PyCoders (پایتون)

خروجی چیه؟ 🔹@python_rd

مزایای یادگیری پایتون 🔹@python_rd

واسه همینه که میگم پایتون آچار فرانسه دنیای برنامه نویسی✅ 🔹@python_rd

از کجا یاد بگیریم؟ 🔹@python_rd

پنج راه نوشتن دیکشنری در پایتون 🔹@rezadolati01

ایلان ماسک: دیگر داده‌ای برای آموزش هوش مصنوعی باقی نمانده است 🔹ایلان ماسک در گفتگویی زنده اعلام کرد که بیشتر داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تا کنون استفاده شده و اکنون با کمبود داده‌های واقعی مواجه هستیم. او پیشنهاد کرد که شرکت‌ها برای جبران این کمبود باید از داده‌های مصنوعی تولید شده توسط خود هوش مصنوعی استفاده کنند. 🔹ماسک اشاره کرد که این رویکرد می‌تواند فرایند خودآموزی را تسهیل کند، جایی که هوش مصنوعی خود را درجه‌بندی کرده و داده‌های آموزشی تولید می‌کند. این روش در حال حاضر توسط شرکت‌هایی مانند مایکروسافت، متا و OpenAI در حال استفاده است. 🔹با این حال، نگرانی‌هایی وجود دارد مبنی بر اینکه استفاده از داده‌های مصنوعی می‌تواند به کاهش خلاقیت مدل‌های هوش مصنوعی و ایجاد سوگیری در داده‌ها منجر شود که روی خروجی‌ها تاثیر منفی خواهد گذاشت. ◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🤓کد زیر را اجرا کنید و خروجی اون رو اسکرین شات بگیرید و در گروه با دوستان به اشتراک بگذارید 🙏🏻😉 import turtle import colorsys t = turtle.Turtle() s = turtle.Screen() s.bgcolor("black") t.speed(0) n=36 h=0 for i in range(460): c=colorsys.hsv_to_rgb(h,1,0.9) h+=1/n t.color(c) t.left(145) for j in range(5): t.forward(300) t.left(150) ◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

انواع توابع در پایتون 🔹@python_rd

کتابخانه های پایتون برای کار با داده 🔹@python_rd

اطلاعات شماره موبایل با پایتون 🔹@python_rd

کوییز خروجی چیه؟ 🔹@python_rd

ساخت نوتیفیکیشن شخصی 🔹@python_rd

پایتون از کجا یاد بگیریم؟ 🔹@python_rd

کوییز. خروجی چیه؟ 🔹@python_rd

هوش مصنوعی در حال انجام شغل رادیولوژیست ها! 🔹@python_rd

✅نکات مهم برای بهینه‌سازی کد پایتون 🔹بهینه‌سازی کد نه تنها سرعت اجرای برنامه‌ها را افزایش می‌دهد بلکه خوانایی و نگهداری کد را نیز بهتر می‌کند. 1. استفاده از لیست‌های فشرده 2. اجتناب از تکرار کد 3. استفاده از ماژول‌های استاندارد 4. بهینه‌سازی حلقه‌ها 5. پروفایل کردن کد 🔹@pyrhon_rd

چرا پایتون بهترین انتخاب برای پروژه‌های هوش مصنوعی است ؟ 1. سادگی و خوانایی کد 2. کتابخانه‌های قدرتمند 3. جامعه و منابع گسترده 4. پشتیبانی از پردازش موازی و محاسبات علمی 🔷@python_rd

پترن های ساده پایتون 🔹@python_rd