پایتون همه‌جا هست! 🐍
از هوش مصنوعی تا طراحی سایت


🤖 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow

📊 علم داده و تحلیل اطلاعات با Pandas و NumPy

🌐 توسعه وب با فریمورک‌های قدرتمند Django و Flask

🎮 توسعه و ساخت بازی‌های تعاملی با Pygame

🔬 برنامه‌نویسی علمی در حوزه‌های علوم‌پایه

⚡ اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی خودکارسازی کارهای تکراری

🖥️ نرم‌افزارهای دسکتاپ برنامه‌های با رابط گرافیکی

🕸️ استخراج داده از وب با کتابخانه‌هایی مثل Beautiful Soup

✨ زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل انعطاف‌پذیری، سادگی و وجود کتابخانه‌های قوی و کاربردی در بسیاری از حوزه‌ها ازجمله علمی، مالی، فناوری و تجاری استفاده می‌شود و روزبه‌روز بر محبوبیت آن نیز افزوده می‌شود.

📌 منابع برای مطالعه بیشتر:

maktabkhooneh.org
7learn.com
maktabsharif.ir
blog.faradars.org

#️⃣ #پایتون #برنامه_نویسی #هوش_مصنوعی #علم_داده #توسعه_وب #پای_ویژن
#Pygame #Flask #Django #Pandas #Numpy #TensorFlow #BeautifulSoup #AI

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت نهم

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

نویسنده:
Aurélien Géron

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح کتاب: متوسط تا پیشرفته

ویژگی‌های منحصر به فرد:
● آموزش عملی و پروژه‌محور یادگیری ماشین
● پوشش چهارچوب‌های مدرن ML و Deep Learning
● تمرکز بر پیاده‌سازی واقعی با کدهای کاربردی

🎯 آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
○ ترکیب متعادل مفاهیم تئوری و عملی
○ آموزش انتقال از مدل‌های کلاسیک به شبکه‌های عصبی
○ ارائه بهترین شیوه‌ها و راهکارهای صنعتی

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● یادگیری ماشین با Scikit-Learn
● شبکه‌های عصبی با Keras و TensorFlow
● یادگیری عمیق و Computer Vision
● پردازش زبان طبیعی (NLP)
● استقرار مدل‌ها در محیط تولید


📍 برای مطالعه معرفی کامل بر روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین #کتاب_پایتون #کتاب_نهم #پای_ویژن
#Python #MachineLearning
#DeepLearning #TensorFlow #Keras #ScikitLearn #PyVision

🌐 @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