متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
برنامهنویسی | هوش مصنوعی | علم داده
الذهاب إلى القناة على Telegram
✳️ گروه رسانهای ماهنامه شبکه: 🔗 shabakeh-mag.com ماهنامه شبکه: 🌐 @ShabakehMAG برنامهنویسی | پایتون 🐍 @Python_0to100 گروه گفتمان برنامهنویسی: 🗨 @programming_group 🚨تبلیغات هدفمند 🆑 https://www.httb.ir/
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام برنامهنویسی | هوش مصنوعی | علم داده
تُعد قناة برنامهنویسی | هوش مصنوعی | علم داده (@python_0to100) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 18 556 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 238 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 961 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 556 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -265، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -26، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0.87%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 162 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل جویین, واقعی, شین, هکر, اینکانال.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“✳️ گروه رسانهای ماهنامه شبکه:
🔗 shabakeh-mag.com
ماهنامه شبکه:
🌐 @ShabakehMAG
برنامهنویسی | پایتون
🐍 @Python_0to100
گروه گفتمان برنامهنویسی:
🗨 @programming_group
🚨تبلیغات هدفمند
🆑 https://www.httb.ir/”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
18 556
المشتركون
-2624 ساعات
-1047 أيام
-26530 أيام
أرشيف المشاركات
💠 6 راهکار واقعی و خلاقانه برای کسب درآمد از یادگیری ماشین
👈 فناوری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
🔘 هوش مصنوعی و زیرشاخههای آن مثل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و غیره از فناوریهای جذاب و پرکاربردی هستند که به متخصصان اجازه میدهند به روشهای مختلف از آنها کسب درآمد کنند. در این مقاله، با شش روش کاربردی و آزمایششده در این زمینه آشنا میشویم.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20568
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
🛡 @DENAIT
💠 تا چه اندازه با مدارک و دورههای تخصصی لینوکس آشنایی دارید؟
👈 آشنایی با مدارک سیستمعامل لینوکس
🔘 لینوکس از شناخته شدهترین سیستمعاملهای حوزه کلاینت و دسکتاپ است که برخی از سیستمعاملهای محبوب نظیر اندروید بر مبنای آن طراحی شدهاند. جالب آنکه لینوکس و مک خود بر مبنای سیستمعامل یونیکس طراحی شدهاند. برای آنکه بتوانید از لینوکس به بهترین شکل استفاده کنید باید به فکر یادگیری اصولی آن باشید. بر همین اساس مدارک و دورههای آموزشی مختلفی برای این سیستمعامل در نظر گرفته شدهاند که به چند گروه مختلف تقسیم میشوند و هر یک موضوعات مختلفی را پوشش میدهند. در این مطلب بهطور اجمالی با برخی از مدارک محبوب دنیای لینوکس آشنا میشویم.
👈 متن کامل مقاله:
shabakeh-mag.com/node/18653
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
Repost from httb.ir | هشتگ: پلتفرم تبلیغات تخصصی
⌨️ استخدام برنامهنویس ارشد PHP/ Laravel- دورکاری
👈 مزیتها: آشنایی با NodeJS و Go / آشنایی با فریم ورکهای FrontEnd
🤝 نوع همکاری: تماموقت
💶 حقوق: توافقی
👤 جنسیت: مهم نیست
🏢 شرکت: پارس پک
📍 مکان:#تهران
📩 مشاهده اطلاعات بیشتر و ارسال رزومه:
🔗 karinsoo.com/s/SRJB7
▫️▫️▫️▫️▫️▫️
🎯 کارینسو سایت تخصصی استخدام IT، مدیریت، بازاریابی و فروش
📌 @karinsoo_com
💠 تکنیک «تست درخت» چه نقشی در بهبود طراحی وبسایتها دارد؟
👈 ارزیابی دقیق طبقهبندیِ اطلاعات در وبسایتها
🔘 یکی از بزرگترین مشکلاتی که وبسایتها دارند، تداخل دستهبندی دادهها و برچسبگذاریها در زمان طراحی وبسایتها است. برای این منظور طراحان وبسایتها و بهویژه طراحان تجربه کاربری از تکنیکی که تست درخت (Tree Testing) و مرتبسازی کارت (Card Sorting) نام دارد، استفاده میکنند. تست درختی از آزمونهای پرکاربرد در طراحی تجربه کاربری برای ارزیابی میزان جستوجوپذیری (Findability) اطلاعات و موضوعات در طراحی ساختار سایت و منوی سایت است. این تست به همراه آزمون کارت اجازه میدهند سایتی جذاب و متناسب با نیازهای کاربران را طراحی کنید. در این مقاله قصد داریم بهشکل اجمالی این مفاهیم را بررسی کنیم.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20401
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
💠 آشنایی با زبانهای برنامهنویسی پرکاربرد دنیای بکاند
👈 زبانهای برنامهنویسی سمت سرور
🔘 اگر تازه به دنیای فناوری اطلاعات و برنامهنویسی وب وارد شدهاید، با اصطلاحات مختلفی روبهرو میشوید که برخی از آنها ممکن است ناآشنا بهنظر برسند. بهطور کلی، توسعدهنگان وب به دو گروه بکاند و فرانتاند تقسیم میشوند. توسعه بکاند روی منطق، یکپارچهسازی و کدنویسی سمت سرور مثل نوشتن واسط برنامهنویسی کاربردی، ساخت کتابخانهها و کار با مولفههای سیستمی که قرار است سرویسی در اختیار کاربران قرار دهند، متمرکز است. توسعهدهندگان بکاند کدهایی مینویسند که به پایگاه داده و برنامه کاربردی اجازه میدهد با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. علاوه بر این، مسئولیت پشتیبانی از وبسایتها، پایگاههای داده، وبسرورها و ماژولهای مختلف برنامه بر عهده آنها است. در این مقاله به معرفی زبانهای برنامهنویسی پرکاربرد بکاند خواهیم پرداخت.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20411
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
📌 @karinsoo_com
🌐 @ShabakehMAG
💠 چرا جاوا اسکریپت مناسبترین گزینه برای اینترنت اشیا است؟
👈 مزایای بهکارگیری جاوا اسکریپت در حوزه اینترنت اشیا
🔘 اینترنت اشیا از مؤلفههای مختلف بسیاری پدید آمده است. اشیایی که به صورت یکپارچه با یکدیگر کار میکنند تا به کاربران خدمترسانی کنند. نرمافزارها، سختافزارها و راه حلهای میانافزاری همگی در تعامل با یکدیگر اکوسیستم اینترنت اشیا را به حرکت درمیآورند. اما در این میان نباید از مقوله برنامهنویسی اینترنت اشیا غافل شویم. تمامی اشیایی که در اکوسیستم اینترنت اشیا به کار گرفته میشوند، بهشکلی مستقیم یا غیرمستقیم وامدار زبانهای برنامهنویسی هستند.
در این مقاله به طور مختصر به شما خواهیم گفت چرا جاوا اسکریپت این پتانسیل را دارد تا در اکوسیستم اینترنت اشیا حضور درخشانی داشته باشد.
👈 متن کامل مقاله:
👉 karinsoo.com/s/75740
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
📌 @karinsoo_com
💠 هوش مصنوعی از طریق کاوش در جهانهای مجازی آموزش میبیند
👈 محیطهای شبیهسازی در خدمت الگوریتمهای هوشمند
🔘 موجودات هوشمند از طریق تعامل با جهان، مهارتهای موردنیاز را میآموزند. اکنون محققان هوش مصنوعی قصد دارند با استفاده از یک استراتژی مشابه، مهارتهای جدید را به عاملهای مجازی بیاموزند. در سال 2009، فیفی لی (Fei-Fei Li) دانشمند علوم کامپیوتر دانشگاه پرینستون، مجموعه دادهای را آماده کرد که تاثیر بزرگی بر دنیای هوش مصنوعی داشت. این مجموعه داده که ImageNet نام دارد، شامل میلیونها تصویر برچسبگذاریشده است که میتواند مدلهای پیچیده یادگیری ماشین را برای تشخیص برخی اشیاء در یک تصویر آموزش دهد. در نهایت، ماشینها در سال 2015 توانستند در فرآیند تشخیص چهره بهتر از انسانها عمل کنند. بلافاصله پس از آن، لی تحقیق روی پروژهای را آغاز کرد که خود آن را ستاره قطبی مینامد و باور دارد این پژوهش مسیر هوش مصنوعی را بهسمت متفاوتی در جهت رسیدن به هوش واقعی هدایت میکند.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20381
➖➖➖➖➖➖➖
🛡 @DENAIT
🌐 @ShabakehMAG
🐍 @Python_0to100
💠 پردازش زبان طبیعی چیست و بازار کار آن چگونه است؟
👈 چرا از پردازش زبان طبیعی استفاده میکنیم؟
🔘 تاریخچه پردازش زبان طبیعی به دهه 50 میلادی باز میگردد، زمانی که آلن تورینگ مقاله معروف خود درباره آزمایش تورینگ که امروزه به عنوان ملاک هوشمندی ماشین شناخته میشود را منتشر کرد. با گذشت یک دهه از تلاشها، اولین نتایج مثبت پدیدار شدند و مشخص شد پیچیدگی زبان بیشتر از چیزی است که پژوهشگران در ابتدا تصور میکردند. بیگمان حوزهای که پس از آن برای دریافت کمک در این حوزه مورد توجه قرار گرفت زبانشناسی بود. با اینحال، در آن دوران نظریه زبانشناسی وجود نداشت که بتواند به پردازش زبانها کمک قابل توجهی بکند. در سال ۱۹۵۷ کتاب ساختارهای نحوی اثر نوام چامسکی زبانشناس آمریکایی که از آن پس به شناختهشدهترین چهره زبانشناسی نظری تبدیل شد به چاپ رسید. کمی پس از انتشار کتاب آقای چامسکی فرآیند پردازش زبان با الگوریتمهای هوشمند آغاز شد، هرچند راهحل جامع و کاملی ارائه نشد.
👈 متن کامل مقاله:
👉 karinsoo.com/s/D4SA1
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
