ فریم‌ورک TurboGears یک گزینه ایده‌آل برای کسانی است که می‌خواهند قدرت Django و سادگی Flask را هم‌زمان داشته باشند.
هم سریع است، هم انعطاف‌پذیر،و هم مناسب برای پروژه‌های بلندمدت و سازمانی.

📌 منبع:
🔘 TurboGears.org

#️⃣ #برنامه_نویسی #پایتون #توسعه_وب #اسکیفولدینگ #فریمورک #پای_ویژن
#WebDevelopment #PythonDevelopers #PythonFrameworks #TurboGears #PyVision

🌐 @PyVision

📘 با مفهوم حلقه‌ی for آشنا شدیم، وقت آن رسیده است که با حل مجموعه‌ای از ۲۰ تمرین ساده و کاربردی، این مفهوم مهم را در عمل تجربه کنیم.
این تمرین‌ها کمک می‌کنند منطق تکرار، پیمایش داده‌ها و پردازش مرحله‌ای را بهتر درک کنیم و درک خود را یک پله بالاتر ببریم. 🐍💡

در پست‌ها، پاسخ تمام تمرین‌ها در کنار هم قرار گرفته تا بتوانیم روند حل را به‌صورت یک‌جا مشاهده و به‌راحتی مرور کنیم.

یادگیری زمانی مؤثرتر است که هم بخوانیم و هم تمرین کنیم.✨

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #حلقه #کدنویسی #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingPractice #ForLoop #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت هجدهم

Introduction to Probability for Data Science

نویسنده:
Stanley H. Chan

📊 سطح: متوسط
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش احتمال با رویکرد علمِ داده
● تاکید بر کاربردهای عملی در تحلیل داده و یادگیری ماشین
● ارائه مثال‌های واقعی از پروژه‌های داده‌کاوی

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● پیوند مستقیم تئوریِ احتمال با مسائل علم داده
● آموزش از مبانی پایه تا پیشرفته با زبانی قابل فهم
● دسترسی رایگان از طریق انتشارات دانشگاه میشیگان

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● اصول پایه احتمال و توزیع‌ها
● متغیرهای تصادفی و انتظار ریاضی
● قوانین حدی و تقریب‌ها
● کاربردهای احتمال در یادگیری ماشین
● روش‌های مونت کارلو و شبیه‌سازی

📎 این کتاب پایه‌های دانش احتمال مورد نیاز برای درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و علم داده را فراهم می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Michigan Publishing


#️⃣ #احتمال #علم_داده #یادگیری_پایتون #هوش_مصنوعی #کتاب_هجدهم #پای_ویژن
#Probability #DataScience #AI #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

❓با توجه به کد زیر، خروجی نهایی دو دستور print چیست؟
و کدام یک از دو آبجکت a و b شناسهٔ (id) جدید می‌گیرد؟

❓️Given the code below, what is the final output of the two print?
And which one of the two objects, a or b, receives a new id?

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

a += (4, 5)
b += [4, 5]

print(a)
print(b)

🔍 نکتهٔ

● تاپل‌ (tuple) غیرقابل‌تغییر است و += یک آبجکت جدید می‌سازد.
● لیست (list) قابل‌تغییر است و += روی همان آبجکت قبلی اعمال می‌شود.



#️⃣ #برنامه_نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #CodingChallenge #PyVision

🌐 @PyVision

✅ پاسخ چالش
🔢 خروجی دستور های ()print:

(1, 2, 3, 4, 5)
[1, 2, 3, 4, 5]

🟢 در این چالش با تفاوت بین دو نوع داده‌ی مهم روبه‌رو هستیم:

● تاپل (tuple) یک نوع داده غیرقابل‌تغییر (immutable) است.
بنابراین عملگر += نمی‌تواند آن را در همان حافظه تغییر دهد و یک آبجکت جدید می‌سازد؛ به همین دلیل id(a) تغییر می‌کند.

● لیست (list) یک نوع داده قابل‌تغییر (mutable) است.
عملگر += روی لیست به‌صورت in-place اجرا می‌شود و عناصر جدید به همان آبجکت قبلی اضافه می‌شوند؛ بنابراین id(b) تغییر نمی‌کند.

📌 نتیجه:

● a → آبجکت جدید می‌گیرد
● b → همان آبجکت قبلی باقی می‌ماند


🟢 This challenge highlights the difference between mutable and immutable types in Python:

● A tuple is immutable, so the += operator cannot modify it in place.
Instead, Python creates a new object, which means the id of a changes.

● A list is mutable, and += modifies it in place.
New elements are added to the same object, so the id of b remains unchanged.

📌 Final result:

● a → gets a new object (id changes)
● b → stays the same object (id does not change)


#️⃣ #آموزش_پایتون #چالش #نوع_داده #برنامه_نویسی
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📘اصطلاحات پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning)
قسمت اول

1️⃣ Machine Learning (یادگیری ماشین)
شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق تصمیم بگیرند.

2️⃣ Dataset (دیتاست)
مجموعه‌ای از داده‌ها که برای آموزش، ارزیابی یا آزمایش مدل استفاده می‌شود.

3️⃣ Feature (ویژگی)
ویژگی یا خصوصیت داده‌ها که به عنوان ورودی به مدل داده می‌شود.

4️⃣ Label / Target (برچسب / هدف)
خروجی یا پاسخ صحیح هر نمونه داده که مدل باید آن را پیش‌بینی کند.

5️⃣ Supervised Learning (یادگیری نظارت‌شده)
یادگیری با داده‌های برچسب‌خورده برای پیش‌بینی خروجی. شامل مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون است.

6️⃣ Classification (طبقه‌بندی)
پیش‌بینی یک دسته یا کلاس برای داده‌ها، مانند تشخیص اسپم یا غیر اسپم.

7️⃣ Regression (رگرسیون)
پیش‌بینی مقادیر پیوسته، مانند پیش‌بینی قیمت یک خانه بر اساس ویژگی‌های آن.

8️⃣ Overfitting (بیش‌برازش)
وقتی مدل خیلی به داده‌های آموزش تطبیق می‌یابد و عملکرد ضعیفی در داده‌های جدید دارد.

9️⃣ Accuracy (دقت)
نسبت پیش‌بینی‌های صحیح به کل نمونه‌ها. یکی از معیارهای ارزیابی مدل.

🔟 Cross-Validation
روش ارزیابی مدل که در آن داده‌ها به چند بخش تقسیم می‌شوند تا از آن‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل استفاده شود.


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #آموزش_ماشین_لرنینگ
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #MLBasics #PyVision

🌐 @PyVision

📘معرفی ویژگی‌ها و قابلیت‌های Scikit-Learn
بخش اول: Supervised Learning

در مسیر آشنایی با کتابخانه‌ی Scikit-Learn، یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین بخش‌ها،
یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) است؛
جایی که مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده آموزش می‌بینند و یاد می‌گیرند چگونه پیش‌بینی کنند.

🔹️ این بخش مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها را در اختیار ما می‌گذارد برای:

✔️ طبقه‌بندی (Classification)
برای پاسخ به سؤال‌هایی مثل:
«این داده متعلق به کدام دسته است؟»

✔️ رگرسیون (Regression)
برای پیش‌بینی مقادیر عددی مانند قیمت، زمان، میزان و…

🔹 چرا Scikit-Learn در این حوزه محبوب است؟
چون:

■ الگوریتم‌ها با یک الگوی ساده و یکسان (fit و predict) کار می‌کنند
■ پیاده‌سازی‌ها استاندارد و قابل مقایسه هستند
■ یادگیری مفاهیم پایه تا سطح کاربردی را ساده می‌کند

🔹 کاربردهای رایج Supervised Learning
■ پیش‌بینی روندها (بسان پیش‌بینی قیمت‌ها، پیش‌بینی روندهای آماری)
■ تحلیل رفتار کاربران
■ طبقه‌بندی داده‌های متنی و عددی و...


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #علم_داده #یادگیری_نظارت_شده #پای_ویژن
#SupervisedLearning
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #ScikitLearn #DataScience #PyVision


🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت نوزدهم

The Mathematical Engineering of Deep Learning

نویسندگان:

Benoit Liquet, Sarat Moka, Yoni Nazarathy

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● رویکرد مهندسی ریاضی به جای صرفاً نظری
● ترکیب مباحث پیشرفته ریاضی با پیاده‌سازی عملی
● منبع اختصاصی برای درک ریاضیات شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● آموزش ریاضیات پیشرفته به زبانی مهندسی و کاربردی
● تمرکز بر شبکه‌های عصبی عمیق و معماری‌های مدرن
● ارائه کدهای عملی و مثال‌های پیاده‌سازی شده

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی
● بهینه‌سازی درفضای‌های ابعاد بالا
● نظریه تقریب (Approximation theory) و عمق شبکه‌ها
● یادگیری عمیق احتمالاتی
● ریاضیات پشتِ مکانیزیم توجه (Attention) و ترنسفورمرها

▫️این کتاب برای کسانی که می‌خواهند پایه‌های ریاضی قوی برای کاربا شبکه‌های عصبی عمیق بسازند، ایده‌آل است.

📌 منبع:
🔘 deeplearningmath.org

#️⃣ #ریاضیات_یادگیری_عمیق #مهندسی_ریاضی #هوش_مصنوعی #کتاب_تخصصی #کتاب_نوزدهم
#DeepLearningMath #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #PyVision

🌐 @PyVision