Algorithm design & data structureچ

🔹 ترم جدید غیرحضوری مسیر شغلی دانشمند داده ۱۱ آبان شروع می شود. ✅ یکساله دیتاساینتیست کارآزموده شوید و روزمه قوی برای خود بسازید. 🔸 ۳۳۰ ساعت . ۱۵۰ جلسه . ۵۰ هفته . ۲۷ پروژه . ۸ کورس . ۷ مدرس ♦ شیرجه در علم داده . آمار و احتمال . داده کاوی و حل مساله . پایتون پیشرفته . منابع داده . ماشین لرنینگ . دیپ لرنینگ . بیگ دیتا . لینوکس و داکر ◾ مشاوره کامل پیش از ثبت نام: (021)91096122 @daycheapply DAYCHE.com/ds .

🐍 10 دوره رایگان برای یادگیری Python 👩🏻‍💻 این منابع فوق‌العاده می‌تونن مهارت‌هات در #Python رو چند سطح بالاتر ببرن و بهترین بخشش اینکه کاملاً رایگان هستن! 1️⃣ Comprehensive Python Course for Beginners 🔗 https://www.youtube.com/watch?v=H2EJuAcrZYU 📃 آموزش کامل از پایه تا پیشرفته با توضیحات شفاف و منظم. 2️⃣ Intensive Python Training 🔗 https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw 📃 دوره فشرده‌ی ۴ ساعته، سریع، دقیق و کاربردی. 3️⃣ Comprehensive Python Course 🔗 https://www.youtube.com/watch?v=ix9cRaBkVe0 📃 آموزش همراه با مثال‌ها و تمرین‌های واقعی. 4️⃣ Introduction to Python (CS50) 🔗 https://cs50.harvard.edu/python/ 📃 یادگیری اصول با تمرکز بر منطق، کدنویسی تمیز و حل مسئله. 5️⃣ Automate Daily Tasks with Python 🔗 https://automatetheboringstuff.com/ 📃 یاد بگیر چطور کارهای روزمره‌ت رو با Python خودکار کنی. 6️⃣ Learn Python with Interactive Practice 🔗 https://www.kaggle.com/learn/python 📃 آموزش تعاملی با داده‌های واقعی و تمرین‌های عملی. 7️⃣ Scientific Computing with Python 🔗 https://www.freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/ 📃 پروژه‌محور برای کسانی که می‌خوان با داده و تحلیل علمی کار کنن. 8️⃣ Step-by-Step Python Training 🔗 https://www.w3schools.com/python/python_reference.asp 📃 آموزش مرحله‌به‌مرحله با تمرین‌های کوتاه و تعاملی. 9️⃣ Google's Python Class 🔗 https://developers.google.com/edu/python 📃 دوره‌ای از مهندسان گوگل با تمرین‌های واقعی و نکات حرفه‌ای. 🔟 Introduction to Programming with Python (MIT) 🔗 https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/download/ 📃 محتوای سطح دانشگاهی برای درک مفاهیم پایه و حل مسئله با تمرین و پروژه. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

چرا شبکه‌های عصبی قادرن تقریباً هر چیزی رو یاد بگیرن؟ #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔥 معرفی رقیب جدید ویکی‌پدیا: گراکی‌پدیا! این پلتفرم با ۸۰۰ هزار مقاله اولیه راه‌اندازی شد و تمام محتواهاش توسط هوش مصنوعی Grok نوشته میشن، با بررسی ۲۰۰ تا ۳۰۰ منبع مختلف برای هر مطلب! 🔹 نکته جالب: بعضی مقالات سوگیری دارن، اما تمرکزشون روی دستاوردها و اطلاعات سریع و دقیقه. 🔹 فعلاً تصاویر ندارن، ولی هدفشون یه منبع کامل و هوشمند برای کاربران هست. https://grokipedia.com/ #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🎓 دوره جامع علم داده (Data Science) 🧠 از مفاهیم پایه تا پروژه‌های واقعی 🐍 به همراه آموزش Python و SQL Server 👥 دوره آنلاین #علم_داده مناسب برای: ✅ دانشجوها ✅ تحلیلگران داده ✅ کارکنان واحدهای تخصصی و ⭐️ افرادی که دنبال تغییر مسیر شغلی به دنیای تحلیلگری داده و دیتاساینس هستن 📌 مشاوره رایگان + مشاهده جزئیات دوره: 🌐 httb.ir/iLjLr ⬅️ 🎓 گواهینامه معتبر مؤسسه توسعه --- 📈 جمع‌بندی سریع: 🌐 دوره آنلاین ⚪️ شروع با مفاهیم پایه ⚪️ یادگیری ماشین Python، (ML) و شبکه‌های عصبی ⚪️ آموزش با Case Study ها و تحلیل‌ها از صنایع و حوزه‌های متعدد

یه ویدیو فوق‌العاده که در ۶ دقیقه، ۱۵ الگوریتم مرتب‌سازی رو با تصویر و صدا نشون می‌ده! 😍 📊 الگوریتم‌های نمایش‌داده‌شده: selection sort, insertion sort, quick sort, merge sort, heap sort, radix sort (LSD), radix sort (MSD), std::sort (intro sort), std::stable_sort (adaptive merge sort), shell sort, bubble sort, cocktail shaker sort, gnome sort, bitonic sort and bogo sort . #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🤖🎯 مدل‌های Vision-Language-Action (VLA) یه جلسه از Ankit Goyal از شرکت NVIDIA برگزار شده درباره‌ی مدل‌های VLA و نقش اون‌ها در کنترل و دست‌کاری ربات‌ها . 🎥 ویدیو جلسه: https://www.youtube.com/watch?v=IeNwXwK7IME 📑 اسلایدها: https://yuxng.github.io/Courses/CS6341Fall2025/lecture_18_Guest_lecture_Ankit_Goyal_VLAs.pdf #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگر می‌خواید یادگیری عمیق (Deep Learning) رو نه فقط تئوری، بلکه با کدنویسی واقعی تمرین کنید، این سایت فوق‌العاده‌ست! 💻 📘 شامل ۶۸ تمرین پایتون (Python notebooks) بر اساس متن کتابه که باید قسمت‌های ناقص کد رو خودتون کامل کنید. 🖥 به‌همراه اسلایدهای آموزشی و توضیحات جامع برای هر بخش. https://udlbook.github.io/udlbook/ #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔹 سلام وقت همگی بخیر! اگر کسی تجربه کار با FPGA و همچنین کار با Vitis AI رو داره، لطفاً پیام بده 🙏 @Se_mohamad

🔥 معرفی جدید PyTorch: TorchForge کتابخانه‌ی تازه‌ی TorchForge توسط PyTorch معرفی شد— یه فریم‌ورک بومی برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) که برای post-training و توسعه‌ی عامل‌محور (agentic development) طراحی شده 🚀 💡 نکته‌ی اصلیش اینه که اجازه می‌ده روی الگوریتم‌ها تمرکز کنی، نه زیرساخت! ⚙️ 🔗 توضیحات کامل در بلاگ PyTorch: https://pytorch.org/blog/introducing-torchforge/ 💻 ریپوزیتوری رسمی پروژه در GitHub: https://github.com/meta-pytorch/torchforge #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 اتصال GitHub به Gemini AI فعال شد! اگر از کاربران Gemini AI (نسخه Pro) هستید، حالا می‌تونید حساب GitHub خودتون رو مستقیماً به Gemini وصل کنید 🎯 با این قابلیت جدید، Gemini می‌تونه به ریپوزیتوری‌هاتون دسترسی پیدا کنه، کدها رو بررسی کنه، ساختار پروژه‌تون رو درک کنه و تحلیل‌های دقیق‌تری ارائه بده 💡 یعنی از این به بعد، فقط با اتصال ساده GitHub، می‌تونید از Gemini برای ایمپورت و تحلیل مستقیم کدها استفاده کنید 🔥 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📄 بلاگ جدید Hugging Face منتشر شده که یک راهنمای خوبی برای OCR هست. توی این مطلب، از چشم‌انداز مدل‌های فعلی و مقایسه اون‌ها گرفته تا زمان درست فاین‌تیون و حتی روش‌های پیشرفته‌تر مثل بازیابی چندرسانه‌ای و پرسش‌و‌پاسخ مبتنی بر اسناد توضیح داده شده. https://huggingface.co/blog/ocr-open-models #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یه نفر به اسم Pamela Fox آموزش Python + هوش مصنوعی رو تموم کرده و حالا ویدیوها، اسلایدها و کدها رو گذاشته. https://github.com/orgs/azure-ai-foundry/discussions/166 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 دوره جدید freeCodeCamp برای یادگیری عمیق داده‌ساختارها و الگوریتم‌ها 💻 دوره ۴۹ ساعته‌ی رایگان توسط Parth Vyas روی کانال freeCodeCamp منتشر شده که همه چیز درباره DSA و مهارت‌های حل مسئله در مصاحبه‌های فنی رو بهت آموزش می‌ده. تو این دوره یاد می‌گیری: - مفاهیم پایه داده‌ساختارها و الگوریتم‌ها - تحلیل کارایی الگوریتم‌ها با Big O و زمان و حافظه مصرفی - نحوه حل حرفه‌ای مسائل DSA و تقویت مهارت فکر الگوریتمی 📚 موضوعات پوشش داده شده: Arrays, Linked Lists, Stacks, Queues, Priority Queues Trees, Graphs, Dynamic Programming, Backtracking Sorting & Searching, Sliding Window, Two Pointers Strings, Matrices, Math & Geometry, Bit Manipulation و خیلی چیزای دیگه! https://www.youtube.com/watch?v=xwI5OBEnsZU 📣 این دوره عالی رو ببینید و حتماً برای دوستانتون هم بفرستید! #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🎯 سه روش برجسته در Ensemble Learning 🌀 Bagging – تصمیم جمعی برای کاهش نوسان چند مدل مشابه با داده‌های متفاوت آموزش می‌دی، بعد نظر همشونو ترکیب می‌کنی. مثل رأی‌گیری بین چند خبره. 📍 نمونه معروفش: Random Forest 📊 مناسب وقتی مدلت هی رفتار متفاوتی داره و ثبات نداره. ⚡️ Boosting – یادگیری از اشتباهات قبلی مدل‌ها یکی یکی ساخته می‌شن و هرکدوم خطای مدل قبلی رو جبران می‌کنه. نتیجه؟ یه مدل که تو هر مرحله هوشمندتر می‌شه. 📍 نمونه‌ها: AdaBoost, XGBoost 📊 مناسب داده‌های بزرگ و پیچیده که الگوهاش راحت پیدا نمی‌شن. 🔗 Stacking – ترکیب قدرت مدل‌های مختلف چند نوع مدل مختلف (درخت، شبکه عصبی، رگرسیون و...) کنار هم قرار می‌گیرن و یه مدل نهایی تصمیم آخر رو می‌گیره. 📊 مناسب وقتی می‌خوای از توانایی مدل‌های مختلف باهم استفاده کنی. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در یادگیری تقویتی، معمولاً یک Policy تصمیم می‌گیرد و یک Critic آن را ارزیابی می‌کند. اما در مدل‌های زبانی بزرگ، آموزش Critic خیلی سنگین و پرهزینه است — به همین خاطر بیشتر روش‌ها آن را حذف کرده‌اند مقاله جدید به نام : Asymmetric Proximal Policy Optimization: mini-critics boost LLM reasoning می‌گوید: به جای حذف کامل منتقد، بیایید چند مینی‌منتقد (mini-critic) سبک بسازیم که هرکدام فقط روی بخشی از داده‌ها آموزش می‌بینند. اختلاف‌نظر بین این مینی‌منتقد‌ها به مدل کمک می‌کند تشخیص دهد کجاها سخت و مبهم است، تا یادگیری را دقیق‌تر و هوشمندتر انجام دهد. در نتیجه آموزش پایدارتر، هزینه کمتر و بهبود قابل توجه (۳ تا ۶٪) در توانایی استدلال، حتی با فقط ۵۰۰۰ نمونه آموزشی! اطلاعات بیشتر : https://arxiv.org/pdf/2510.01656 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یک مقاله آموزشی و معرفی از مفهوم "مهندسی عامل‌ها" (Agent Engineering) هم چنین معرفی پلتفرم Agno که مخصوص Agent Engineering ها طراحی شده رو نویسنده توضیح داده. https://www.ashpreetbedi.com/articles/agent-engineering #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌐 گفی (Gephi) یک نرم‌افزار متن‌باز قدرتمند برای تحلیل و مصورسازی شبکه‌هاست. با Gephi می‌توان روابط پیچیده بین داده‌ها را به شکل نمودارهای تعاملی و دیدنی مشاهده کرد و به‌سادگی الگوها، خوشه‌ها و نقاط کلیدی را شناسایی کرد. ⚡️ این نرم‌افزار از یک موتور رندر سه‌بعدی سریع استفاده می‌کند تا حتی بزرگ‌ترین شبکه‌ها را در لحظه نمایش دهد. امکان فیلتر، خوشه‌بندی، تحلیل و دستکاری گراف‌ها نیز در آن فراهم است. 💻 روی ویندوز، مک و لینوکس اجرا می‌شود و از زبان‌های مختلف پشتیبانی می‌کند. 📦 سورس‌کد و مستندات رسمی در گیت‌هاب موجود است: https://github.com/gephi/gephi?tab=readme-ov-file یک کارگاه آموزشی توسط دانشگاه گالوی برگزار می‌شود که به‌صورت عملی، تحلیل و تجسم شبکه با نرم‌افزار متن‌باز Gephi را آموزش می‌دهد. https://www.youtube.com/watch?v=vQ0LAMcaHp0&t=46s #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔹 معرفی ابزارهای کاربردی : 1. TypingMind.com نسخه‌ای هوشمندتر از ChatGPT 2. Blackbox.ai کمک برای نوشتن و تکمیل کدها 3. Glasp.co ذخیره و اشتراک ایده‌های جالب از وب 4. FlowGPT.com پیدا کردن بهترین پرامپت‌ها برای هوش مصنوعی 5. Wondercraft.ai ساخت محتوای صوتی و پادکست با هوش مصنوعی 6. Veed.io ویرایش سریع ویدیوها به‌صورت آنلاین 7. RunPod.io استفاده از قدرت پردازشی ابری برای پروژه‌ها 8. Scenario.com طراحی و تولید عناصر بازی با هوش مصنوعی 9. Suno.ai ساخت موسیقی با کمک هوش مصنوعی 10. Lindy.ai خودکارسازی وظایف روزانه 11. PromptPerfect.ai بهینه‌سازی و بهبود پرامپت‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی 12. Namelix.com تولید نام برند و کسب‌وکار 13. Kaedim3D.com تبدیل تصاویر دوبعدی به مدل‌های سه‌بعدی 14. TLDRThis.com خلاصه‌سازی سریع و هوشمند متن‌ها #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📘 اگر تازه می‌خوای وارد دنیای تحقیقات در زمینه‌ی Reinforcement Learning (RL) بشی، این مقاله رو از دست نده! 🧠 عنوان مقاله: “A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models” این مقاله یه نگاه تحولی و جامع به مسیر RL داره از روزای اولش که مفاهیم پایه و ساده‌تر بودن، تا پیشرفت‌های بزرگ سال‌های اخیر که باعث شدن RL به بخش کلیدی آموزش مدل‌های استدلالی بزرگ (مثل LLMها) تبدیل بشه. https://arxiv.org/pdf/2509.08827 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer