Algorithm design & data structureچ

الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort) یکی از الگوریتم‌های ساده برای مرتب‌سازی لیست‌ها و آرایه‌ها است. این الگوریتم در هر مرحله کوچکترین (یا بزرگترین) عنصر موجود در لیست را پیدا کرده و آن را با عنصر در حال بررسی جا به جا می‌کند. این کار تا زمانی ادامه می‌یابد که کل لیست مرتب شود. ✅ مزایای الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی: 1. سادگی و راحتی پیاده‌سازی: الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی بسیار ساده است و به راحتی قابل پیاده‌سازی می‌باشد. به همین دلیل، معمولاً به عنوان یک الگوریتم پایه‌ای در آموزش مفاهیم اولیه مرتب‌سازی استفاده می‌شود. 2. عدم نیاز به حافظه اضافی: این الگوریتم in-place عمل می‌کند، به این معنی که نیازی به استفاده از حافظه اضافی برای لیست‌های بزرگ ندارد و در همان آرایه اصلی انجام می‌شود. تنها نیاز به چند متغیر کمکی برای نگه‌داری شاخص‌ها است. 3. کارایی ثابت در بدترین حالت: صرف‌نظر از وضعیت اولیه آرایه (مرتب، نیمه‌مرتب، یا نامرتب)، زمان اجرای این الگوریتم ثابت و (O(n^2 است. بنابراین، عملکرد آن تحت تأثیر وضعیت اولیه داده‌ها قرار نمی‌گیرد. ❌ معایب الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی: 1. کارایی ضعیف: زمان اجرای الگوریتم در حالت بدترین و متوسط (O(n^2است. این زمان اجرا برای داده‌های بزرگ مناسب نیست و می‌تواند بسیار کند باشد. 2. غیر پایداری: الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی stable نیست، به این معنی که در صورت وجود عناصر مشابه، ممکن است ترتیب آن‌ها پس از مرتب‌سازی تغییر کند. 3. عدم بهینه‌سازی: برخلاف برخی الگوریتم‌های دیگر مانند مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort) یا مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)، الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی بهینه‌سازی خاصی برای کاهش تعداد مقایسه‌ها یا جابه‌جایی‌ها ندارد. در مجموع، اگرچه الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی برای آموزش و پیاده‌سازی‌های ساده مناسب است، ولی در مواردی که حجم داده‌ها زیاد باشد یا کارایی بالاتری نیاز باشد، استفاده از الگوریتم‌های دیگر ترجیح داده می‌شود. #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔍 تشخیص دقیق‌تر کیست‌های تخمدان با استفاده از هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، ناباروری به یک نگرانی جدی در میان افراد در سنین باروری تبدیل شده است. 🧬 مطالعه‌ای از سازمان جهانی بهداشت روی ۸۵۰۰ زوج نابارور نشان داد که ۸٪ از موارد ناشی از ناباروری مردان، ۳۷٪ ناشی از ناباروری زنان، و ۳۵٪ ناشی از هر دو است. همچنین، کیست‌های تخمدانی به عنوان یک علت شایع ناباروری در زنان شناسایی شده‌اند. این کیست‌ها معمولاً بدون درد هستند اما می‌توانند باعث قاعدگی نامنظم و در برخی موارد به سرطان منجر شوند، بنابراین تشخیص به موقع آن‌ها اهمیت دارد. 💡 پژوهش حاضر با هدف بهبود تشخیص کیست‌های تخمدانی از تصاویر اولتراسوند انجام شده است. ابتدا تصاویر برای حذف نویز پیش‌پردازش می‌شوند و سپس با استفاده از یک شبکه عصبی پیشرفته، کیست‌ها بر اساس اندازه و نوع به عنوان خوش‌خیم یا بدخیم شناسایی می‌شوند. این روش با دقت بالا به شناسایی و طبقه‌بندی کیست‌ها کمک می‌کند و می‌تواند بهبود چشمگیری در روند درمان ایجاد کند. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

شبکه‌های عصبی در قلب بیشتر پیشرفت‌های مدرن هوش مصنوعی قرار دارند، اما یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از آن‌ها، ماهیت جعبه سیاه این مدل‌هاست. به عبارت دیگر، فهمیدن اینکه این شبکه‌ها دقیقاً چگونه به نتایج خود می‌رسند، کار دشواری است. این پیچیدگی به موضوعی منجر شده که به آن "توهم" می‌گوییم 😊، یعنی جایی که مدل‌های هوش مصنوعی نتایجی تولید می‌کنند که توضیح دادن آن‌ها بسیار سخت است. این مدل‌ها معمولاً بر اساس معماری پرسپترون چند لایه کار می‌کنند. اما اخیراً، معماری جدیدی به نام شبکه‌های کلموگروف-آرنولد (KAN) وارد صحنه شده است. این معماری هنوز در مراحل تحقیقاتی است، اما در حال جلب توجه زیادی است. ایده اصلی این شبکه‌ها این است که بخشی از قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های آماری را به شبکه‌های عصبی بیاورند 🔍. هوش مصنوعی قابل توضیح در سطح الگوریتم، به جای اینکه فقط در سطح قوانین و سیاست‌ها باشد، می‌تواند راه‌حل‌های هوش مصنوعی را قابل اعتمادتر و قوی‌تر کند، مخصوصاً در مواردی که ماهیت جعبه سیاه شبکه‌ها یک مشکل بزرگ محسوب می‌شود 💡. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔥 دوره آنلاین متخصص ماشین لرنینگ با مدرک دانشگاه تهران ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ⁉️ چرا این دوره: ✔️ مدرک دو زبانه از دانشگاه تهران ✔️ انجام، ۱۵ مینی پروژه و ۵ پروژه مستقل و یک پروژه جامع در طول دوره . ✔️ امکان استرداد شهریه ثبت نامی تا سقف 100% (در طرح نوین آموزشی 100) ✔️ پشتیبانی علمی ۲۴ ساعته ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟ 🔸 دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های فنی و مهندسی 🔹 افرادی که قصد مهاجرت تحصیلی یا کاری دارند 🔸 شاغلین در حوزه هوش مصنوعی 🔹 مدیران ارشد و میانی سازمان ها 🔸 علاقمندان به حوزه هوش مصنوعی ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 📎 جهت دریافت مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛ از طریق لنک زیر اقدام نمایید ➡️ httb.ir/uWhqo ــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 02188905269 @onacademy

آشنایی با لیست پیوندی در ساختمان داده 🌟 لیست پیوندی (Linked List) یکی از ساختارهای داده‌ای مهم و پرکاربرد در برنامه‌نویسی است که نقش مهمی در مدیریت داده‌ها ایفا می‌کند. در ادامه با اصول و ویژگی‌های این ساختار آشنا می‌شویم: 📦 ساختار لیست پیوندی: - گره‌ها (Nodes): هر لیست پیوندی از مجموعه‌ای از گره‌ها تشکیل می‌شود. هر گره شامل دو بخش است: - داده (Data): محلی برای ذخیره‌سازی اطلاعات. - پیوند (Link یا Pointer): اشاره‌گری که به گره بعدی در لیست اشاره می‌کند. - گره اول و آخر: گره اول به عنوان سر (Head) شناخته می‌شود و گره آخر به یک مقدار null اشاره می‌کند که نشان‌دهنده انتهای لیست است. 🔄 انواع لیست پیوندی: - لیست پیوندی ساده (Singly Linked List): هر گره فقط به گره بعدی اشاره می‌کند. - لیست پیوندی دوطرفه (Doubly Linked List): هر گره علاوه بر اشاره‌گر به گره بعدی، یک اشاره‌گر به گره قبلی نیز دارد. - لیست پیوندی حلقه‌ای (Circular Linked List): در این نوع، گره آخر به گره اول اشاره می‌کند و یک حلقه تشکیل می‌شود. ⚖️ مزایا و معایب لیست پیوندی: - مزایا: - حذف و درج آسان: درج و حذف گره‌ها در هر نقطه از لیست به سادگی انجام می‌شود. - استفاده بهینه از حافظه: برخلاف آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی به اندازه نیاز رشد می‌کنند. - معایب: - دسترسی کند به عناصر: دسترسی به عناصر نیاز به پیمایش از سر لیست دارد. - نیاز به حافظه اضافی: هر گره باید یک اشاره‌گر اضافی نگه‌داری کند. 🛠 عملیات اصلی روی لیست پیوندی: - افزودن (Insertion): امکان افزودن گره جدید در هر نقطه از لیست. - حذف (Deletion): حذف یک گره مشخص از لیست. - جستجو (Search): پیمایش لیست برای یافتن یک گره خاص. - پیمایش (Traversal): پیمایش از گره سر تا گره آخر برای انجام عملیاتی مثل چاپ داده‌ها. 💡 کاربردهای لیست پیوندی: - پیاده‌سازی صف (Queue) و پشته (Stack). - مدیریت حافظه در سیستم عامل‌ها. - نمایش چندین پلی‌گون یا منحنی در گرافیک کامپیوتری. - ساختارهای داده‌ای پیشرفته‌تر مثل گراف‌ها و درخت‌ها. لیست‌های پیوندی یک ابزار قدرتمند در جعبه ابزار برنامه‌نویسان هستند که در حل مسائل مختلف کاربردهای فراوانی دارند. 📚 #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 معرفی MindSearch: جستجوی اطلاعات وب با الهام از ذهن انسان جستجوی اطلاعات و ادغام آن‌ها یک فرآیند شناختی پیچیده است که نیاز به زمان و تلاش زیادی دارد. با توجه به پیشرفت‌های چشمگیر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، تلاش‌های اخیر به سمت ترکیب LLMها با موتورهای جستجو برای بهبود این فرآیند متمرکز شده‌اند. با این حال، این روش‌ها همچنان با سه چالش بزرگ مواجه‌اند: 1️⃣ درخواست‌های پیچیده اغلب نمی‌توانند به‌طور دقیق و کامل توسط موتور جستجو بازیابی شوند. 2️⃣ اطلاعات مرتبط در چندین صفحه وب پراکنده‌اند و با نویز زیاد همراه هستند. 3️⃣ طول محتوای صفحات وب به سرعت از حداکثر طول زمینه LLM فراتر می‌رود. در واقع 🧠 MindSearch بهبود قابل توجهی را در کیفیت پاسخ‌ها از نظر عمق و وسعت نشان داده است و در مقایسه با برنامه‌های مشابه مانند ChatGPT-Web و Perplexity.ai ترجیح داده می‌شود. این نشان می‌دهد که MindSearch می‌تواند به عنوان یک راه‌حل رقابتی در برابر موتورهای جستجوی اختصاصی هوش مصنوعی عمل کند. 📥 برای دانلود مقاله، به لینک زیر مراجعه کنید: https://arxiv.org/abs/2407.20183v1 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔍 یه سایت جذاب برای بهبود مهارت‌های شما در زمینه الگوریتم و ساختمان داده! این سایت مخصوص آماده‌سازی برای مصاحبه‌های فنی طراحی شده و سوالات متنوعی در حوزه ساختمان داده و الگوریتم‌ها ارائه می‌ده. 🧠 سوالات به صورت موضوعی دسته‌بندی شده‌اند و این به کاربران امکان می‌ده تا به راحتی روی نقاط ضعف خودشون کار کنند و مهارت‌هاشون رو ارتقا بدن. 🚀 https://workat.tech/problem-solving/practice/topics 🌟 فرصتی برای تقویت مهارت‌ها و آماده شدن برای چالش‌های فنی! #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🧠 نگاهی به مغز شبکه عصبی - تکامل نقشه‌های CNN در زمان واقعی! شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در پردازش تصاویر بی‌نظیرند. 📸 اما تا حالا فکر کردید این شبکه‌ها چطور ویژگی‌های تصویر رو استخراج می‌کنن؟ 🤔 🎥 تو این انیمیشن، تکامل لایه به لایه نقشه‌های ویژگی رو در CNN مشاهده می‌کنید: - تمرکز روی لایه‌های کانولوشن 🔍 - از الگوهای ساده تا انتزاعات پیچیده 🌀 - آموزش مدل با داده‌های واقعی Kaggle 🐾 این ویدیو برای همه، از تازه‌کار تا متخصص، بینش‌های جذابی ارائه می‌ده! 🚀 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

A course on linear algebra for data science ⭕️ دوره جبر خطی برای علوم داده ✅ یادگیری مفاهیم جبر خطی به صورت بصری! 👨🏻‍💻 شاینا ریس دانشمند داده، دوره جبر خطی رو که بر روی کاربرد‌های جبر خطی در علم داده تمرکز داره، در ۳۳ ویدیو آموزشی، ارائه داده است. این دوره به صورت بصری ارائه شده و مفاهیم جبر خطی رو با زبان خیلی ساده و در قالب تصاویر و نمودارها ارائه میده.👇🏼 ┌ 🏷 Linear Algebra for Data Science └ 🎬 Youtube Playlist: https://lnkd.in/dc8JcpmY 📚 همچنین از لینک‌های زیر می‌تونین به اسلاید‌های درسی، تکالیف و کتاب ضمن دوره دسترسی داشته باشین: ┌ 🏷 Extra Content ├ 📂 Course Homepage: https://lnkd.in/diiK4Vzb └ 📕 Textbook: https://lnkd.in/dimX6aJ9 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

معرفی چت‌بات روانشناس: می‌تونید از این چت‌بات به عنوان تراپیست مجازی خودتون استفاده کنید و باهاش درباره مشکلاتتون صحبت کنید. 🧠 بررسی‌ها نشون داده که این چت‌بات در بیشتر مواقع راهکارهای منطقی و مناسبی ارائه می‌ده. البته در مواردی که نیاز به کمک بیشتر باشه، بهتون پیشنهاد می‌کنه که با یک تراپیست انسان مشورت کنید. 😊 به صورت عادی می‌تونید هر وقت خواستید از این چت‌بات استفاده کنید و باهاش صحبت کنید، به صورت رایگان! 💬 http://185.243.48.32/ #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

گراف را می‌توان مانند یک خانواده در نظر گرفت که هر فرد خانواده به عنوان نود (گره) و ارتباطات بین اعضای خانواده به عنوان یال‌ها (اتصالات) در نظر گرفته شوند. 👨‍👩‍👧‍👦🔗 برای اطلاعات بیشتر در مورد گراف، لطفاً به لینک زیر مراجعه فرمایید: 🌐🔗https://dev.to/tamerlang/data-structures-graphs-2960 #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

آیا مدل‌های زبان بزرگ (LLMها) می‌توانند خودروهای خودران واقعی را به وجود آورند؟ 🤔 استفاده از مدل‌های زبان بزرگ مانند ChatGPT در خودروهای خودران ایده‌ای جالب و قابل توجه است. 🚗💡 این مدل‌ها می‌توانند داده‌های مختلفی مانند تصاویر، اطلاعات حسگرها (مانند LiDAR و RADAR)، و داده‌های الگوریتمی (مثل خطوط جاده و اشیا) را پردازش کنند. 🖼🔍 همه این داده‌ها می‌توانند به توکن‌هایی تبدیل شوند و مدل‌های ترانسفورمر با همان ساختار قبلی به پردازش آن‌ها ادامه دهند، زیرا این مدل‌ها مستقل از نوع ورودی هستند. 🧩 خروجی مدل می‌تواند شامل توضیحات درباره وضعیت تصویر یا انجام وظایف رانندگی مانند تغییر لاین باشد. 🛣➡️ 📩 برای اطلاع بیشتر : https://thegradient.pub/car-gpt/ #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

فیلم‌های آموزشی که در بالا معرفی شده‌اند، برای افرادی که به تازگی وارد دنیای کدنویسی در حوزه یادگیری ماشین شده‌اند و علاقه‌مند به یادگیری مفاهیم اساسی هستند، بسیار مناسب است. 😊 این منابع به گونه‌ای طراحی شده‌اند که حتی اگر در این زمینه تازه‌کار باشید، به راحتی می‌توانید مباحث را دنبال کنید و مهارت‌های خود را تقویت کنید. 🚀

خوشه بندی با کتابخانه scikit-learn #هوش_مصنوعی

درخت تصمیم با کتابخانه scikit-learn #هوش_مصنوعی

ماشین بردارپشتیبان (SVM) با کتابخانه scikit-learn #هوش_مصنوعی

رگرسیون خطی با کتابخانه scikit-learn #هوش_مصنوعی

کاهش ابعاد با کتابخانه scikit-learn #هوش_مصنوعی

یادگیری ماشین با الگوریتم نزدیکترین همسایه (KNN) با کتابخانه scikit-learn