محور برنامه نویسی جشنواره نوجوان خوارزمی

🎯 تحلیل گراف و شناسایی جوامع در پایتون! در دنیای دیتاساینس و بیگ دیتا، یکی از چالش‌های جذاب و کاربردی، شناسایی جوامع پنهان در داده‌های شبکه‌ای است. 💡چرا مهم است؟ شناسایی جوامع به شما امکان می‌دهد گروه‌های مشابه را در شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های مالی و حتی داده‌های بیولوژیکی شناسایی کنید. 🔧 ابزارهای استفاده شده: زبان Python کتابخانه NetworkX کتابخانه Matplotlib جمع‌بندی: ✔️ اگر مقیاس کلان و بیگ دیتا دارید Apache Giraph یا GraphX را انتخاب کنید. ✔️ اگر به یک پایگاه داده گرافی توزیع‌شده و سریع نیاز دارید TigerGraph یا JanusGraph بهترین گزینه هستند. ✔️ اگر نیاز به تحلیل سریع و ساده دارید Neo4j یا NetworkX مناسب هستند. ✔️ برای تحلیل‌های ابری Amazon Neptune یا Azure Cosmos DB را انتخاب کنید. ✔️ هر ابزار بسته به نوع پروژه، مقیاس داده و نیازهای شما قابل انتخاب است. 🔁 این پست رو با دوستانتون به اشتراک بذارید! 🌐 تلگرام | اینستاگرام | یوتیوب | لینکدین

🚀 آینده مهندسی داده‌ها: چطور Big Data صنعت‌ها را متحول می‌کند؟ 🌐 فناوری Big Data با قدرت پردازش و تحلیل داده‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا: ☑️الگوهای مخفی را شناسایی کنند ☑️روندهای آینده را پیش‌بینی کنند ☑️منابع را بهینه‌سازی کنند 🧠 تکنولوژی‌ها ابزار Hadoop: سیستمی برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بسیار بزرگ به صورت توزیع‌شده. ذخیره ساز HDFS برای ذخیره‌سازی داده‌ها و MapReduce برای پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ. ابزار Spark: فریم‌ورکی سریع و مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌های in-memory این چارچوب به مراتب سریع‌تر از Hadoop برای پردازش‌های پیچیده مثل یادگیری ماشین و پردازش داده‌های استریم عمل می‌کند. ابزار Kafka: یک پلتفرم برای پردازش داده‌های جریانی در مقیاس بزرگ. ابزارهای NoSQL DB's (مانند MongoDB, Cassandra): پایگاه‌های داده‌ای که برای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم و بدون ساختار طراحی شده‌اند و مقیاس‌پذیری بالا را فراهم می‌کنند. 🎯 چالش‌ها: مدیریت، امنیت و مقیاس‌پذیری داده‌ها در دنیای Big Data. 🔁 این پست رو با دوستانتون به اشتراک بذارید! 🌐 تلگرام | اینستاگرام | یوتیوب | لینکدین

📣 معلمان کار و فناوری و سرگروه های هوش مصنوعی گرامی! 🌟 آماده‌ یک سفر هیجان‌انگیز به دنیای برنامه‌نویسی هستید؟ اولین مسابقه ملی برنامه‌نویسی ویژه معلمان کار و فناوری فرصتی استثنایی برای رشد، یادگیری و رقابت حرفه‌ای در سطح کشور! 🔎 چرا باید در این مسابقه شرکت کنید؟ 1️⃣ رایگان: هیچ هزینه‌ای ندارد، فقط شور و اشتیاق شما مهم است. 2️⃣ آنلاین: از هر نقطه‌ای که باشید، به‌راحتی می‌توانید شرکت کنید. 3️⃣ بدون پیش‌نیاز: حتی اگر تجربه برنامه‌نویسی ندارید، این مسابقه برای شما طراحی شده است. 4️⃣ حمایت معتبر: این مسابقه با پشتیبانی آموزش‌وپرورش و معاونت علمی ریاست جمهوری برگزار می‌شود. 👇🏻اطلاعات بیشتر از مسابقه👇🏻 https://jnir.ir/ypmdo 📅 تاریخ برگزاری مسابقه: ۲۰ دی ۱۴۰۳ ⌛️ فرصت را از دست ندهید! شما می‌توانید با دیگر معلمان از سراسر کشور به رقابت بپردازید و جوایز نفیسی از این مسابقه بدست آورید.💥 🔗 برای ثبت‌‌نام از لینک زیر اقدام نمایید. https://jnir.ir/ypmdo

🗓#برنامه_جمعه_های_گروه 📌ترفندهای گرافیکی ❇️تغییر دکوراسیون با هوش مصنوعی. این سبک از انیمیشن ها رو میتونید به راحتی روی رندرهای تک فریمتون هم پیاده کنید و بازدید بالاتری بگیرین! تو این آموزش از هوش مصنوعی میدجورنی برای تصویرسازی و از ران وی برای انیمیشن استفاده شده. 🌐جامعه مدرسین کامپیوتر ایران 🆔@computerTeachersAssociation

این سایت نمی‌گذارد سرتان کلاه برود! 🔹اگر پس از ورود به یک سایت نگران این بودید که ممکن است مورد کلاه‌برداری قرار بگیرید، اکنون باید یک خبر خوب به شما بدهیم. 🔹سایت ScamMinder این وظیفه را دارد که به شما بگوید، یک سایت تقلبی است یا حرف‌هایش واقعی. 🖥 @computerTeachersAssociation

📣 ویدئوی بیست و چهارمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع ترانسفورمر (Transformer)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی بیست و سومین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع مکانیزم توجه (Attention Mechanism, Self Attention)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی بیست و دومین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing, Word Embedding, Word2Vec)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی بیست و یکمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع شبکه‌های VAE و U-Net (Denoising, Sparse, Contractive and Variational Autoencoder, U-Net)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی بیستمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی نوزدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع شبکه‌های AlexNet و ResNet (AlexNet & ResNet Networks)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی هجدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع قضیه تفکیک عمق، پیاده‌سازی عملی CNN (Depth Separation Theorem, CNN Implementation)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی هفدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع اجزای شبکه‌ی CNN برای پردازش تصویر (Channels and Pooling Layer in CNN)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی شانزدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع بینایی کامپیوتر (Computer Vision, Convolutional Neural Networks)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی پانزدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع کاهش ابعاد و دسته‌بندی با Scikit-learn و torch - آموزش عملی (Dimension Reduction & Classification in Scikit-learn and torch)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی چهاردهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization, Universal Approximation Theorem)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی سیزدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع تنظیم مدل (Regularization, Lasso, Ridge, Dropout)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی دوازدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع بهینه‌سازی، الگوریتم Adam و نیوتون (Optimization, Adam & Newton Algorithms)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.

📣 ویدئوی یازدهمین جلسه‌ی دوره‌ی یادگیری ماشین دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف، با موضوع الگوریتم پس‌انتشار ماتریسی، توابع فعال‌سازی و زیان (Matrix Backpropagation, Activation and Loss Functions)، هم‌اکنون از طریق سایت درس، درس‌افزار دانشگاه صنعتی شریف، کانال آپارات و کانال یوتیوب قابل دسترسی است.