۸ سایت مفید برای آموزش‌های پایتون 🌟

اگر به دنبال یادگیری پایتون هستید، اینجا لیستی از ۸ سایت برتر ایرانی و خارجی که آموزش‌های بسیار مفیدی ارائه می‌دهند، آورده شده است:

۱. Coursera 🌐
Coursera دوره‌های متنوعی در زمینه پایتون ارائه می‌دهد که توسط دانشگاه‌ها و مؤسسات معتبر تدریس می‌شوند. شما می‌توانید از دوره‌های مبتدی تا پیشرفته را در این سایت بیابید.
[بازدید از سایت Coursera]

۲. edX 🌐
edX نیز مانند Coursera، دوره‌های بسیار معتبری در زمینه پایتون ارائه می‌دهد که توسط دانشگاه‌های برتر جهان تدریس می‌شوند.
[بازدید از سایت edX]

۳. Codecademy 🌐
Codecademy یک پلتفرم تعاملی است که به شما امکان می‌دهد با انجام پروژه‌ها و تمرین‌های تعاملی، پایتون را به صورت عملی بیاموزید.
[بازدید از سایت Codecademy]

۴. Real Python 🌐
Real Python سایت بسیار کاملی برای آموزش پایتون است که مقالات، دوره‌ها و ویدئوهای آموزشی را به همراه پروژه‌های عملی ارائه می‌دهد.
[بازدید از سایت Real Python]

۵. GeeksforGeeks 🌐
GeeksforGeeks مجموعه‌ای از آموزش‌های جامع پایتون را همراه با مثال‌های متعدد ارائه می‌دهد که برای مبتدیان و حرفه‌ای‌ها مناسب است.
[بازدید از سایت GeeksforGeeks]

۶. ویدئوهای آموزشی فرادرس 🇮🇷
فرادرس یکی از بهترین منابع ایرانی برای یادگیری پایتون است که مجموعه‌ای از دوره‌های جامع و تخصصی را در این زمینه ارائه می‌دهد.
[بازدید از سایت فرادرس]

۷. مکتب‌خونه 🇮🇷
مکتب‌خونه نیز دوره‌های متنوعی در زمینه پایتون ارائه می‌دهد که توسط اساتید برجسته تدریس می‌شوند.
[بازدید از سایت مکتب‌خونه]

۸. سایت توسینسو 🇮🇷
توسینسو یک سایت ایرانی دیگر است که آموزش‌های جامع و کاربردی پایتون را در قالب ویدئوهای آموزشی ارائه می‌دهد.
[بازدید از سایت توسینسو]



🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻


#Python #PythonLearning #OnlineCourses #Programming

فکر کنم تنها کسی که لینک همستر نزاشته کانالش منم نظر شما

هرکی جواب نده گیه🤫

📚 آموزش رگرسیون خطی در پایتون بدون ماژول‌های خارجی 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم رگرسیون خطی ساده رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه یادگیری ماشینی رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم. در اینجا فقط از کتابخانه‌ی random استفاده می‌کنیم:

import random

2. تولید داده‌های نمونه 🎲
برای تست الگوریتم، ابتدا داده‌های نمونه‌ای ایجاد می‌کنیم:

def generate_data(num_points):
    data = []
    for _ in range(num_points):
        x = random.uniform(0, 10)
        # خطی با نویز
        y = 2 * x + 3 + random.uniform(-1, 1)
        data.append((x, y))
    return data

data = generate_data(100)

3. الگوریتم رگرسیون خطی 📈
حالا به پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی می‌پردازیم. از روش حداقل مربعات استفاده می‌کنیم:

def linear_regression(data):
    n = len(data)
    sum_x = sum([x for x, _ in data])
    sum_y = sum([y for _, y in data])
    sum_xy = sum([x * y for x, y in data])
    sum_x_squared = sum([x ** 2 for x, _ in data])

    # محاسبه شیب (Slope) و عرض از مبدا (Intercept)
    m = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_x_squared - sum_x ** 2)
    b = (sum_y - m * sum_x) / n

    return m, b

m, b = linear_regression(data)
print(f"خط برازش: y = {m:.2f}x + {b:.2f}")

4. نمایش نتایج 📊
نتایج رو به صورت متنی نمایش می‌دهیم:

# نمایش نتایج
print(f"شیب خط: {m:.2f}")
print(f"عرض از مبدا: {b:.2f}")

این کد، خط برازش رو با استفاده از داده‌های تولید شده محاسبه می‌کنه و نتایج رو نمایش می‌ده.

5. مزایا و کاربردهای رگرسیون خطی ✅

مزایا:
1. سادگی و سرعت: الگوریتم رگرسیون خطی به خاطر سادگی و سرعت بالا در محاسبات، بسیار محبوب است.
2. تفسیرپذیری: نتایج رگرسیون خطی به راحتی قابل تفسیر هستند؛ به‌خصوص در مواردی که می‌خواهید تأثیر یک متغیر بر دیگری را بفهمید.
3. کمترین نیاز به منابع: این الگوریتم نیاز به منابع محاسباتی کمی دارد و به راحتی قابل پیاده‌سازی است.

کاربردها:
1. پیش‌بینی فروش: یکی از کاربردهای اصلی رگرسیون خطی، پیش‌بینی مقادیر فروش بر اساس تبلیغات یا عوامل دیگر است.
2. تحلیل ریسک مالی: در بخش مالی، رگرسیون خطی برای تحلیل ریسک و بازده سرمایه‌گذاری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
3. تحلیل داده‌های بهداشتی: در حوزه بهداشت و درمان، این الگوریتم برای پیش‌بینی نتایج درمان‌ها یا بررسی تأثیر عوامل مختلف بر سلامت بیماران استفاده می‌شود.

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻

#یادگیری_ماشینی #رگرسیون_خطی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون

📚 آموزش ساخت شبکه عصبی ساده در پایتون بدون ماژول‌های خارجی 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک شبکه عصبی ساده رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه یادگیری عمیق رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم.

import random
import math

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیاده‌سازی شبکه عصبی، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم:

تابع فعال‌سازی (سیگموید)

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + math.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1 - x)

تولید داده‌های نمونه 🎲

def generate_data(num_points):
    data = []
    for _ in range(num_points):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = x + random.uniform(-0.1, 0.1)
        data.append((x, y))
    return data

data = generate_data(100)

3. پیاده‌سازی شبکه عصبی 📈
ما یک شبکه عصبی ساده با یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی می‌سازیم.

تنظیمات شبکه عصبی

input_layer_neurons = 1  # تعداد نورون‌های ورودی
hidden_layer_neurons = 2  # تعداد نورون‌های لایه پنهان
output_neurons = 1  # تعداد نورون‌های خروجی

# وزن‌های تصادفی اولیه
hidden_weights = [[random.uniform(-1, 1) for _ in range(input_layer_neurons)] for _ in range(hidden_layer_neurons)]
output_weights = [random.uniform(-1, 1) for _ in range(hidden_layer_neurons)]

آموزش شبکه عصبی

def train_neural_network(data, hidden_weights, output_weights, epochs=10000, learning_rate=0.1):
    for _ in range(epochs):
        for x, y in data:
            # مرحله‌ی پیش‌رو
            hidden_layer_input = [sum(x * w for x, w in zip([x], hw)) for hw in hidden_weights]
            hidden_layer_output = [sigmoid(h) for h in hidden_layer_input]
            output_layer_input = sum(h * w for h, w in zip(hidden_layer_output, output_weights))
            predicted_output = sigmoid(output_layer_input)

            # محاسبه خطا
            error = y - predicted_output

            # مرحله‌ی پس‌رو
            output_gradient = error * sigmoid_derivative(predicted_output)
            hidden_gradient = [output_gradient * w * sigmoid_derivative(h) for w, h in zip(output_weights, hidden_layer_output)]

            # به‌روزرسانی وزن‌ها
            output_weights = [w + learning_rate * output_gradient * h for w, h in zip(output_weights, hidden_layer_output)]
            hidden_weights = [[w + learning_rate * hg * x for w in hw] for hw, hg in zip(hidden_weights, hidden_gradient)]
    
    return hidden_weights, output_weights

hidden_weights, output_weights = train_neural_network(data, hidden_weights, output_weights)

4. تست شبکه عصبی 📊
حالا که شبکه عصبی آموزش دیده، می‌تونیم نتایج رو تست کنیم:

def predict(x, hidden_weights, output_weights):
    hidden_layer_input = [sum(x * w for x, w in zip([x], hw)) for hw in hidden_weights]
    hidden_layer_output = [sigmoid(h) for h in hidden_layer_input]
    output_layer_input = sum(h * w for h, w in zip(hidden_layer_output, output_weights))
    predicted_output = sigmoid(output_layer_input)
    return predicted_output

test_data = [random.uniform(0, 1) for _ in range(10)]
predictions = [predict(x, hidden_weights, output_weights) for x in test_data]

print("تست داده‌ها و پیش‌بینی‌ها:")
for x, p in zip(test_data, predictions):
    print(f"ورودی: {x:.2f} => پیش‌بینی: {p:.2f}")

5. مزایا و کاربردهای شبکه عصبی ✅

مزایا:
1. قدرت پیش‌بینی بالا: شبکه‌های عصبی توانایی یادگیری روابط پیچیده و غیرخطی بین داده‌ها را دارند.
2. قابلیت یادگیری از داده‌ها: شبکه‌های عصبی می‌توانند با استفاده از داده‌ها آموزش ببینند و بهبود پیدا کنند.
3. انعطاف‌پذیری: شبکه‌های عصبی در انواع مختلف مسائل از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون و شناسایی الگوها قابل استفاده هستند.

کاربردها:
1. تشخیص تصویر: یکی از مهم‌ترین کاربردهای شبکه‌های عصبی در حوزه بینایی ماشین است.
2. پردازش زبان طبیعی: در تحلیل متون و تشخیص گفتار نیز از شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.
3. پیش‌بینی سری‌های زمانی: در مسائل مالی و اقتصادی، شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت‌ها و روندها کاربرد دارند.

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻

#یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون

📚 آموزش ساخت سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) در پایتون بدون ماژول‌های خارجی 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه مکان‌یابی رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم.

import math

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیاده‌سازی سیستم GPS، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم:

محاسبه فاصله بین دو نقطه جغرافیایی با استفاده از فرمول هاروسین

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # شعاع زمین به کیلومتر
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
    return distance

تعیین موقعیت جغرافیایی ی **📍
فرض کنیم چند موقعیت جغرافیایی داریم و می‌خواهیم فاصله بین آن‌ها را محاسبه کنیم.

locations = {
    "location1": (35.6892, 51.3890),  # تهران
    "location2": (34.0522, -118.2437),  # لس‌آنجلس
    "location3": (48.8566, 2.3522)  # پاریس
}

def calculate_distances(locations):
    distances = {}
    keys = list(locations.keys())
    for i in range(len(keys)):
        for j in range(i + 1, len(keys)):
            loc1, loc2 = keys[i], keys[j]
            lat1, lon1 = locations[loc1]
            lat2, lon2 = locations[loc2]
            distance = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2)
            distances[(loc1, loc2)] = distance
    return distances

distances = calculate_distances(locations)
for loc_pair, dist in distances.items():
    print(f"فاصله بین {loc_pair[0]} و {loc_pair[1]}: {dist:.2f} کیلومتر")

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻

#GPS #مکان_یابی #آموزش_پایتون #بدون_ماژول #کدنویسی #پایتون

📚 آموزش ساخت رابط‌های کاربری با XML در اپلیکیشن پایتون 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک رابط کاربری (UI) زیبا با استفاده از XML در اپلیکیشن پایتون بسازیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه ساخت رابط‌های کاربری رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانه Kivy استفاده می‌کنیم. Kivy یک فریمورک پایتون برای ساخت رابط‌های کاربری چند لمسی است.

نصب Kivy
برای نصب Kivy از دستور زیر استفاده کنید:

pip install kivy

2. ایجاد فایل XML برای تعریف رابط کاربری 📋
یک فایل با نام myapp.kv ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:

BoxLayout:
    orientation: 'vertical'

    Label:
        text: 'سلام دنیا!'
        font_size: 32

    Button:
        text: 'کلیک کن'
        font_size: 24
        on_press: app.button_pressed()

3. ایجاد فایل پایتون برای اتصال به رابط کاربری 📈
یک فایل پایتون با نام main.py ایجاد کنید و کد زیر را در آن قرار دهید:

import kivy
from kivy.app import App
from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout

class MyBoxLayout(BoxLayout):
    pass

class MyApp(App):
    def build(self):
        return MyBoxLayout()

    def button_pressed(self):
        print("دکمه کلیک شد!")

if __name__ == '__main__':
    MyApp().run()

4. اجرای برنامه 📊
برای اجرای برنامه، دستور زیر را در ترمینال اجرا کنید:

python main.py

5. مزایا و کاربردهای استفاده از XML برای رابط کاربری ✅

مزایا:
1. جدا سازی کد رابط کاربری از منطق برنامه: این کار باعث می‌شود که کد برنامه خواناتر و نگهداری آن آسان‌تر شود.
2. سادگی و سرعت: XML یک زبان نشانه‌گذاری ساده است که به سرعت می‌توان رابط‌های کاربری پیچیده را با آن ساخت.
3. پشتیبانی از چند پلتفرم: Kivy از چند پلتفرم مختلف پشتیبانی می‌کند و رابط کاربری ساخته شده با آن در سیستم‌عامل‌های مختلف قابل اجرا است.

کاربردها:
1. ساخت اپلیکیشن‌های موبایل: Kivy برای ساخت اپلیکیشن‌های موبایل بسیار مناسب است.
2. ساخت اپلیکیشن‌های دسکتاپ: این فریمورک همچنین برای ساخت اپلیکیشن‌های دسکتاپ با رابط کاربری زیبا و کارآمد استفاده می‌شود.
3. اپلیکیشن‌های چند لمسی: Kivy به طور خاص برای ساخت اپلیکیشن‌های چند لمسی طراحی شده است و در دستگاه‌هایی که از این قابلیت پشتیبانی می‌کنند، عملکرد بسیار خوبی دارد.

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻


#رابط_کاربری #XML #Kivy #آموزش_پایتون #کدنویسی #پایتون

📚 آموزش الگوریتمی برای حل مسائل پیچیده ریاضی در پایتون 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم برای حل مسائل پیچیده ریاضی رو در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه حل مسائل ریاضی با استفاده از الگوریتم‌ها رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانه‌ی math و numpy استفاده می‌کنیم.

نصب numpy
برای نصب numpy از دستور زیر استفاده کنید:

pip install numpy

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای حل مسائل پیچیده ریاضی، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم. در اینجا الگوریتمی برای حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن (Gaussian Elimination) رو پیاده‌سازی می‌کنیم.

حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن

import numpy as np

def gaussian_elimination(A, b):
    n = len(b)
    M = A

    for i in range(n):
        M[i] = M[i] / M[i, i]
        b[i] = b[i] / M[i, i]
        for j in range(i + 1, n):
            ratio = M[j, i]
            M[j] = M[j] - ratio * M[i]
            b[j] = b[j] - ratio * b[i]

    x = np.zeros(n)
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        x[i] = b[i] - np.dot(M[i, i + 1:], x[i + 1:])
    return x

3. تست الگوریتم 📈
حالا که الگوریتم رو پیاده‌سازی کردیم، می‌تونیم اون رو تست کنیم.

تعریف ماتریس A و بردار b

A = np.array([[2, 1, -1],
              [-3, -1, 2],
              [-2, 1, 2]], dtype=float)

b = np.array([8, -11, -3], dtype=float)

solution = gaussian_elimination(A, b)
print("راه‌حل معادلات:")
print(solution)

4. مزایا و کاربردهای استفاده از الگوریتم گاوس-ژردن ✅

مزایا:
1. دقت بالا: روش گاوس-ژردن دقت بالایی در حل معادلات خطی دارد.
2. سرعت: این الگوریتم نسبت به روش‌های دیگر برای حل سیستم‌های خطی سریع‌تر عمل می‌کند.
3. سادگی پیاده‌سازی: الگوریتم گاوس-ژردن ساده و قابل فهم است و پیاده‌سازی آن پیچیدگی زیادی ندارد.

کاربردها:
1. حل مسائل فیزیک و مهندسی: این الگوریتم در حل مسائل مختلف فیزیک و مهندسی که به حل سیستم‌های خطی نیاز دارند، استفاده می‌شود.
2. بهینه‌سازی: در بسیاری از مسائل بهینه‌سازی، حل معادلات خطی ضروری است و این الگوریتم کاربرد دارد.
3. مدل‌سازی مالی: در تحلیل‌های مالی و اقتصادی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی از این الگوریتم استفاده می‌شود.

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻


#حل_مسائل_ریاضی #گاوس_ژردن #آموزش_پایتون #کدنویسی #پایتون #الگوریتم

📚 آموزش ساخت یک الگوریتم یادگیری ماشینی پیچیده با PyTorch در پایتون 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم یادگیری ماشینی پیچیده رو با استفاده از کتابخانه PyTorch در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه و پیشرفته یادگیری ماشینی رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون و PyTorch رو وارد کنیم.

نصب PyTorch
برای نصب PyTorch از دستور زیر استفاده کنید:

pip install torch torchvision

2. آماده‌سازی داده‌ها 📋
در این آموزش از مجموعه داده‌های MNIST استفاده می‌کنیم که شامل تصاویر دست‌نویس اعداد 0 تا 9 است.

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# تعریف تبدیل‌ها
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# دانلود و بارگذاری مجموعه داده‌های آموزشی و تست
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)

3. تعریف شبکه عصبی پیچیده 📈
در اینجا یک شبکه عصبی پیچیده شامل چندین لایه کانولوشن (CNN) و لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected) تعریف می‌کنیم.

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ComplexCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ComplexCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = ComplexCNN()

4. تعریف تابع هزینه و بهینه‌ساز 📉
ما از تابع هزینه CrossEntropy و بهینه‌ساز Adam استفاده می‌کنیم.

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

5. آموزش شبکه عصبی 📊
در اینجا شبکه عصبی رو برای چندین ایپاک (epoch) آموزش می‌دهیم.

for epoch in range(5):  # تعداد ایپاک‌ها

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print(f'[Epoch {epoch + 1}, Batch {i + 1}] loss: {running_loss / 100:.3f}')
            running_loss = 0.0

print('آموزش تمام شد')

6. ارزیابی مدل 📏
حالا که مدل آموزش دیده، باید آن را با داده‌های تست ارزیابی کنیم.

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f'دقت مدل بر روی داده‌های تست: {100 * correct / total:.2f}%')

7. مزایا و کاربردهای استفاده از PyTorch برای یادگیری ماشینی ✅

مزایا:
1. سهولت استفاده: PyTorch دارای API ساده و قابل فهم است که یادگیری و استفاده از آن را آسان می‌کند.
2. انعطاف‌پذیری: PyTorch به کاربر اجازه می‌دهد که به راحتی مدل‌های پیچیده و سفارشی را پیاده‌سازی کند.
3. پشتیبانی از GPU: PyTorch از پردازشگر‌های گرافیکی (GPU) برای تسریع محاسبات استفاده می‌کند.

کاربردها:
1. پردازش تصویر: PyTorch به طور گسترده در مسائل پردازش تصویر و بینایی ماشین استفاده می‌شود.

2. پردازش زبان طبیعی: برای تحلیل و مدل‌سازی متون و زبان طبیعی، PyTorch بسیار کارآمد است.
3. تحقیقات علمی: PyTorch در تحقیقات علمی و آکادمیک به دلیل انعطاف‌پذیری بالا و پشتیبانی از محاسبات پیچیده، بسیار محبوب است.

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻


#یادگیری_ماشینی #PyTorch #آموزش_پایتون #شبکه_عصبی #کدنویسی #پایتون #الگوریتم_پیچیده

📚 دانستنی مفید: یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم درباره یک موضوع بسیار جذاب و مهم در دنیای تکنولوژی صحبت کنیم: یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی. یادگیری ماشینی یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند.

1. یادگیری ماشینی چیست؟ 🤖
یادگیری ماشینی (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد با استفاده از داده‌ها، الگوها را شناسایی کنند و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، بهبود یابند. به عبارت دیگر، کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌ها، از داده‌ها یاد می‌گیرند و می‌توانند تصمیم‌گیری کنند.

2. شبکه‌های عصبی چیست؟ 🧠
شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) مدل‌هایی هستند که الهام گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان هستند. این شبکه‌ها از لایه‌های مختلفی از نورون‌ها تشکیل شده‌اند که به هم متصل هستند و اطلاعات را پردازش می‌کنند. شبکه‌های عصبی به طور گسترده در مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بازی‌های رایانه‌ای استفاده می‌شوند.

3. کاربردهای یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی 🌐

1. تشخیص تصویر 📸
یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی در تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر بسیار موفق عمل کرده‌اند. این فناوری‌ها در سیستم‌های تشخیص چهره، خودروهای خودران و تحلیل تصاویر پزشکی استفاده می‌شوند.

2. پردازش زبان طبیعی 🗣️
در پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی برای ترجمه زبان، تشخیص گفتار، تولید متن و تحلیل احساسات استفاده می‌شوند.

3. بازی‌های رایانه‌ای 🎮
یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی در توسعه بازی‌های رایانه‌ای برای ایجاد شخصیت‌های هوشمند و بهبود تجربه کاربری استفاده می‌شوند.

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻

#یادگیری_ماشینی #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #تکنولوژی #دانستنی

📚 آموزش ساخت و تلفیق سیستم AI در برنامه پایتون 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یک سیستم هوش مصنوعی (AI) رو با استفاده از PyTorch بسازیم و سپس اون رو در یک برنامه پایتون تلفیق کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پیاده‌سازی و استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️

نصب PyTorch
برای نصب PyTorch از دستور زیر استفاده کنید:

pip install torch torchvision

2. آماده‌سازی داده‌ها 📋

در این آموزش از مجموعه داده‌های MNIST استفاده می‌کنیم که شامل تصاویر دست‌نویس اعداد 0 تا 9 است.

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# تعریف تبدیل‌ها
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# دانلود و بارگذاری مجموعه داده‌های آموزشی و تست
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)

3. تعریف مدل AI 📈

یک شبکه عصبی پیچیده برای تشخیص اعداد دست‌نویس تعریف می‌کنیم.

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ComplexNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ComplexNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = ComplexNN()

4. تعریف تابع هزینه و بهینه‌ساز 📉

ما از تابع هزینه CrossEntropy و بهینه‌ساز Adam استفاده می‌کنیم.

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

5. آموزش مدل AI 📊

شبکه عصبی رو برای چندین ایپاک (epoch) آموزش می‌دهیم.

for epoch in range(5):  # تعداد ایپاک‌ها

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print(f'[Epoch {epoch + 1}, Batch {i + 1}] loss: {running_loss / 100:.3f}')
            running_loss = 0.0

print('آموزش تمام شد')

6. ذخیره مدل آموزش‌دیده شده 💾

مدل آموزش‌دیده شده رو ذخیره می‌کنیم تا در برنامه کاربردی از آن استفاده کنیم.

torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')

7. بارگذاری مدل و استفاده از آن در برنامه کاربردی 📱

حالا یک برنامه پایتون جدید ایجاد می‌کنیم که شامل یک رابط کاربری ساده برای استفاده از مدل AI است. این برنامه با استفاده از کتابخانه tkinter یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) ایجاد می‌کند.

ساخت رابط کاربری با tkinter

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk, ImageOps
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

# تعریف مدل و بارگذاری وزن‌های آموزش‌دیده شده
class ComplexNN(nn.Module):
init__init__(self):
        super(ComplexNNinit__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = ComplexNN()
net.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
net.eval()

# تعریف تبدیل‌ها
transform = transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(num_output_channels=1),
    transforms.Resize((28, 28)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# ساخت برنامه tkinter
class AIApp:
    def init(self, root):
        self.root = root
        self.root.title("AI Number Recognizer")
        
        self.label = tk.Label(root, text="Load an image to recognize the number")
        self.label.pack()

        self.button = tk.Button(root, text="Load Image", command=self.load_image)
        self.button.pack()

        self.canvas = tk.Canvas(root, width=200, height=200)
        self.canvas.pack()

        self.result_label = tk.Label(root, text="")
        self.result_label.pack()

    def load_image(self):
        file_path = filedialog.askopenfilename()
        if file_path:
            image = Image.open(file_path)
            self.show_image(image)
            number = self.predict_number(image)
            self.result_label.config(text=f"Predicted Number: {number}")

    def show_image(self, image):
        image = ImageOps.fit(image, (200, 200), Image.ANTIALIAS)
        photo = ImageTk.PhotoImage(image)
        self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=photo)
        self.canvas.image = photo

    def predict_number(self, image):
        image = transform(image).unsqueeze(0)
        output = net(image)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        return predicted.item()

root = tk.Tk()
app = AIApp(root)
root.mainloop()

8. توضیحات تکمیلی 📚

این برنامه یک شبکه عصبی پیچیده برای تشخیص اعداد دست‌نویس ساخته شده با PyTorch را در یک رابط کاربری ساده با استفاده از tkinter تلفیق می‌کند. کاربران می‌توانند یک تصویر دست‌نویس از عددی را بارگذاری کرده و برنامه به طور خودکار عدد موجود در تصویر را تشخیص می‌دهد.

مزایا و کاربردهای استفاده از این سیستم AI ✅

1. بهبود دقت: استفاده از شبکه عصبی پیچیده دقت بالایی در تشخیص اعداد دست‌نویس دارد.
2. انعطاف‌پذیری: می‌توان مدل را برای تشخیص اشیاء و الگوهای دیگر آموزش داد.
3. سهولت استفاده: رابط کاربری ساده به کاربران امکان می‌دهد به راحتی از مدل استفاده کنند

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻


#یادگیری_ماشینی #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #PyTorch #AI #کدنویسی #پایتون #الگوریتم

🌟 آموزش کامل ماژول Dash در پایتون 🌟

📊 Dash چیست؟
Dash یک فریمورک متن‌باز است که توسط Plotly توسعه داده شده و برای ساختن داشبوردهای وب تعاملی با استفاده از پایتون طراحی شده است. این فریمورک به شما اجازه می‌دهد تا داده‌های خود را به صورت بصری و تعاملی به نمایش بگذارید. 🚀

🔧 نصب Dash
برای نصب Dash کافیست از pip استفاده کنید:

pip install dash

🛠️ ساختار کلی یک اپلیکیشن Dash
یک اپلیکیشن Dash از دو بخش اصلی تشکیل شده است:
1. Layout: برای تعیین چیدمان و محتوای اپلیکیشن
2. Callbacks: برای اضافه کردن تعاملات و به‌روزرسانی‌های پویا

📄 کد نمونه ساده
در این مثال، یک اپلیکیشن Dash ساده که شامل یک ورودی و یک متن خروجی است را مشاهده می‌کنید:

import dash
from dash import html, dcc
from dash.dependencies import Input, Output

# ایجاد اپلیکیشن Dash
app = dash.Dash(__name__)

# تعیین چیدمان اپلیکیشن
app.layout = html.Div([
    html.H1("عنوان داشبورد"),
    dcc.Input(id='my-input', value='متن اولیه', type='text'),
    html.Div(id='my-output')
])

# تعریف callback برای به‌روزرسانی خروجی
@app.callback(
    Output('my-output', 'children'),
    [Input('my-input', 'value')]
)
def update_output(input_value):
    return f'شما وارد کردید: {input_value}'

# اجرای سرور
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

🖼️ نمایش داده‌ها و گراف‌ها
Dash به راحتی امکان نمایش داده‌ها و گراف‌ها را با استفاده از کتابخانه‌هایی مثل Plotly فراهم می‌کند. برای نمایش یک نمودار خطی ساده، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
import pandas as pd

# داده‌های نمونه
df = pd.DataFrame({
    "X": [1, 2, 3, 4, 5],
    "Y": [10, 11, 12, 13, 14]
})

# ایجاد اپلیکیشن Dash
app = dash.Dash(__name__)

# تعیین چیدمان اپلیکیشن
app.layout = html.Div([
    html.H1("نمودار خطی با Plotly"),
    dcc.Graph(
        figure=px.line(df, x="X", y="Y", title="نمودار خطی")
    )
])

# اجرای سرور
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

💡 کاربردهای پیشرفته
- ایجاد داشبوردهای تعاملی: با استفاده از Input و Output می‌توانید تعاملات پیچیده را بین کاربران و داشبورد خود پیاده‌سازی کنید.
- استفاده از انواع چارت‌ها: Dash از انواع مختلفی از نمودارها و چارت‌ها پشتیبانی می‌کند که می‌توانید از آن‌ها برای نمایش داده‌های خود استفاده کنید.
- سفارشی‌سازی ظاهر: با استفاده از CSS می‌توانید ظاهر داشبورد خود را به دلخواه تغییر دهید.

🚀 شروع کنید و کشف کنید!
حالا که با مبانی Dash آشنا شدید، زمان آن رسیده که اپلیکیشن‌های وب خود را بسازید و داده‌های خود را به صورت تعاملی نمایش دهید. موفق باشید! 🌟

🔻بیا اینجا آموزش ببینی نه اینکه گی بشی🔻

#Python #Dash #DataVisualization #WebDevelopment #Plotly

🌟 آموزش ساخت داشبورد پیشرفته با ماژول Dash 🌟

🚀 پروژه پیشرفته: داشبورد تحلیل داده‌های فروش 🚀

در این آموزش، نحوه ساخت یک داشبورد پیشرفته با استفاده از Dash را بررسی می‌کنیم که شامل نمودارهای چندگانه و تعاملات پیچیده است. برای این پروژه از داده‌های فروش نمونه استفاده خواهیم کرد.

🔧 نصب بسته‌های مورد نیاز
برای شروع، مطمئن شوید که بسته‌های زیر را نصب کرده‌اید:

pip install dash pandas plotly

📊 ساختار پروژه
در این پروژه، داشبورد شامل موارد زیر است:
1. نمودار فروش ماهانه
2. نمودار مقایسه‌ای فروش بر اساس منطقه
3. فیلتر برای انتخاب منطقه و نمایش داده‌های مربوطه

📝 کد پروژه پیشرفته

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import pandas as pd
import plotly.express as px

# داده‌های نمونه
df = pd.DataFrame({
    'ماه': ['ژانویه', 'فوریه', 'مارس', 'آوریل', 'مه'],
    'فروش': [200, 250, 300, 275, 350],
    'منطقه': ['شمال', 'جنوب', 'شرق', 'غرب', 'شمال']
})

# ایجاد اپلیکیشن Dash
app = dash.Dash(__name__)

# تعیین چیدمان اپلیکیشن
app.layout = html.Div([
    html.H1("داشبورد تحلیل داده‌های فروش"),
    
    html.Div([
        dcc.Dropdown(
            id='region-dropdown',
            options=[{'label': region, 'value': region} for region in df['منطقه'].unique()],
            value='شمال'
        )
    ], style={'width': '50%', 'padding': '10px'}),
    
    dcc.Graph(id='monthly-sales-graph'),
    dcc.Graph(id='region-sales-comparison')
])

# Callback برای به‌روزرسانی نمودار فروش ماهانه
@app.callback(
    Output('monthly-sales-graph', 'figure'),
    Input('region-dropdown', 'value')
)
def update_monthly_sales(selected_region):
    filtered_df = df[df['منطقه'] == selected_region]
    fig = px.bar(filtered_df, x='ماه', y='فروش', title=f'فروش ماهانه در منطقه {selected_region}')
    return fig

# Callback برای به‌روزرسانی نمودار مقایسه‌ای فروش بر اساس منطقه
@app.callback(
    Output('region-sales-comparison', 'figure'),
    Input('region-dropdown', 'value')
)
def update_region_comparison(selected_region):
    fig = px.bar(df, x='منطقه', y='فروش', title='مقایسه فروش بر اساس منطقه')
    return fig

# اجرای سرور
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

🔍 توضیحات کد
- Dropdown: برای انتخاب منطقه از میان گزینه‌های موجود.
- Graphs: دو نمودار:
- نمودار فروش ماهانه: نمایش فروش ماهانه برای منطقه انتخابی.
- نمودار مقایسه‌ای: مقایسه فروش بر اساس مناطق مختلف.
- Callbacks: به‌روزرسانی نمودارها بر اساس انتخاب کاربر از Dropdown.

💡 نکات پیشرفته
- استفاده از داده‌های واقعی: شما می‌توانید به جای داده‌های نمونه از دیتابیس‌ها یا فایل‌های CSV استفاده کنید.
- سفارشی‌سازی بیشتر: با استفاده از CSS و ویژگی‌های Dash، ظاهر داشبورد را به دلخواه تغییر دهید.
- تعاملات پیچیده: با استفاده از callbacks‌های بیشتر و کامپوننت‌های مختلف، تعاملات پیچیده‌تری بسازید.

🔗 پیشنهادات برای ادامه
- پشتیبانی از چندین نمودار: می‌توانید نمودارهای بیشتری را اضافه کنید و آن‌ها را به تعاملات مختلف مرتبط کنید.
- استفاده از توابع و ابزارهای تحلیلی: می‌توانید توابع محاسباتی پیچیده‌تری را اضافه کنید و نتایج را در داشبورد نمایش دهید.

موفق باشید و از پروژه‌های خود لذت ببرید! 🌟

🔻 بیا اینجا بیشتر یاد بگیری 🔻

#Python #Dash #DataVisualization #WebDevelopment #Plotly #AdvancedDashboard

حس می‌کنم داره پستای کانال سطحش ضعیف میشه نظر شما چیه؟