📘 ۱۰ اصطلاح پایه و مهم در یادگیری ماشین (Machine Learning)
قسمت اول

1️⃣ Machine Learning
یادگیری سیستم‌ها از داده‌ها بدون برنامه‌نویسی مستقیم

2️⃣ Dataset
مجموعه داده‌های مورد استفاده برای آموزش و ارزیابی مدل

3️⃣ Feature
ویژگی‌ها یا متغیرهای ورودی داده

4️⃣ Label
خروجی یا پاسخ صحیح داده‌ها

5️⃣ Model
نمایش ریاضی الگوهای موجود در داده

6️⃣ Algorithm
روش یا دستورالعمل یادگیری الگو از داده

7️⃣ Training Data
داده‌هایی که مدل با آن‌ها آموزش می‌بیند

8️⃣ Test Data
داده‌هایی برای سنجش عملکرد نهایی مدل

9️⃣ Supervised Learning
یادگیری با داده‌های برچسب‌دار

🔟 Unsupervised Learning
یادگیری از داده‌های بدون برچسب

✨ آشنایی با این مفاهیم، اولین گام ورود به دنیای یادگیری ماشین است.

📌 منابع:
🔘 Google
🔘 Scikit-learn
🔘 Stanford

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #آموزش_ماشین
#MachineLearning #AI #DataScience #MLBasics

🌐 @PyVision

📘 وقتی می‌گوییم «یادگیری ماشین» یعنی چه؟
(به زبان بسیار ساده)

وقتی می‌گوییم یادگیری ماشین (Machine Learning)، منظور این است که:
❝ به‌جای اینکه تمام قوانین را خودمان به کامپیوتر بگوییم،
به آن داده می‌دهیم تا خودش الگوها را یاد بگیرد و تصمیم بگیرد. ❞
یعنی ماشین تجربه کسب می‌کند، درست بسان انسان.


مثال: پیشنهاد فیلم در نتفلیکس 🎬
فرض کنید:
● شما چند فیلم اکشن را کامل تماشا می‌کنید
● فیلم‌های عاشقانه را نیمه‌کاره رها می‌کنید

❌ نتفلیکس به‌صورت دستی برنامه‌نویسی نشده که:

«اگر فلان کاربر، فلان فیلم را دید، این فیلم را پیشنهاد بده»

✅ بلکه این اتفاق می‌افتد:
1️⃣ رفتار شما (تماشا، توقف، امتیاز دادن) به‌عنوان داده ذخیره می‌شود
2️⃣ الگوریتم یادگیری ماشین این داده‌ها را بررسی می‌کند
3️⃣ الگو را یاد می‌گیرد:
«این کاربر به فیلم‌های اکشن علاقه دارد»
4️⃣ در آینده، فیلم‌های مشابه را پیشنهاد می‌دهد

✳️ هرچه داده‌ی بیشتری از شما ببیند، پیشنهادها دقیق‌تر می‌شوند

● این یعنی یادگیری از تجربه
● این یعنی یادگیری ماشین


🧩 مثال ساده‌تر (غیر دیجیتالی)

👶 یاد گرفتن تشخیص حیوانات
کودکی را تصور کنید که:
● چند بار به او نشان می‌دهیم و می‌گوییم: «این گربه است»
● چند بار دیگر: «این سگ است»
بعد از مدتی:
● خودش بدون کمک می‌گوید: «این گربه است»
■ کودک قانون دقیق ننوشته
■ فقط با دیدن مثال‌ها الگو را یاد گرفته

🤖 یادگیری ماشین دقیقاً همین کار را با داده‌ها انجام می‌دهد.


● برنامه‌نویسی سنتی:
قانون + داده → نتیجه

● یادگیری ماشین:
داده + نتیجه → یاد گرفتن قانون

به همین دلیل است که یادگیری ماشین در مسائلی بسان تصویر، صدا، متن و رفتار انسان فوق‌العاده موفق است.

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #پای_ویژن
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #AI

🌐 @PyVision

📘 بینایی ماشین (Computer Vision) چیست؟

بینایی ماشین یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را ببینند، تحلیل کنند و درک کنند؛
تقریباً شبیه کاری که چشم و مغز انسان انجام می‌دهد.
به زبان ساده:
بینایی ماشین یعنی کامپیوتر بتواند از روی تصویر یا ویدئو بفهمد چه چیزی در آن وجود دارد.👁️🤖

🔹 بینایی ماشین چگونه کار می‌کند؟(به زبان ساده)
1️⃣ تصویر یا ویدئو به‌عنوان داده وارد سیستم می‌شود
2️⃣ مدل‌های یادگیری ماشین (معمولاً یادگیری عمیق) الگوهای تصویری را استخراج می‌کنند
3️⃣ سیستم اشیاء، چهره‌ها، متن یا حرکات را تشخیص می‌دهد
4️⃣ بر اساس این درک، تصمیم یا پیش‌بینی انجام می‌شود
⚪️ امروزه بیشتر سیستم‌های بینایی ماشین بر پایه‌ی شبکه‌های عصبی عمیق ساخته می‌شوند.

🔹 نمونه کاربردهای بینایی ماشین

⚪️ تشخیص چهره
● باز کردن قفل گوشی
● سیستم‌های احراز هویت

⚪️ شناسایی اشیاء (Object Detection)
● خودروهای خودران
● تحلیل تصاویر دوربین‌های شهری

⚪️ پردازش تصاویر پزشکی
● تشخیص تومور
● تحلیل تصاویر MRI و X-ray

⚪️ بینایی صنعتی و تجاری
● کنترل کیفیت در کارخانه‌ها
● اسکن بارکد و تشخیص کالا

✨ بینایی ماشین یکی از ستون‌های اصلی فناوری‌های هوشمند امروزی است و بدون آن، بسیاری از پیشرفت‌ها در پزشکی، حمل‌ونقل و امنیت ممکن نبود.

✅️ در پست‌های بعدی، مفاهیم کلیدی بینایی ماشین و نقش یادگیری عمیق در آن را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM — Computer Vision
🔘 Stanford University
🔘 MIT — Computer Vision Overview

#️⃣ #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #فناوری #پای_ویژن
#ComputerVision #ArtificialIntelligence #DeepLearning #AI

🌐 @PyVision

📘 ۱۰ اصطلاح مهم در یادگیری ماشین
قسمت دوم

1️⃣1️⃣ Training
فرآیند آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی

1️⃣2️⃣ Validation
بررسی عملکرد مدل در حین آموزش برای جلوگیری از خطا

1️⃣3️⃣ Overfitting
یادگیری بیش‌ازحد داده آموزش و عملکرد ضعیف روی داده جدید

1️⃣4️⃣ Underfitting
ساده بودن بیش‌ازحد مدل و ناتوانی در یادگیری الگوها

1️⃣5️⃣ Bias
خطای ناشی از ساده‌سازی بیش‌ازحد مدل(سوگیری)

1️⃣6️⃣ Variance
حساسیت بیش‌ازحد مدل به داده‌های آموزشی

1️⃣7️⃣ Cross Validation
روش ارزیابی مدل با تقسیم داده به چند بخش

1️⃣8️⃣ Accuracy
درصد پیش‌بینی‌های درست مدل

1️⃣9️⃣ Precision
نسبت پیش‌بینی‌های درست مثبت به کل پیش‌بینی‌های مثبت

2️⃣0️⃣ Recall
نسبت نمونه‌های مثبت شناسایی‌شده به کل نمونه‌های مثبت واقعی

✨ این مفاهیم برای ارزیابی، تحلیل و بهبود مدل‌ها ضروری هستند.

📌 منابع:
🔘 Google Machine Learning Glossary
🔘 Scikit-learn Documentation
🔘 Stanford CS229

#️⃣ #یادگیری_ماشین #مدل_سازی #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی
#MachineLearning #MLMetrics #DataScience #AI #PyVision

🌐 @PyVision

📘 سیستم‌های خبره (Expert Systems) چیست؟

سیستم‌های خبره یکی از شاخه‌های کلاسیک هوش مصنوعی هستند که هدف آن‌ها شبیه‌سازی توانایی تصمیم‌گیری یک متخصص انسانی در یک حوزه‌ی مشخص است.
این سیستم‌ها به‌جای یادگیری از حجم عظیم داده‌ها، از دانش و قوانین استخراج‌شده از خبرگان استفاده می‌کنند. 🧠🤖
به زبان ساده:
سیستم خبره یعنی ماشینی که مثل یک متخصص فکر می‌کند و مشاوره می‌دهد.

🔹 اجزای اصلی سیستم‌های خبره
1️⃣ Knowledge Base (پایگاه دانش / علم)
شامل قوانین، حقایق و دانش تخصصی یک حوزه بسان قوانین تشخیص بیماری

2️⃣ Inference Engine (موتور استنتاج)
بخشی که با استفاده از قوانین، نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری می‌کند، بسان اگر «علائم A و B وجود دارد» → «احتمال بیماری X»

3️⃣ User Interface (رابط کاربری)
محل تعامل کاربر با سیستم، پرسش‌وپاسخ برای دریافت اطلاعات از کاربر

🔹 سیستم‌های خبره چگونه کار می‌کنند؟ (خیلی خلاصه)
1️⃣ کاربر اطلاعات اولیه را وارد می‌کند
2️⃣ موتور استنتاج، قوانین پایگاه دانش را بررسی می‌کند
3️⃣ سیستم به یک نتیجه یا پیشنهاد می‌رسد
4️⃣ خروجی به‌صورت توصیه یا تصمیم نمایش داده می‌شود


🔹 نمونه کاربردهای سیستم‌های خبره

⚪️ پزشکی
● تشخیص بیماری
● پیشنهاد روش درمان

⚪️ صنعت و مهندسی
● عیب‌یابی تجهیزات
● نگهداری پیش‌بینانه

⚪️ کسب‌وکار و بازارهای مالی
● تحلیل ریسک
● پشتیبانی تصمیم‌گیری مدیریتی

⚪️ آموزش
● سیستم‌های آموزش هوشمند
● راهنمایی گام‌به‌گام کاربران


✨ سیستم‌های خبره از اولین کاربردهای موفق هوش مصنوعی بودند و هنوز هم در حوزه‌هایی که دانش تخصصی و قوانین مشخص وجود دارد، بسیار مؤثر هستند.

✅️ در پست‌های بعدی، تفاوت سیستم‌های خبره با یادگیری ماشین و کاربردهای ترکیبی آن‌ها را بررسی می‌کنیم.


📌 منابع:
🔘 Encyclopaedia Britannica — Expert System
🔘 IBM — Expert Systems Overview
🔘 MIT — Knowledge-Based Systems

#️⃣ #سیستم_خبره #هوش_مصنوعی #تصمیم_گیری #فناوری
#ExpertSystems #ArtificialIntelligence #DecisionSupport #AI

🌐 @PyVision

🟦 اصطلاحات پایه یادگیری عمیق (Deep Learning)
قسمت اول

1️⃣ Deep Learning
رویکردی از یادگیری ماشین که با شبکه‌های عصبی چندلایه، الگوهای پیچیده را از داده‌های حجیم یاد می‌گیرد.

2️⃣ Neural Network (NN)
مدلی محاسباتی متشکل از نورون‌های مصنوعی که روابط غیرخطی بین ورودی و خروجی را یاد می‌گیرد.

3️⃣ Artificial Neuron
واحد پایه شبکه عصبی که مجموع وزن‌دار ورودی‌ها را پردازش می‌کند.

4️⃣ Layer
مجموعه‌ای از نورون‌ها در یک سطح مشخص از شبکه عصبی.

5️⃣ Hidden Layer
لایه‌های میانی که ویژگی‌های پنهان و سطح بالای داده را استخراج می‌کنند.

6️⃣ Weights
پارامترهای قابل یادگیری که اهمیت هر ورودی را مشخص می‌کنند.

7️⃣ Bias
پارامتر کمکی برای افزایش انعطاف‌پذیری مدل و جابه‌جایی تابع تصمیم.

8️⃣ Activation Function
تابعی غیرخطی که توان یادگیری روابط پیچیده را به شبکه می‌دهد.

9️⃣ Loss Function
معیاری برای سنجش فاصله پیش‌بینی مدل از مقدار واقعی.

🔟 Training
فرآیند تنظیم وزن‌ها با هدف کمینه‌سازی خطا.

📌 منابع:
🔘 Deep Learning Book
🔘 Stanford CS231n – Neural Networks
🔘 TensorFlow Glossary

#️⃣ #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی
#DeepLearning #NeuralNetworks #AI

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت بیست و یک

The Hundred‑Page Machine Learning Book

نویسنده:
Andriy Burkov

📊 سطح: متوسط
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، SVM، شبکه‌های عصبی، کاهش ابعاد و سایر مفاهیم اصلی، همگی تنها در حدود ۱۰۰ صفحه
● دسترسی به یک ویکی به‌روزشده با پرسش‌وپاسخ، قطعه‌کدها و منابع تکمیلی.
● دسترسی رایگان به کتاب
● مورد تحسین رهبران فنی شرکت‌هایی مانند LinkedIn، Amazon و eBay قرار گرفته است.

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
این کتاب با رویکردی مستقیم مبانی و مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین را یکجا جمع می‌کند. نویسنده، خود یک متخصص با ۱۰ سال سابقه رهبری تیم‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی است و کتاب را بر اساس تجربه عملی نوشته تا ما را سریعاً به نتیجه برساند.

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
● ماشین بردار پشتیبانی (SVM) و شبکه‌های عصبی
● روش‌های Ensemble و کاهش ابعاد
● مهندسی ویژگی و تنظیم ابرپارامترها
● خودرمزنگارها (Autoencoders) و یادگیری انتقالی

📌 اطلاعات بیشتر:
🔘 themlbook.com

#️⃣ #کتاب_بیست_و_یک
#MachineLearning #AI #DataScience

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی یادگیری ماشین (Machine Learning)

در این پست، فقط روی ابزارها و کتابخانه‌هایی تمرکز می‌کنیم که مخصوص خودِ یادگیری ماشین هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای مدل‌سازی، آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های ML به کار می‌روند.


🔹 ۱️ کتابخانه‌ی اصلی یادگیری ماشین

⭐ scikit-learn
مهم‌ترین و استانداردترین کتابخانه‌ی یادگیری ماشین در جهان

● الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
● الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
● خوشه‌بندی (Clustering)
● کاهش بُعد (PCA)
● انتخاب ویژگی (Feature Selection)
● ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها


🔹 ۲️ الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین (درون scikit-learn)

این الگوریتم‌ها ستون فقرات ML هستند:

● Linear & Logistic Regression
● Decision Tree
● Random Forest
● Support Vector Machine (SVM)
● K-Nearest Neighbors (KNN)
● Naive Bayes


🔹 ۳️ پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده برای ML
(بخش حیاتی قبل از آموزش مدل)

● مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
● تبدیل داده‌های غیرعددی
● آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌ها

ابزارهای رایج (در scikit-learn):
● StandardScaler
● MinMaxScaler
● LabelEncoder
● OneHotEncoder

■ بدون پیش‌پردازش درست، مدل یاد نمی‌گیرد.


🔹 ۴️ ارزیابی، اعتبارسنجی و تحلیل مدل

برای پاسخ به سؤال کلیدی:
«آیا این مدل قابل اعتماد است؟»

ابزارها و معیارها:
● Accuracy
● Precision / Recall
● F1-score
● Confusion Matrix
● Cross Validation

■ این مرحله تفاوت مدل آزمایشی با مدل قابل استفاده را مشخص می‌کند.


🔹 ۵️ مصورسازی مخصوص تحلیل مدل‌های ML

● Matplotlib
● رسم نمودار خطا
● بررسی خروجی مدل‌ها

● Seaborn
● تحلیل آماری نتایج
● نمایش الگوها و همبستگی‌ها

■ مصورسازی کمک می‌کند بفهمیم مدل چرا خوب یا بد عمل کرده است.


🔹 ۶️ کتابخانه‌های پیشرفته

● SciPy
● بهینه‌سازی
● محاسبات آماری
● الگوریتم‌های علمی

● Statsmodels
● مدل‌های آماری
● تحلیل رگرسیون کلاسیک
● تفسیر آماری نتایج


🔹 ۷️ الگوریتم‌های Boosting
ابزارهای بسیار قدرتمند
● XGBoost
● LightGBM
● CatBoost

● افزایش دقت مدل
● عملکرد عالی در مسابقات و پروژه‌های صنعتی
● مناسب داده‌های واقعی و بزرگ




✨ پیش‌پردازش ⬅️ مدل‌سازی ⬅️ ارزیابی ⬅️ بهینه‌سازی

📌 منابع:
🔘 IBM — Machine Learning Overview
🔘 Google — ML Developer Guides
🔘 Stanford University — CS229 Machine Learning

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #مدل_سازی #تحلیل_داده
#MachineLearning #DataScience #ML #AI

🌐 @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

🔹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

📘 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

📘 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

📘 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

🔟 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

📘 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

🤖 شرکت OpenAI نسخه‌ی جدید GPT-5.3-Codex را معرفی کرد

شرکت OpenAI از نسخه‌ی پیشرفته‌تری از ابزار هوش مصنوعی خود برای توسعه‌دهندگان رونمایی کرد: GPT-5.3-Codex — قوی‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل کدنویسی هوش مصنوعی تا به امروز.

🔹 این مدل در چهار بنچ‌مارک مهم از جمله SWE-Bench Pro و Terminal-Bench به بهترین عملکرد صنعت دست یافته است.
🔹چت جی‌پی‌تی کدکس GPT-5.3-Codex تنها کد نمی‌نویسد، بلکه می‌تواند وظایف طولانی، پیچیده و چندمرحله‌ای را با ترکیب استدلال حرفه‌ای و اجرای ابزارها انجام دهد.
🔹 نکته‌ی جذاب این است که نسخه‌های اولیه‌ی خودش در توسعه‌اش نقش داشته‌اند و به رفع اشکال و بهبود عملکرد کمک کرده‌اند، اتفاقی بی‌سابقه در تاریخ توسعه مدل‌ها!
🔹 این مدل اکنون برای کاربران پولی در تمام محیط‌های Codex (وب، CLI، IDE) دردسترس است و سطح جدیدی از همکاری هوش مصنوعی و کدنویسی را فراهم می‌کند.

🚀 سرعت بالاتر،
🔧 کدنویسی بهتر،
📚 توانایی اجرای پروژه‌های بزرگ‌تر
🥇همه در یک مدل!

📌 منبع خبر:
🔘 openai.com

#️⃣ #هوش_مصنوعی #کدنویسی
#AI #GPT53 #OpenAI #Codex #PyVision
#ArtificialIntelligence #AIProgramming #DeveloperTools #TechNews

🌐 @PyVision

📘 معرفی ابزارهای NLP

⭐ کتابخانه spaCy

در ادامه‌ی معرفی ابزارهای پردازش زبان طبیعی،
بعد از NLTK می‌رسیم به spaCy؛
کتابخانه‌ای مدرن که برای پردازش سریع، دقیق و صنعتی متن طراحی شده است.


🔍 کتابخانه spaCy چیست؟
یک کتابخانه متن‌باز پایتونی برای پردازش زبان طبیعی در مقیاس بالا است که تمرکز اصلی آن روی:
● سرعت
● دقت
● استفاده در پروژه‌های واقعی و تولیدی (Production)
■برخلاف NLTK که آموزشی‌تر است،
کتابخانه spaCy از ابتدا با نگاه کاربردی و صنعتی توسعه داده شده است.

⚙️ قابلیت‌ها و ابزارهای اصلی spaCy

🔹 پیش‌پردازش و تحلیل متن
● Tokenization بسیار سریع
● Sentence Segmentation
● Normalization

🔹 تحلیل زبانی پیشرفته
● Part-of-Speech Tagging
● Dependency Parsing
● Named Entity Recognition (NER)

🔹 مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
● پشتیبانی از زبان‌های مختلف
● مدل‌های بهینه‌شده برای سرعت و دقت

🔹 یکپارچگی با اکوسیستم NLP
● سازگار با scikit-learn
● قابل استفاده در کنار Hugging Face
● مناسب Pipelineهای پیچیده NLP


🎯 مناسب برای:
● توسعه‌دهندگان و مهندسان NLP
● پروژه‌های صنعتی و Production
● تحلیل متن در مقیاس بالا
● ساخت سیستم‌های واقعی مثل:

• تحلیل متن
• استخراج اطلاعات
• پردازش اسناد
• سیستم‌های NER


🪜 جایگاه spaCy در مسیر NLP
اگر چرخه استاندارد NLP را در نظر بگیریم:

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

✅️ کتابخانه spaCy بیشترین نقش را در مرحله‌ی «پردازش متن، تحلیل زبانی و استخراج اطلاعات» دارد

✅ در پست‌های بعدی:
وارد دنیای مدل‌های زبانی عمیق، Transformerها می‌شویم.

📌 منابع:
🔘 Official spaCy Documentation
🔘 Explosion AI Blog
🔘 Stanford University — Speech and Language Processing
🔘 IBM — Natural Language Processing Overview

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #تحلیل_متن
#NLP #spaCy #AI

🌐 @PyVision