W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان
الذهاب إلى القناة على Telegram
یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه تبلیغات @w3schoolfaadmin
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان
تُعد قناة W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان (@pyfaw3schools) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 10 223 مشتركاً، محتلاً المرتبة 19 144 في فئة التعليم والمرتبة 30 516 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 10 223 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 167، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.67%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.16% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 886 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 528 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل پایتون, لرنینگ, دیتاساینس, فرمت, داده.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه
تبلیغات
@w3schoolfaadmin”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 03 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
10 223
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
+207 أيام
+16730 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
سبتمبر '26
سبتمبر '26
+7
في 0 قنوات
أغسطس '26
+215
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+463
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+358
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+48
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+27
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+8
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+582
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '26
+283
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+175
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+317
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+482
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+454
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+320
في 3 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+717
في 5 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+451
في 4 قنوات
Get PRO
مايو '25
+594
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+463
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+509
في 8 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+535
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '25
+439
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+417
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+476
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+618
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+956
في 6 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 938
في 13 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+518
في 12 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 813
في 26 قنوات
Get PRO
مايو '24
+3 330
في 3 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 03 سبتمبر | 0 | |||
| 02 سبتمبر | +2 | |||
| 01 سبتمبر | +5 |
منشورات القناة
| 2 |  آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت 22 ام:
مراحل تمرین اعمال ماتریس، پیشنیاز درک تجزیه به مقادیر ویژه (Eigen Decomposition)
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:53 - تمرین اول: اعمال ماتریس همانی I۳ روی بردار u
01:01 - تمرین دوم: اعمال ماتریس B روی بردار u
01:31 - تمرین سوم: ترکیب بردارهای u و u۲ و اعمال B روی ماتریس حاصل
02:14 - ارائه راهحلهای هر سه تمرین
03:24 - بررسی تفصیلی راهحل تمرین اول (ماتریس همانی)
04:06 - بررسی تفصیلی راهحل تمرین دوم (ضرب نقطهای بردارها)
05:08 - بررسی تفصیلی راهحل تمرین سوم (ترکیب دو ستون نتیجه)
07:21 - جمعبندی و ورود به پیادهسازی عملی با کد پایتون | 205 |
| 3 | به جرات میگم بهترین دوره پایتون برای شروع هوش مصنوعی یا وب هستش
از صفر توضیح داده +تمرین عملی
بعد از اون می تونید وب یا هوش مصنوعی رو شروع کنید
سفارش | 504 |
| 4 | آیا برای مهندس هوش مصنوعی (AI) شدن باید کل پایتون رو یاد بگیریم؟ 🤔 چقدر نیاز هست از پایتون در ابتدای راه بلد باشیم؟
توی این پادکست، مسیر درست یادگیری پایتون برای AI رو از پایه تا PyTorch، ساده و قدمبهقدم بررسی میکنیم 🎧
این پادکست مخصوص عزیزانی هست که صفر صفر هستند و تازه میخوان شروع کنن 🚀 | 562 |
| 5 | با پشتیبانی رایگان مادام العمر
با این قیمت هیچ جا پشتیبانی نمیدن | 643 |
| 6 | فقط یه ظرفیت تخفیف | 490 |
| 7 | بهترین دوره پایتون برای شروع از صفر مطلق
فقط با ۹۹ هزار تومن مباحث پایه رو از صفر یاد میگیری
سفارش | 595 |
| 8 |  آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و یکم :
ماتریسهای قطری: تعریف، رابطه با ماتریس همانی و کارآمدی محاسباتی در ضرب و معکوسسازی
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:08 - تعریف ماتریس قطری
00:16 - ماتریس همانی بهعنوان نمونهای از ماتریس قطری
00:53 - نماد diag(x) برای ماتریسهای قطری مربعی
01:21 - کارآمدی محاسباتی ماتریسهای قطری
01:29 - ضرب ماتریس قطری در بردار (معادل ضرب هادامارد)
01:51 - معکوس کردن ماتریس قطری
02:25 - محدودیت معکوسپذیری: عدم وجود صفر روی قطر اصلی
02:48 - کارآمدی محاسباتی در ماتریسهای قطری غیرمربعی | 771 |
| 9 |  آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیستم:
معرفی نُرم فروبنیوس: محاسبه با فرمول ریاضی و پیادهسازی در NumPy، PyTorch و TensorFlow
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:15 - معادلهی نُرم فروبنیوس
00:53 - نماد ماتریسی و رابطه با نُرم بردار L2
01:15 - فرمول محاسبه: توان دو، جمع، رادیکال
02:03 - شباهت با نُرم L2 و مفهوم فاصلهی اقلیدسی
02:41 - دموی عملی: ساخت ماتریس در NumPy
03:47 - محاسبهی نُرم با تابع linear algebra در NumPy
04:02 - پیادهسازی در PyTorch و TensorFlow (نیاز به نوع float) | 696 |
| 10 | بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
دوره پشتیبانی رایگان مادام العمرم داره
سفارش با قیمت ۵۰۰ هزارتومن تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن
سفارش | 715 |
| 11 | بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
سفارش با قیمت ۵۰۰ هزارتومن تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن
سفارش | 368 |
| 12 |  آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت نوزدهم
عملیات ماتریسی
اگر میخواهید مبانی ریاضی پشت Machine Learning، Deep Learning، PCA، سیستمهای پیشنهاددهنده و NLP را بهتر درک کنید، این ویدیو یک قدم مهم برای شماست.
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
🔹
🔹 00:24 — استفاده از تنسورها برای تحلیل دادهها
🔹 01:18 — عملیات پیشرفته روی ماتریسها
🔹 02:12 — شبهمعکوس مور-پنروز و
🔹 04:52 — جبر خطی چیست و چه کاربردی دارد؟
🔹 06:45 — کاربرد جبر خطی در یادگیری ماشین
🔹 07:30 — کاهش ابعاد با PCA
🔹 08:13 — سیستمهای پیشنهاددهنده و SVD
🔹 08:39 — کاربرد جبر خطی در NLP
🔹 09:31 — مفاهیم تنسور، بردار و ماتریس
🔹 11:12 — تجزیه ویژه
🔹 11:24 — نُرمها، بردارهای واحد و بردارهای متعامد
🔹 12:04 — ضرب ماتریسی و اهمیت آن در یادگیری ماشین
🔹 13:24 — معکوس ماتریس
🔹 15:50 — ماتریسهای قطری و متعامد
🔹 16:25 — شروع تجزیه ویژه (Eigen Decomposition)
🔹 16:48 — بردارهای ویژه و مقادیر ویژه
🔹 17:05 — دترمینان و ارتباط آن با مقادیر ویژه
🔹 17:19 — تجزیه ماتریس به بردارها و مقادیر ویژه
🔹 17:42 — پایان مقدمه و شروع عملیات روی ماتریسها
مشاهده قسمت هجدهم | 819 |
| 13 | فقط ۱ نفر | 325 |
| 14 | بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
سفارش با تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن
فقط ۲ تا ظرفیت تخفیف باقی مونده | 673 |
| 15 | قراره یه جزوه طبقه بندی تصاویر از صفر(image classification) بزاریم و شما به عنوان تمرین هرکدی که داخل جزوه گذاشتیم رو با پرامپت های ۱ و ۵ یاد بگیرید | 919 |
| 16 |  آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت هجدهم :
ماتریسهای متعامد(orthogonal) در جبر خطی: چرا معکوسشان همان ترانهاده است
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:19 - یادآوری بردارهای متعامد یکه (تعامد و نرم واحد)
00:58 - تعریف ماتریس متعامد بر پایهی بردارهای متعامد یکه در سطرها و ستونها
01:19 - ویژگی کلیدی: ترانهادهی ماتریس متعامد برابر با معکوس آن
02:14 - اثبات با جابهجایی طرفین معادله و استفاده از معکوس A
02:47 - نتیجهگیری: A ترانهاده = A معکوس و ارزانی محاسباتی ترانهاده
03:19 - جمعبندی بخش ویژگیهای ماتریس (نرم فروبنیوس، ضرب ماتریسی، تقارن، معکوسسازی، قطری)
03:44 - پایان موضوع مقدمهی جبر خطی
03:59 - مرور کلی سه بخش موضوع (تانسورها، عملیاتها، ویژگیهای ماتریس)
04:36 - معرفی موضوع بعدی: عملیات جبر خطی روی ماتریسها (بردار ویژه، دترمینان، SVD، شبهمعکوس مور-پنروز)
مشاهده قسمت اول
مشاهده قسمت دوم
مشاهده قسمت سوم
مشاهده قسمت چهارم
مشاهده قسمت پنجم
مشاهده قسمت ششم
مشاهده قسمت هفتم
مشاهده قسمت هشتم
مشاهده قسمت نهم
مشاهده قسمت دهم
مشاهده قسمت یازدهم
مشاهده قسمت دوازدهم
مشاهده قسمت سیزدهم
مشاهده قسمت چهاردهم | 944 |
| 17 | به جرات میگم بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
سفارش با تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن | 791 |
| 18 | 5 تا پرامپت هوش مصنوعی برای فهمیدن کدها پیچیده و دیباگینگ:
1. تحلیل عمیق کد پیچیده
نقش یک مهندس نرمافزار ارشد را داشته باش و این کد را بهصورت عمیق تحلیل کن.
لطفاً:
1. ابتدا هدف کلی کد را توضیح بده.
2. معماری و جریان اجرای کد را مرحلهبهمرحله شرح بده.
3. ارتباط بین توابع، کلاسها و متغیرهای مهم را مشخص کن.
4. بخشهای پیچیده را با زبان ساده توضیح بده.
5. اگر الگوی طراحی خاصی استفاده شده، آن را توضیح بده.
6. در پایان یک خلاصه ساده برای یک برنامهنویس مبتدی ارائه بده.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
2. پیدا کردن و دیباگ باگ
نقش یک متخصص Debugging را داشته باش. این کد را بررسی کن و به دنبال باگها، خطاهای منطقی و مشکلات احتمالی بگرد.
لطفاً برای هر مشکل:
* محل دقیق مشکل را مشخص کن.
* توضیح بده چرا این مشکل اتفاق میافتد.
* شرایطی که باعث بروز مشکل میشود را بیان کن.
* نسخه اصلاحشده کد را پیشنهاد بده.
* توضیح بده چرا راهحل پیشنهادی درست است.
قبل از ارائه راهحل، ابتدا علت اصلی مشکل را تحلیل کن و از حدس زدن خودداری کن.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
خطا یا رفتار غیرمنتظره:
[خطا را اینجا بنویس]
3. تحلیل جریان اجرای برنامه
این کد را مانند یک برنامه در حال اجرا شبیهسازی کن.
برای ورودی نمونه زیر:
[ورودی]
مرحلهبهمرحله توضیح بده:
1. اجرای برنامه از کجا شروع میشود.
2. مقدار متغیرها در هر مرحله چگونه تغییر میکند.
3. کدام توابع و شرطها اجرا میشوند.
4. خروجی نهایی چگونه تولید میشود.
در صورت امکان، یک جدول از تغییرات مهم متغیرها ایجاد کن. توضیحات را ساده اما دقیق ارائه بده.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
4. بررسی کیفیت و بهینهسازی کد
نقش یک Senior Software Engineer و Code Reviewer را داشته باش و این کد را بررسی کن.
کد را از نظر موارد زیر تحلیل کن:
* خوانایی و تمیزی کد
* ساختار و معماری
* عملکرد و سرعت
* مصرف حافظه
* تکرار کد
* مدیریت خطا
* امنیت
* قابلیت نگهداری و توسعه
سپس:
1. مشکلات را بر اساس میزان اهمیت دستهبندی کن.
2. برای هر مشکل یک راهحل پیشنهاد بده.
3. نسخه Refactor شده کد را ارائه کن.
4. تغییرات انجامشده را توضیح بده.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
5. فهم کامل کد با روش آموزشی
میخواهم این کد را واقعاً یاد بگیرم، نه اینکه فقط یک توضیح کوتاه دریافت کنم.
این کد را با روش زیر آموزش بده:
1. ابتدا هدف اصلی برنامه را در سادهترین شکل ممکن توضیح بده.
2. کد را به بخشهای کوچک تقسیم کن.
3. هر بخش را جداگانه توضیح بده.
4. برای بخشهای پیچیده مثال ساده بزن.
5. ارتباط بین بخشهای مختلف را توضیح بده.
6. اشتباهات رایجی که ممکن است هنگام تغییر این کد ایجاد شوند را بگو.
7. در پایان، یک تمرین کوچک بر اساس این کد به من بده.
8. پاسخ تمرین را بلافاصله نده؛ ابتدا اجازه بده خودم تلاش کنم.
کد:
[کد را اینجا قرار بده] | 901 |
| 19 | ۱ ساعت دگه تا پایان تخفیف
سفارش | 294 |
| 20 | مهلت تخفیف فقط تا آخر امشب
ظرفیت دریافت هدیه فقط برای ۳ نفر
پیش نیاز این دوره آشنایی با مفاهیم پایه پایتونه
برای یادگیری مفاهیم پایه پایتون میتونید این دوره
رو سفارش بدید | 855 |
