📚 فازهای آموزش پایتون و هوش مصنوعی

🔹 فاز ۱: مقدمات پایتون
آشنایی با پایتون و نصب ابزارها 🖥
متغیرها و انواع داده‌ها 🔤🔢
شرط‌ها و حلقه‌ها 🔄
توابع و ماژول‌ها ⚙️
کار با کتابخانه‌ها و نصب پکیج‌ها 📦
پروژه کوچک عملی 🎯 (جمع‌بندی)
🔹 فاز ۲: پردازش داده‌ها
آشنایی با NumPy ➕
آشنایی با Pandas 🗂
کار با داده‌های جدولی 📊
پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها 🧹
تجسم داده‌ها با Matplotlib 🎨
پروژه عملی پردازش داده 📑
🔹 فاز ۳: مبانی یادگیری ماشین
مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین 🤖
داده‌های آموزشی و تست 📂
الگوریتم رگرسیون خطی 📈
الگوریتم طبقه‌بندی (Classification) 🔍
درخت تصمیم و جنگل تصادفی 🌳
پروژه کوچک ML 🎯
🔹 فاز ۴: یادگیری ماشین پیشرفته
آشنایی با Scikit-learn ⚡
بهینه‌سازی مدل‌ها و Cross Validation 🎯
ارزیابی مدل‌ها 📏
خوشه‌بندی (Clustering) 🌀
کاهش ابعاد (PCA) 🔽
پروژه عملی پیشرفته ML 🚀
🔹 فاز ۵: یادگیری عمیق (Deep Learning)
مقدمه بر شبکه‌های عصبی 🧠
آشنایی با TensorFlow ⚙️
ساخت شبکه عصبی ساده 🔗
آموزش و تست شبکه عصبی 📊
شبکه‌های عمیق (Deep Networks) 🔥
پروژه عملی Deep Learning 🎯
🔹 فاز ۶: پروژه‌های کاربردی هوش مصنوعی
پردازش تصویر با OpenCV 📷
پردازش زبان طبیعی (NLP) 📝
چت‌بات ساده 💬
سیستم توصیه‌گر (Recommendation) 🎥
پروژه نهایی

🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge

#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی

🧠 قسمت ۴: توابع و ماژول‌ها ⚙️

سلام دوستان! 👋
تو این قسمت می‌خوایم با توابع و ماژول‌ها در پایتون آشنا بشیم. این‌ها به ما کمک می‌کنن کدهای مرتب‌تر و قابل استفاده مجدد بنویسیم! 🚀

۱. تعریف تابع

* تابع یک بخش از کد هست که یک کار مشخص رو انجام می‌ده و می‌تونیم بارها ازش استفاده کنیم.
* مثال ساده:

def greet(name):
    print("سلام", name, "🤖")
    
greet("علی")
greet("سارا")

۲. پارامتر و مقدار بازگشتی

* توابع می‌تونن ورودی (پارامتر) بگیرن و خروجی (return) بدهند:

def add(a, b):
    return a + b

result = add(5, 3)
print("نتیجه جمع:", result)

۳. ماژول‌ها

* ماژول یعنی فایل یا مجموعه‌ای از کدهای آماده که می‌تونیم ازش استفاده کنیم
* استفاده از ماژول‌های آماده:

import math
print("جذر 16 =", math.sqrt(16))

* می‌تونیم ماژول خودمون رو بسازیم:
1️⃣ ایجاد فایل my_module.py با تابع:

def say_hello():
    print("سلام از ماژول! 👋")

2️⃣ استفاده در فایل اصلی:

import my_module
my_module.say_hello()

۴. پروژه کوچک عملی

یک تابع بسازیم که میانگین دو عدد رو محاسبه کنه:

def average(x, y):
    return (x + y) / 2

print("میانگین:", average(10, 20))

👀 قسمت بعدی: کار با کتابخانه‌ها و نصب پکیج‌ها 📦

🗂 مرکز آموزش پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖
@pythonchallenge