📚 معرفی کتاب:
قسمت بیست و دوم
Data Science from Scratch
نویسنده:
Joel Grus

📊 سطح: مقدماتی تا متوسط
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش اصول علم داده و یادگیری ماشین بدون وابستگی به کتابخانه‌های از پیش ساخته.
● ما الگوریتم‌های کلیدی را خودمان از صفر کدنویسی می‌کنیم (با پایتون) تا درک شهودی کاملی پیدا کنیم.
● پوشش همزمان پایتون، آمار، ریاضیات و الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در یک جلد.
● مملو از مثال‌ها، کدها و پروژه‌های واقعی برای درک کاربرد مفاهیم.

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
این کتاب به جای آموزش صرفِ استفاده از ابزارها (مانند Scikit-learn)، پایه‌های ریاضی و الگوریتمی پشت آنها را آموزش می‌دهد. این رویکرد، درک ما را از چرایی و چگونگی کار مدل‌ها به شدت تقویت کرده و ما را به یک متخصص مبدل می‌سازد.

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی پایتون برای علم داده
● آمار توصیفی و احتمال
● مفاهیم جبر خطی و آنالیز عددی
● پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (k-NN، رگرسیون، درخت تصمیم، خوشه‌بندی و ...)
● کار باداده، بصری‌سازی و شبکه‌های عصبی مقدماتی

📌 منبع:
🔘 O'Reilly Media

#️⃣ #کتاب_بیست_و_دوم

🌐 @PyVision

🔢 خروجی کد:

[13, 13, 13]

✅ گزینهٔ صحیح:B


🟩 در این چالش با یک رفتار مهم پایتون در ترکیب list comprehension و lambda روبه‌رو هستیم:
● توابع lambda مقدار متغیر n را در لحظهٔ تعریف ذخیره نمی‌کنند.
● در عوض، آن‌ها فقط به نام متغیر n ارجاع می‌دهند.
● مقدار واقعی n در زمان اجرای تابع بررسی می‌شود، نه هنگام ساخته‌شدن لیست.

در این کد:

funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

● حلقه تمام می‌شود
● مقدار نهایی n برابر 3 است
● هر سه تابع lambda به همین n اشاره می‌کنند

بنابراین:

● f(10) برای هر تابع → 10 + 3 = 13

✳️ این رفتار در پایتون با نام Late Binding شناخته می‌شود.

✔ برای جلوگیری از این رفتار باید مقدار n را هنگام تعریف bind کنیم:

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

🟩 This challenge demonstrates an important Python concept involving list comprehensions and lambda functions:
● Lambda functions do not capture variable values at definition time.
● Instead, they reference variables, which are evaluated when the function is called.

In this code:

funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

● The loop finishes execution
● The final value of n is 3
● All lambda functions reference the same n

Therefore:

● Each function computes → 10 + 3 = 13

✳️ This behavior is known as Late Binding in Python.

✔ To avoid this, bind the variable at definition time:

lambda x, n=n: x + n

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات معماری‌ و مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق (Deep Learning)
قسمت سوم

2️⃣1️⃣ Convolutional Neural Network (CNN)
• شبکه‌ای تخصصی برای پردازش تصویر و داده‌های مکانی.

2️⃣2️⃣ Recurrent Neural Network (RNN)
• مدلی برای داده‌های ترتیبی با وابستگی زمانی.

2️⃣3️⃣ LSTM
• نوعی RNN با حافظه بلندمدت برای حل مشکل محوشدن گرادیان.

2️⃣4️⃣ Transformer
• معماری مبتنی بر Attention و پایه مدل‌های مدرن NLP.

2️⃣5️⃣ Attention Mechanism
• مکانیزمی برای تمرکز مدل روی بخش‌های مهم ورودی.

2️⃣6️⃣ Pretrained Model
• مدلی که قبلاً روی داده‌های بزرگ آموزش دیده است.

2️⃣7️⃣ Transfer Learning
• استفاده از دانش مدل‌های آماده برای مسائل جدید.

2️⃣8️⃣ Fine-Tuning
• تنظیم مجدد وزن‌های مدل پیش‌آموزش‌دیده.

2️⃣9️⃣ Autoencoder
• شبکه‌ای برای یادگیری نمایش فشرده و کاهش بُعد داده.

3️⃣0️⃣ Vanishing Gradient
• کوچک‌شدن گرادیان‌ها در شبکه‌های عمیق که یادگیری را مختل می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Stanford CS231n: Deep Learning for Computer Vision

#️⃣ #یادگیری_عمیق #پایتون #هوش_مصنوعی
#DeepLearning #Python #AI

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی یادگیری عمیق (Deep Learning)

در این پست فقط به ابزارها و فناوری‌هایی می‌پردازیم که مخصوص یادگیری عمیق هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای طراحی، آموزش، پایش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شوند.

🔹 ۱️. فریم‌ورک‌های اصلی یادگیری عمیق

⭐ PyTorch
کاربرد:
● ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
● پیاده‌سازی CNN، RNN، LSTM و Transformer
● کنترل کامل روی فرآیند آموزش و گرادیان‌ها
■ انتخاب اول در بسیاری از مقالات علمی و پژوهش‌ها


⭐ TensorFlow
فریم‌ورک صنعتی و مقیاس‌پذیر توسعه‌یافته توسط Google

کاربرد:
● توسعه مدل‌های Deep Learning در مقیاس بزرگ
● استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
● پشتیبانی از وب، موبایل و سرویس‌های ابری
■ انتخاب رایج در پروژه‌های صنعتی


🔹 ۲️. رابط های برنامه‌نویسی کاربردی (API) سطح بالاتر برای ساده‌سازی ساخت مدل

این ابزارها کار با فریم‌ورک‌ها را ساده‌تر می‌کنند:
● Keras (بر پایه TensorFlow)
کاربرد:
● تعریف سریع لایه‌ها و مدل‌ها
● نمونه‌سازی سریع شبکه‌های عصبی
● مناسب یادگیری و پروژه‌های متوسط

● PyTorch Lightning
کاربرد:
● ساختاردهی کد آموزش
● تمرکز روی معماری به‌جای جزئیات آموزشی
■ کاهش پیچیدگی کدنویسی Deep Learning


🔹 ۳️. معماری‌ها و بلوک‌های اصلی شبکه‌های عصبی

این معماری‌ها هسته‌ی Deep Learning مدرن هستند و در فریم‌ورک‌ها پیاده‌سازی شده‌اند:
● CNN (برای داده‌های تصویری)
● RNN / LSTM / GRU (برای داده‌های ترتیبی)
● Transformers (برای متن، تصویر و مدل‌های چندوجهی)

⚠️ انتخاب معماری درست، نقش کلیدی در موفقیت مدل دارد.


🔹 ۴️. پلتفرم Hugging Face

⭐ Hugging Face
پلتفرم Hugging Face یک پلتفرم کامل هوش مصنوعی است که ابزارهای مختلف Deep Learning را در کنار هم فراهم می‌کند.

کاربردها:
● دسترسی به هزاران مدل ازپیش‌آموزش‌دیده
● استفاده، آموزش و Fine-tuning مدل‌های عمیق
● مدیریت مدل‌ها و دیتاست‌ها

■ درون این پلتفرم، کتابخانه‌هایی بسان زیر استفاده می‌شوند:

● transformers (مدل‌های عمیق و زبانی)
● datasets (مدیریت داده)
● tokenizers (پردازش سریع متن)


🔹 ۵️. ابزارهای پایش و تحلیل فرآیند آموزش

برای بررسی رفتار مدل هنگام آموزش:

● TensorBoard
کاربرد:
● نمایش loss و accuracy
● بررسی روند آموزش شبکه‌های عصبی

● Weights & Biases
کاربرد:
● مقایسه آزمایش‌ها
● تحلیل و گزارش عملکرد مدل‌ها

■ برای تشخیص overfitting و بهینه‌سازی آموزش ضروری است.


🔹 ۶️. کتابخانه‌های مخصوص Deep Learning

● Torchvision / Torchaudio / Torchtext
کاربرد:
● کار با داده‌های تصویری، صوتی و متنی در PyTorch

● ONNX
کاربرد:
● انتقال مدل بین فریم‌ورک‌ها
● استفاده از مدل در محیط‌های مختلف


✨ ابزارهای اختصاصی یادگیری عمیق مستقیماً با این مراحل درگیر هستند:
طراحی معماری ⬅️ آموزش شبکه ⬅️ پایش ⬅️ بهینه‌سازی

اگر این ابزارها را بشناسید و بدانید هر کدام چه نقشی دارند، پایه‌ای محکم و حرفه‌ای برای ورود به دنیای Deep Learning خواهید داشت. ✅️


📌 منابع:
🔘 IBM — Deep Learning Overview
🔘 MIT — Deep Learning Basics
🔘 Stanford University
🔘 Google — TensorFlow Overview

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #مدل_عمیق
#DeepLearning #NeuralNetworks #AI #DL

🌐 @PyVision

#اطلاعیه_مهم

💢به میزبانی دانشگاه علم و فناوری مازندران برگزار می‌گردد:

🦾 اولین کنفرانس ملی مرزهای هوش مصنوعی کاربردی

🗓 تاریخ برگزاری: ۲۰ و ۲۱ بهمن ماه

🔰 محورهای کنفرانس

✅ هوش مصنوعی مولد
✅ هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
✅ هوش مصنوعی در الکترونیک و رباتیک
✅ هوش مصنوعی در مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها
✅هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
✅ هوش مصنوعی در علوم دریایی و محیط زیست

📍 زمان‌بندی‌های مهم کنفرانس:

⏳ مهلت ارسال مقالات: ۱۵ آذرماه ۱۴۰۴
📢 اعلام نتایج پذیرش: ۱ بهمن‌ماه ۱۴۰۴
📝 زمان ثبت‌نام: ۸ بهمن‌ماه ۱۴۰۴

📎 ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر
🌐 وب‌سایت کنفرانس: aaif.mazust.ac.ir
📧 ایمیل دبیرخانه: [email protected]

🔍 برای دریافت اطلاعات بیشتر، اخبار و بروزرسانی‌ها، حتماً کانال رسمی کنفرانس را دنبال کنید:
🔗 @aaif_ir

✌️ منتظر حضور فعال شما عزیزان هستیم ..

#کنفرانس_علمی
#هوش_مصنوعی_و_کاربردها
#دانشگاه_علم_و_فناوری_مازندران

🌹 با ما همراه باشید

🆔 @Mazust_official

🔹در ادامه اطلاعیه کنفرانس ملی مرزهای هوش مصنوعی کاربردی به منظور آشنایی دقیق‌تر شما همراهان، پژوهشگران، دانشجویان و علاقه‌مندان، در این پست به معرفی محورهای علمی کنفرانس، و نمونه‌هایی از کاربردهای هر محور می‌پردازیم:


🦾 هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
به شاخه‌ای از هوش مصنوعی گفته می‌شود که توانایی تولید محتوای جدید مانند متن، تصویر، صدا، ویدئو و کد را دارد.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ تولید خودکار متن و گزارش
▪️ تولید تصویر و محتوای چندرسانه‌ای
▪️ کمک هوشمند به برنامه‌نویسی
▪️ تولید داده‌های مصنوعی برای پژوهش


🏥 هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای تشخیص، پیش‌بینی، درمان و مدیریت سلامت انسان.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
▪️ پیش‌بینی بیماری‌های مزمن
▪️ پزشکی شخصی‌سازی‌شده
▪️ پایش هوشمند بیماران


🤖 هوش مصنوعی در الکترونیک و رباتیک
ترکیب هوش مصنوعی با سیستم‌های الکترونیکی و ربات‌ها برای تصمیم‌گیری و تعامل هوشمند با محیط.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ ربات‌های صنعتی و خدماتی
▪️ ربات‌های خودران
▪️ پهپادهای هوشمند
▪️ بینایی ماشین در کنترل کیفیت


📊 هوش مصنوعی در مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها
به‌کارگیری یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای استخراج الگو، پیش‌بینی و تصمیم‌سازی از داده‌ها.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ تحلیل داده‌های کلان
▪️ پیش‌بینی روندهای اقتصادی و صنعتی
▪️ تشخیص تقلب
▪️ تحلیل رفتار کاربران


🌆 هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
استفاده از AI برای مدیریت هوشمند و پایدار منابع و خدمات شهری.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ مدیریت هوشمند ترافیک
▪️ بهینه‌سازی مصرف انرژی
▪️ پایش آلودگی هوا
▪️ برنامه‌ریزی شهری داده‌محور


🌊 هوش مصنوعی در علوم دریایی و محیط زیست
کاربرد هوش مصنوعی در پایش، حفاظت و مدیریت اکوسیستم‌های طبیعی و دریایی.
🔸 نمونه کاربردها:
▪️ پایش آلودگی‌های زیست‌محیطی
▪️ پیش‌بینی تغییرات اقلیمی
▪️ تحلیل داده‌های ماهواره‌ای و اقیانوسی
▪️ هشدار زودهنگام بلایای طبیعی


✨ این محورها، بیانگر مرزهای نوین پژوهش و کاربرد هوش مصنوعی و پیوند آن با صنعت، سلامت، شهر و محیط زیست هستند.
از تمامی پژوهشگران و علاقه‌مندان دعوت می‌شود با ارسال مقالات و ایده‌های نوآورانه، در غنای علمی کنفرانس مشارکت نمایند.


#️⃣ #کنفرانس_ملی #مرزهای_هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_کاربردی #محیط_زیست #پژوهش_و_نوآوری #دانشگاه_علم_و_فناوری_مازندران #پای_ویژن
#GenerativeAI #AI_in_Healthcare #Robotics #Data_Science #Smart_City

🌐 @PyVision

دوره آموزشـي هوش مصنوعي در کسب و کار با بهره گيري از ابزارهاي نوين "Ai

🔸روابط عمومی پارک علم و فناوری قزوین
🔹https://eitaa.com/qstp_irQ
🔹https://ble.ir/qazstp_ir

می‌دانم شرایط دشوار است.
سختی اوضاع و فشارهای مختلف برای همه‌مان قابل لمس است. طبیعی‌ست که در چنین فضایی تمرکز کم شود، انگیزه پایین بیاید و بعضی وقت‌ها احساس کنیم دیگر نمی‌شود جلو رفت.

این حال‌وهوا نشانه‌ی بی‌مسئولیتی یا ناآگاهی نیست؛
نشانه‌ی خستگی جمعی ماست.

اما اگر منصفانه به تجربه‌ی دنیا نگاه کنیم، می‌بینیم در جوامع توسعه‌یافته هم مردم در بحران خسته می‌شوند، ناراحت می‌شوند و حتی اعتراض می‌کنند.
هیچ‌جا جامعه‌ای وجود ندارد که فشار اقتصادی و بی‌ثباتی، انگیزه و تمرکز آن‌ها را فرسوده نکند.

تفاوت بیشتر از آن‌که در «احساسات» باشد، در تصمیم نهایی است.
در بسیاری از کشورهای توسعه‌یافته، افراد جامعه ممکن است معترض باشند، منتقد باشند و حتی ناامید شوند،
اما معمولاً تلاش می‌کنند یک مرز را حفظ کنند:
این‌که فشار بیرونی، آن‌ها را وادار نکند از ساختن توانمندی‌های خودشان کاملاً دست بکشند.

آدم‌ها در این جوامع هم ممکن است بگویند شرایط ناعادلانه است،
ممکن است به سیاست‌ها اعتراض داشته باشند،
اما کمتر می‌بینیم که این نارضایتی به تصمیم آگاهانه برای رها کردن رشد فردی، یادگیری یا سرمایه‌گذاری روی خود تبدیل شود.

نه از سر خوش‌بینی،
نه به این دلیل که اوضاع برایشان ساده است،
بلکه چون می‌دانند قهر کردن با آینده‌ی شخصی،
در نهایت هزینه‌ای است که فقط خودشان می‌پردازند.

ما هم باید این واقعیت را بپذیریم که دنیا به خستگی و دغدغه‌های ما توجه ویژه‌ای ندارد. هرآنچه که هست در راستای تأمین منافع کشور حامی است نه چیزی بیشتر، مگر خلاف آن اثبات‌ شود!
اقتصاد جهانی و فرصت‌ها منتظر نمی‌مانند تا حال ما بهتر شود.
در نهایت، اگر قرار است کسی به ما کمک کند یا تغییری ایجاد شود، نقطه‌ی شروعش خود ما هستیم.

واقعیت تلخ اما مهم این است:
وقتی تمرکزمان را از دست می‌دهیم و دست از کار می‌کشیم،
نه اعتراض‌مان مؤثرتر می‌شود،
نه فشار کمتر،
فقط فاصله‌مان با توانمندی و استقلال کشورمان بیشتر می‌شود.

این حرف‌ها به معنای نادیده گرفتن رنج نیست.
به معنای قهرمان‌بازی هم نیست.
به این معناست که حتی اگر آهسته، حتی با انرژی کمتر،
نباید ساختن خودمان را متوقف کنیم.

جوامعی که در نهایت از بحران عبور کردند،
نه چون درد نداشتند،
بلکه چون اجازه ندادند خستگی، آن‌ها را از آینده‌شان جدا کند.

اگر امروز تمرکزمان کم است،
اگر انگیزه پایین آمده،
شاید بهترین تصمیم این نباشد که همه‌چیز را رها کنیم؛
بلکه این باشد که کوچک‌تر، آرام‌تر، اما پیوسته جلو برویم.

من باور دارم آینده معمولاً حاصل ایستادگی ماست؛
در روزهایی که شرایط سخت‌تر است،
نه با هیجان بیشتر،
بلکه با تداوم و ماندگاری.

مانا و پرفروغ باشید
در پناه خداوند

پوریا افشار
دی ماه ۱۴۰۴

🔹اولین نمایشگاه بین‌المللی هوش مصنوعی ایران (Iran AIX Expo 2026)22 تا 25 دی ماه در محل دائمی نمایشگاه‌های بین‌المللی تهران برگزار می‌شود.

🔸نمایشگاه بین المللی هوش مصنوعی ایران، به عنوان نخستین گردهمایی رسمی و تخصصی کشور در این حوزه، رویدادی استراتژیک است که با مجوز رسمی سازمان توسعه تجارت ایران و به همت شرکت ایده تجارت هرمس برگزار می‌شود.

🔸این نمایشگاه که در سالن های ۷، ۸، ۹، ۱۰، ۱۱ و ۲۷ نمایشگاه بین المللی تهران برپا خواهد شد، با هدف اصلی ایجاد یک بستر تعاملی قدرتمند میان تمامی بازیگران اکوسیستم هوش مصنوعی کشور طراحی شده است.

🌐 https://iranaiexpo.com/

📘فریم‌ورک PyTorch
اگر می‌خواهید با این فریم‌ورک قدرتمند یادگیری عمیق آشنا شوید و کاربردهای آن را دقیق‌تر بشناسید،
در پست بعدی همراه باشید.👇🏽

🌐 @PyVision

📘 معرفی فریم‌ورک PyTorch

در این پست، به معرفی یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین فریم‌ورک‌های اصلی یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌پردازیم؛
ابزاری که مستقیماً برای طراحی، آموزش و تحلیل شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شود.

⭐ PyTorch

فریم‌ورک PyTorch یک فریم‌ورک متن‌باز (Open Source) یادگیری عمیق است که تمرکز اصلی آن بر
انعطاف‌پذیری، سادگی کدنویسی و پژوهش‌محوری است.
این فریم‌ورک به‌طور گسترده در:
● دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
● مقالات علمی حوزه هوش مصنوعی
●و پروژه‌های پیشرفته‌ی این حوزه
مورد استفاده قرار می‌گیرد.


🔹 کاربردهای اصلی PyTorch

فریم‌ورک PyTorch به‌صورت مستقیم در مراحل کلیدی یادگیری عمیق به کار می‌رود:
● ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
● پیاده‌سازی معماری‌ و الگوریتم‌ها مانند:
● CNN (شبکه‌های کانولوشنی)
● RNN / LSTM / GRU
● Transformer
● کنترل دقیق فرآیند آموزش و محاسبه گرادیان‌ها
● آزمایش سریع ایده‌ها و مدل‌های جدید پژوهشی
❇️ به همین دلیل، PyTorch انتخاب اول بسیاری از پژوهشگران و محققان AI است.


🔹 ویژگی‌های کلیدی PyTorch

آنچه PyTorch را از بسیاری ابزارها متمایز می‌کند:
✅ گراف محاسباتی پویا (Dynamic Computation Graph)
امکان تعریف گراف محاسباتی به‌صورت پویا، همزمان با اجرای کد

✅ مشتق‌گیری خودکار (Autograd) قدرتمند
محاسبه خودکار گرادیان‌ها برای آموزش شبکه‌های عصبی

✅ نزدیکی به زبان Python
کدنویسی خوانا و قابل‌فهم

✅ سازگاری بالا با پژوهش
انتقال آسان از ایده به پیاده‌سازی و مقاله علمی


🔹 اکوسیستم PyTorch

در کنار هسته اصلی PyTorch، کتابخانه‌های کمکی تخصصی وجود دارند:
● Torchvision → داده‌ها و مدل‌های تصویری
● Torchaudio → پردازش داده‌های صوتی
● Torchtext → پردازش داده‌های متنی
❇️ این اکوسیستم، PyTorch را به یک ابزار کامل برای پروژه‌های Deep Learning تبدیل می‌کند.


■ طراحی معماری ⬅️ آموزش شبکه ⬅️ محاسبه گرادیان ⬅️ تحلیل رفتار مدل

🧑🏽‍💻 اگر قصد ورود حرفه‌ای به دنیای Deep Learning را دارید، یادگیری و تسلط عمیق بر PyTorch یک گام کلیدی و ضروری محسوب می‌شود.


📌 منابع:
🔘 IBM — Deep Learning Frameworks Overview
🔘 MIT — Introduction to Deep Learning
🔘 Stanford University - Convolutional Neural Networks
🔘 PyTorch Official Documentation

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی
#PyTorch #DeepLearning #NeuralNetworks #AI #DL

🌐 @PyVision

سلام و رحمت؛
ابتدا به ساکن امیدوارم که شما یکایک اعضای محترم کانال در صحت، تندرستی و آرامش باشید.

به اطلاع می‌رسانم که فعالیت‌های کانال را به‌تدریج از سر خواهیم گرفت، و تلاش می‌کنم تولید و انتشار محتوا به‌صورت مدون، منظم و هدفمند ادامه پیدا کند.

با این حال، به‌دلیل محدودیت‌های اعمال‌شده و شرایط موجود، بازگشت به سطح و حجم فعالیت پیش از قطعی‌ها نیازمند زمان خواهد بود.
با وجود این محدودیت‌ها، مسیر آموزش و تولید محتوا را متوقف نکرده‌ام و با حوصله و پیوستگی ادامه خواهم داد.

از همراهی و صبوری شما سپاسگزارم.
به امید روزهای بهتر🌱

🌐 @PyVision

🏆چهارمین جشنواره و مسابقات کشوری فناوری‌های نوین در صنعت آب و برق «کارون کاپ۴»

🔸️ این جشنواره با هدف رفع چالش‌ها و نیازمندی‌های فناورانه مطرح شده در زمینه‌ی صنعت آب و برق همچنین استفاده از محصولات، ایده‌ها و توانمندی‌های متخصصین این حوزه، در تاریخ ۱ و ۲ اردیبهشت سال ۱۴۰۵ به میزبانی سازمان آب و برق خوزستان در شهر اهواز برگزار می‌گردد. محور‌های این رویداد به شرح زیر می‌باشند:

🔹️ ۱- هوش مصنوعی و اینترنت اشیا
🔹️ ۲- ربات‌های کاربردی
🔹️ ۳- ایده و اختراعات
🔹️ ۴- اتوماسیون و کنترل صنعتی
🔹️ ۵- ساخت و مهندسی معکوس تجهیزات

🔸️ علاقمندان می‌توانند جهت دریافت اطلاعات تکمیلی و آشنایی با چالش‌های فنی مطرح شده ( ۳۳ شناسنامه فنی) به سایت جشنواره به آدرس www.karuncup.ir مراجعه نمایند.
📆 مهلت ارسال آثار: ۱۰ اسفند ۱۴۰۴

🌐 @PyVision

🔹فریم‌ورک TensorFlow
یکی از مهم‌ترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق که نقش پررنگی در پروژه‌های پژوهشی و صنعتی دارد.
برای آشنایی دقیق‌تر با کاربردها، قابلیت‌ها و جایگاه این فریم‌ورک در دنیای Deep Learning،
پست بعدی را از دست ندهید. 👇🏽

🌐 @PyVision

📘 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