PyCoders (پایتون)

🔴 وقتی تو مصاحبه میگن برنامه ای بنویسید که کوچک ترین عدد لیست رو پیدا کنه، همچین کاری کنید😂👌 ◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 کلمه های کلیدی پایتون #پایتون #کلمه_کلیدی ◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

ماشین لرنینگ شبکه های عصبی شبکه های عصبی یکی از الگوریتم های یادگیری عمیق در یادگیری ماشین لرنینگ هستند. این الگوریتم بر مبنای ساختار مغز انسان و عملکرد نورون ها در مغز انسان ساخته شده است. شبکه های عصبی متشکل از لایه هایی از نورون ها هستند که به صورت موازی با هم در ارتباط هستند و با استفاده از داده های آموزشی، یادگیری روابط پنهان داده ها را انجام می‌دهند. شبکه های عصبی معمولا برای مسائلی استفاده می‌شوند که دارای داده های پیچیده و روابط پنهان هستند. شبکه های عصبی می‌توانند به عنوان یک الگوریتم یادگیری ماشین مفید باشند، زیرا قابلیت یادگیری روابط پیچیده و پنهان داده را دارند. این الگوریتم به عنوان یک الگوریتم یادگیری عمیق شناخته می‌شود، زیرا به دلیل ساختار پیچیده آن، قابلیت یادگیری بیشتری نسبت به الگوریتم های سطح بالاتر دارد. شبکه های عصبی می‌توانند برای مسائل مختلفی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، تشخیص خطا در تصاویر پزشکی، شناسایی موسیقی، تشخیص زبان طبیعی و غیره استفاده شوند. با این حال، یادگیری شبکه های عصبی نیازمند مجموعه داده های آموزشی بزرگ و مناسب است که بتواند روابط پنهان داده را به خوبی یاد بگیرد. همچنین، شبکه های عصبی نیاز به پردازش قدرتمند و سخت افزاری دارند تا بتوانند با سرعت بالا و دقت بالا، داده های پیچیده را پردازش کنند. #machine_learning ◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

ماشین لرنینگ قسمت دوم الگوریتم ها و مدل ها برای یادگیری روابط پنهان داده ها الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین به منظور یادگیری روابط پنهان داده ها به کار می‌روند. در واقع، در بسیاری از موارد، داده های ما دارای الگوهای پنهان هستند که به راحتی قابل تشخیص نیستند. به عنوان مثال، در یادگیری ماشین، مدل ها و الگوریتم ها با استفاده از داده های آموزشی، روابط پنهان داده ها را یاد می‌گیرند و سپس با استفاده از این روابط، برای پیش‌بینی نتایج جدید استفاده می‌شوند. برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری روابط پنهان داده ها عبارتند از: - شبکه های عصبی: این الگوریتم ها مانند ساختار مغز انسان عمل می‌کنند و با استفاده از لایه های بسیار عمیق، روابط پنهان داده ها را یاد می‌گیرند. - درخت تصمیم: این الگوریتم ها با استفاده از تصمیمات مشتق شده از داده های آموزشی، درختی از تصمیمات را ساخته و برای پیش‌بینی نتایج جدید استفاده می‌شوند. - ماشین بردار پشتیبان: این الگوریتم ها با استفاده از داده های آموزشی، یک مدل ریاضی برای پیش‌بینی نتایج جدید ایجاد می‌کنند. - کلاسیفایر بیز: این الگوریتم ها برای پیش‌بینی نتایج جدید، از احتمالات و اطلاعات موجود در داده های آموزشی استفاده می‌کنند. در کل، الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین برای یادگیری روابط پنهان داده ها بسیار موثر هستند و در بسیاری از حوزه های کاربردی مانند تشخیص چهره، تشخیص بیماری، پیش‌بینی رفتار مشتری و غیره، با موفقیت استفاده می‌شوند. #machine_learning ◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🔴 این سایت یه موتور جستجوی هوش مصنوعی هست که می‌تونید هر کدوم از ابزارهای هوش مصنوعی که به دردتون می‌خوره، توش پیدا کنید. ➡️ https://www.futuretools.io #هوش_مصنوعی #AI #معرفی_سایت #Introduce_Site ◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

🟢 تابستان، بهترین زمان برای کسب مهارت‌های جدیده! 🟢 🪟 اگه برنامه‌نویسی شغل رویاهاته و دوست داری در زمان فشرده به سطح جونیور برسی و به بازار کار معرفی بشی،  بوت‌کمپ‌های برنامه‌نویسی بامداد بهترین گزینه‌س! 🗓 برای اطلاع از تقویم دوره‌ها و بوت‌کمپ‌های ترم تابستان 🔤 و از دست ندادن فرصت تخفیف ثبت‌نام زودهنگام، 💬 در کانال رسمی دانش و فناوری بامداد جوین بشید... 👉 @bamdadprogramming 👈 👉 @bamdadprogramming 👈 💎 بوت‌کمپ‌های آموزشی بامداد؛ در یک نگاه ➡️ bamdad.co/bootcamps

ماشین لرنینگ قسمت اول ماشین لرنینگ یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که در آن الگوریتم‌ها و مدل‌هایی برای یادگیری روابط پنهان در داده‌ها به کار می‌روند. در واقع، ماشین لرنینگ به ما امکان می‌دهد تا با استفاده از الگوریتم‌های خاص و مدل‌های پیچیده، از داده‌های ورودی خود، الگوهایی را استخراج کرده و با استفاده از آن‌ها، پیش‌بینی‌هایی در مورد داده‌های جدید ارائه کنیم. یکی از مزیت‌های بزرگ ماشین لرنینگ، قابلیت استفاده از داده‌های بزرگ و پیچیده است. با توجه به اینکه داده‌های بزرگ در دنیای امروز فراوان هستند، این امکان به ما داده شده است که با استفاده از ماشین لرنینگ، از این داده‌ها برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهبود کارایی در بسیاری از حوزه‌ها استفاده کنیم. برخی از مثال‌های کاربردی ماشین لرنینگ شامل تشخیص چهره، تشخیص الگوهای موسیقی، پیش‌بینی رفتار مشتریان، تشخیص بیماری‌ها و غیره می‌شود. در کل، ماشین لرنینگ با استفاده از الگوریتم‌های خاص و داده‌های ورودی، قادر است تا به طور خودکار الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و با استفاده از آن‌ها، پیش‌بینی‌هایی را در مورد داده‌های جدید ارائه کند. #machine_learning

💻 استوک شاپ لند ✅ فروش تخصصی انواع لپ تاپ استوک 👍 تضمین بهترین قیمت و کیفیت 🚚 ارسال رایگان به سراسر کشور 🎁 یک عدد کیف لپ تاپ هدیه 🧐هفت روز مهلت تست 🧑‍💻برای سفارش و خرید 👈 stockshopland.ir 💬 کانال تلگرام: @stockshopland 🧑‍💻پشتیبانی تلگرام: @amin110110 📷 اینستاگرام 👉 لینکدین

تقویم آموزشی تابستان 1402 سماتک منتشر شد. 💥دانلود تقویم آموزشی تابستان 1402👇 🟢 httb.ir/30851 📌 همین حالا برای رزرو یا ثبت‌نام دوره مدنظرتون اقدام کنین 👈 @sematecr ☎️ مشاوره تلفنی: 02188738394 ⭐️دسته بندی دوره‌هایی که در سماتک برگزار می کنیم: 🔹دوره‌های مهندسی شبکه 🔸دوره‌های برنامه نویسی 🔹دوره‌های بانک‌های اطلاعاتی 🔸دوره‌های امنیت اطلاعات 🔹دوره‌های مدیریت IT ✅ لذت پیشرفت را تجربه کنیم 🔰 سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT 💬 @sematecofficial

آشنایی با فریم ورک ها و کتابخانه های پایتون قسمت چهاردهم کتابخانه sys در پایتون شامل توابعی است که ارتباط برنامه با محیط اجرایی سیستم را مدیریت می‌کنند. این کتابخانه برای انجام وظایفی مانند دسترسی به پارامترهای خط فرمان، مدیریت مسیرهای سیستم، و به دست آوردن اطلاعاتی مانند نسخه پایتون و سیستم عامل استفاده می‌شود. برخی از توابع مفید در کتابخانه sys عبارتند از: - sys.argv: لیستی از رشته‌هایی که به برنامه از طریق خط فرمان ارسال می‌شود. - sys.path: یک لیست از مسیرهایی که پایتون برای جستجوی ماژول‌ها در آن‌ها استفاده می‌کند. - sys.platform: نام سیستم عاملی که برنامه در آن اجرا می‌شود. - sys.version: نسخه پایتونی که در حال حاضر در حال اجرا است. - sys.exit(): برنامه را خاتمه می‌دهد. برای استفاده از توابع کتابخانه sys، ابتدا باید آن را با استفاده از دستور import وارد کنید. به عنوان مثال: import sys print(sys.argv) print(sys.path) print(sys.platform) print(sys.version) توجه داشته باشید که برخی از توابع در کتابخانه sys برای استفاده در سیستم‌عامل‌های خاصی مانند ویندوز یا لینوکس طراحی شده‌اند. لذا بهتر است قبل از استفاده از آن‌ها، مستندات رسمی پایتون را مطالعه کنید. #فریم_ورک #کتابخانه #sys @python_rd

⚜️ زبان برنامه‌نویسی پایتون ⚜️ ⭐️ دریچه‌ی ورود به دنیای جذاب هوش مصنوعی! 🔔 ثبت‌نام بوت‌کمپ آنلاین شروع شد: ⏰ مدت: 60 ساعت 📆 تاریخ شروع: 25 خرداد 💰 قیمت بوت‌کمپ: 3,600,000 تومان ⚠️ ظرفیت محدود 📌 دریافت مشاوره‌ی رایگان: 📱 09208200712 ☎️ 02166973108 📎 برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام روی لینک زیر بزنید: 👇👇👇 🌎 httb.ir/7uS7N 🟢 دانش و فناوری بامداد مجری بوت‌کمپ‌های برنامه‌نویسی منتهی به شغل 💬 @bamdadprogramming ➖➖➖➖➖➖➖

نمونه سوالات لینکدین برای ارزیابی مهارت پایتون (Skill assesment): https://github.com/Ebazhanov/linkedin-skill-assessments-quizzes/blob/main/python/python-quiz.md 🌍@python_rd

💢 دوره حضوری آنلاین برنامه نویسی با پایتون Python 💢 📆 شروع از 20 خرداد 🕓 روزهای شنبه و دوشنبه ساعت 16:30 الی 20:30 🧑‍💻 مدرس: امیر عباس قاسم شاهی 🔔 این دوره پیش نیاز ندارد 🔥 یادگیری پایتون به برنامه نویس‌ها این امکان را می‌دهد که به جای تمرکز روی نحو، روی حل مسائل تمرکز کنند. یادگیری آسان و ساده‌بودن پایتون یکی از اصلی‌ترین دلایل برتری این زبان نسبت به سایر زبان‌هایی برنامه نویسی است. ✔️ یادگیری و آموزش پایتون چقدر طول می‌کشد؟ ✔️ آیا شرکت‌های بزرگ دنیا از پایتون استفاده می‌کنند؟ ✔️ چرا باید یادگیری پایتون را شروع کنم؟ ✔️ بهترین مسیر برای یادگیری و آموزش پایتون چیست؟ ✔️ برای عمیق‌تر شدن در این دوره و رسیدن به جواب سوال های بالا، از لینک زیر استفاده کنید. 👇👇👇 🌎 httb.ir/47630 ☎️ تلفن ثبت نام: 02188738394 🟣 هر سوالی داری از @sematecr بپرس 🛒 لذت پیشرفت را تجربه کنیم 🟢 سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT 🚀 @sematecofficial ➖➖➖➖➖➖➖➖

آشنایی با فریم ورک ها و کتابخانه های پایتون قسمت سیزدهم کتابخانه os در پایتون شامل توابعی است که به شما اجازه می دهد با سیستم عامل ارتباط برقرار کنید. این کتابخانه شامل توابعی است که به شما اجازه می دهد با فایل ها، دایرکتوری ها، فرآیندهای سیستمی و غیره کار کنید. برخی از توابع مفید این کتابخانه عبارتند از: - os.getcwd(): برای دریافت مسیر کاری جاری شما. - os.chdir(path): برای تغییر مسیر کاری جاری شما. - os.listdir(path): برای دریافت لیست فایل ها و دایرکتوری های موجود در یک مسیر مشخص. - os.mkdir(path): برای ایجاد یک دایرکتوری جدید در یک مسیر مشخص. - os.remove(path): برای حذف یک فایل در یک مسیر مشخص. - os.rmdir(path): برای حذف یک دایرکتوری خالی در یک مسیر مشخص. - os.path.exists(path): برای بررسی وجود یک فایل یا دایرکتوری در یک مسیر مشخص. - os.path.isfile(path): برای بررسی اینکه آیا یک مسیر مشخص به یک فایل اشاره دارد یا خیر. - os.path.isdir(path): برای بررسی اینکه آیا یک مسیر مشخص به یک دایرکتوری اشاره دارد یا خیر. به طور کلی، کتابخانه os برای کار با فایل ها و دایرکتوری ها در پایتون بسیار مفید است. با استفاده از این کتابخانه، می توانید فایل ها و دایرکتوری ها را ایجاد، حذف، جابجا کردن و مدیریت کنید. #کتابخانه #فریم_ورک #os @python_rd

سلام متشکرم از همه دوستان به خاطر پیام های تسلیت و محبتشون نسبت به من

راهنمای جامع یادگیری پردازش زبان طبیعی (NLP) با زبان #پایتون: https://blog.faradars.org/practitioners-guide-to-natural-language-processing-part-i-processing-understanding-text/ در ادامه اگه علاقه مند باشید میتونید این پروژه ی NLP فارسی رو انجام بدید که تشخیص ایمیل های اسپم هست: https://github.com/MohammadrezaAmani/HamSpam/tree/main 👩‍💻@python_rd