🔹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

🔢 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