W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان
یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه تبلیغات @w3schoolfaadmin
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان
Канал W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان (@pyfaw3schools) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 218 підписників, посідаючи 19 144 місце в категорії Освіта та 30 516 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 218 підписників.
За останніми даними від 02 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 167, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.67%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.16% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 886 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 528 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як پایتون, لرنینگ, دیتاساینس, فرمت, داده.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه
تبلیغات
@w3schoolfaadmin”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 03 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
Триває завантаження даних...
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 03 вересня | 0 | |||
| 02 вересня | +2 | |||
| 01 вересня | +5 |
| 2 | آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت 22 ام:
مراحل تمرین اعمال ماتریس، پیشنیاز درک تجزیه به مقادیر ویژه (Eigen Decomposition)
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:53 - تمرین اول: اعمال ماتریس همانی I۳ روی بردار u
01:01 - تمرین دوم: اعمال ماتریس B روی بردار u
01:31 - تمرین سوم: ترکیب بردارهای u و u۲ و اعمال B روی ماتریس حاصل
02:14 - ارائه راهحلهای هر سه تمرین
03:24 - بررسی تفصیلی راهحل تمرین اول (ماتریس همانی)
04:06 - بررسی تفصیلی راهحل تمرین دوم (ضرب نقطهای بردارها)
05:08 - بررسی تفصیلی راهحل تمرین سوم (ترکیب دو ستون نتیجه)
07:21 - جمعبندی و ورود به پیادهسازی عملی با کد پایتون | 431 |
| 3 | به جرات میگم بهترین دوره پایتون برای شروع هوش مصنوعی یا وب هستش
از صفر توضیح داده +تمرین عملی
بعد از اون می تونید وب یا هوش مصنوعی رو شروع کنید
سفارش | 609 |
| 4 | آیا برای مهندس هوش مصنوعی (AI) شدن باید کل پایتون رو یاد بگیریم؟ 🤔 چقدر نیاز هست از پایتون در ابتدای راه بلد باشیم؟
توی این پادکست، مسیر درست یادگیری پایتون برای AI رو از پایه تا PyTorch، ساده و قدمبهقدم بررسی میکنیم 🎧
این پادکست مخصوص عزیزانی هست که صفر صفر هستند و تازه میخوان شروع کنن 🚀 | 655 |
| 5 | با پشتیبانی رایگان مادام العمر
با این قیمت هیچ جا پشتیبانی نمیدن | 715 |
| 6 | فقط یه ظرفیت تخفیف | 490 |
| 7 | بهترین دوره پایتون برای شروع از صفر مطلق
فقط با ۹۹ هزار تومن مباحث پایه رو از صفر یاد میگیری
سفارش | 595 |
| 8 | آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و یکم :
ماتریسهای قطری: تعریف، رابطه با ماتریس همانی و کارآمدی محاسباتی در ضرب و معکوسسازی
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:08 - تعریف ماتریس قطری
00:16 - ماتریس همانی بهعنوان نمونهای از ماتریس قطری
00:53 - نماد diag(x) برای ماتریسهای قطری مربعی
01:21 - کارآمدی محاسباتی ماتریسهای قطری
01:29 - ضرب ماتریس قطری در بردار (معادل ضرب هادامارد)
01:51 - معکوس کردن ماتریس قطری
02:25 - محدودیت معکوسپذیری: عدم وجود صفر روی قطر اصلی
02:48 - کارآمدی محاسباتی در ماتریسهای قطری غیرمربعی | 815 |
| 9 | آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیستم:
معرفی نُرم فروبنیوس: محاسبه با فرمول ریاضی و پیادهسازی در NumPy، PyTorch و TensorFlow
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:15 - معادلهی نُرم فروبنیوس
00:53 - نماد ماتریسی و رابطه با نُرم بردار L2
01:15 - فرمول محاسبه: توان دو، جمع، رادیکال
02:03 - شباهت با نُرم L2 و مفهوم فاصلهی اقلیدسی
02:41 - دموی عملی: ساخت ماتریس در NumPy
03:47 - محاسبهی نُرم با تابع linear algebra در NumPy
04:02 - پیادهسازی در PyTorch و TensorFlow (نیاز به نوع float) | 736 |
| 10 | بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
دوره پشتیبانی رایگان مادام العمرم داره
سفارش با قیمت ۵۰۰ هزارتومن تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن
سفارش | 744 |
| 11 | بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
سفارش با قیمت ۵۰۰ هزارتومن تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن
سفارش | 368 |
| 12 | آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت نوزدهم
عملیات ماتریسی
اگر میخواهید مبانی ریاضی پشت Machine Learning، Deep Learning، PCA، سیستمهای پیشنهاددهنده و NLP را بهتر درک کنید، این ویدیو یک قدم مهم برای شماست.
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
🔹
🔹 00:24 — استفاده از تنسورها برای تحلیل دادهها
🔹 01:18 — عملیات پیشرفته روی ماتریسها
🔹 02:12 — شبهمعکوس مور-پنروز و
🔹 04:52 — جبر خطی چیست و چه کاربردی دارد؟
🔹 06:45 — کاربرد جبر خطی در یادگیری ماشین
🔹 07:30 — کاهش ابعاد با PCA
🔹 08:13 — سیستمهای پیشنهاددهنده و SVD
🔹 08:39 — کاربرد جبر خطی در NLP
🔹 09:31 — مفاهیم تنسور، بردار و ماتریس
🔹 11:12 — تجزیه ویژه
🔹 11:24 — نُرمها، بردارهای واحد و بردارهای متعامد
🔹 12:04 — ضرب ماتریسی و اهمیت آن در یادگیری ماشین
🔹 13:24 — معکوس ماتریس
🔹 15:50 — ماتریسهای قطری و متعامد
🔹 16:25 — شروع تجزیه ویژه (Eigen Decomposition)
🔹 16:48 — بردارهای ویژه و مقادیر ویژه
🔹 17:05 — دترمینان و ارتباط آن با مقادیر ویژه
🔹 17:19 — تجزیه ماتریس به بردارها و مقادیر ویژه
🔹 17:42 — پایان مقدمه و شروع عملیات روی ماتریسها
مشاهده قسمت هجدهم | 880 |
| 13 | فقط ۱ نفر | 325 |
| 14 | بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
سفارش با تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن
فقط ۲ تا ظرفیت تخفیف باقی مونده | 673 |
| 15 | قراره یه جزوه طبقه بندی تصاویر از صفر(image classification) بزاریم و شما به عنوان تمرین هرکدی که داخل جزوه گذاشتیم رو با پرامپت های ۱ و ۵ یاد بگیرید | 950 |
| 16 | آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت هجدهم :
ماتریسهای متعامد(orthogonal) در جبر خطی: چرا معکوسشان همان ترانهاده است
⏱️ بخشهای مهم ویدیو:
00:19 - یادآوری بردارهای متعامد یکه (تعامد و نرم واحد)
00:58 - تعریف ماتریس متعامد بر پایهی بردارهای متعامد یکه در سطرها و ستونها
01:19 - ویژگی کلیدی: ترانهادهی ماتریس متعامد برابر با معکوس آن
02:14 - اثبات با جابهجایی طرفین معادله و استفاده از معکوس A
02:47 - نتیجهگیری: A ترانهاده = A معکوس و ارزانی محاسباتی ترانهاده
03:19 - جمعبندی بخش ویژگیهای ماتریس (نرم فروبنیوس، ضرب ماتریسی، تقارن، معکوسسازی، قطری)
03:44 - پایان موضوع مقدمهی جبر خطی
03:59 - مرور کلی سه بخش موضوع (تانسورها، عملیاتها، ویژگیهای ماتریس)
04:36 - معرفی موضوع بعدی: عملیات جبر خطی روی ماتریسها (بردار ویژه، دترمینان، SVD، شبهمعکوس مور-پنروز)
مشاهده قسمت اول
مشاهده قسمت دوم
مشاهده قسمت سوم
مشاهده قسمت چهارم
مشاهده قسمت پنجم
مشاهده قسمت ششم
مشاهده قسمت هفتم
مشاهده قسمت هشتم
مشاهده قسمت نهم
مشاهده قسمت دهم
مشاهده قسمت یازدهم
مشاهده قسمت دوازدهم
مشاهده قسمت سیزدهم
مشاهده قسمت چهاردهم | 983 |
| 17 | به جرات میگم بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
سفارش با تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن | 838 |
| 18 | 5 تا پرامپت هوش مصنوعی برای فهمیدن کدها پیچیده و دیباگینگ:
1. تحلیل عمیق کد پیچیده
نقش یک مهندس نرمافزار ارشد را داشته باش و این کد را بهصورت عمیق تحلیل کن.
لطفاً:
1. ابتدا هدف کلی کد را توضیح بده.
2. معماری و جریان اجرای کد را مرحلهبهمرحله شرح بده.
3. ارتباط بین توابع، کلاسها و متغیرهای مهم را مشخص کن.
4. بخشهای پیچیده را با زبان ساده توضیح بده.
5. اگر الگوی طراحی خاصی استفاده شده، آن را توضیح بده.
6. در پایان یک خلاصه ساده برای یک برنامهنویس مبتدی ارائه بده.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
2. پیدا کردن و دیباگ باگ
نقش یک متخصص Debugging را داشته باش. این کد را بررسی کن و به دنبال باگها، خطاهای منطقی و مشکلات احتمالی بگرد.
لطفاً برای هر مشکل:
* محل دقیق مشکل را مشخص کن.
* توضیح بده چرا این مشکل اتفاق میافتد.
* شرایطی که باعث بروز مشکل میشود را بیان کن.
* نسخه اصلاحشده کد را پیشنهاد بده.
* توضیح بده چرا راهحل پیشنهادی درست است.
قبل از ارائه راهحل، ابتدا علت اصلی مشکل را تحلیل کن و از حدس زدن خودداری کن.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
خطا یا رفتار غیرمنتظره:
[خطا را اینجا بنویس]
3. تحلیل جریان اجرای برنامه
این کد را مانند یک برنامه در حال اجرا شبیهسازی کن.
برای ورودی نمونه زیر:
[ورودی]
مرحلهبهمرحله توضیح بده:
1. اجرای برنامه از کجا شروع میشود.
2. مقدار متغیرها در هر مرحله چگونه تغییر میکند.
3. کدام توابع و شرطها اجرا میشوند.
4. خروجی نهایی چگونه تولید میشود.
در صورت امکان، یک جدول از تغییرات مهم متغیرها ایجاد کن. توضیحات را ساده اما دقیق ارائه بده.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
4. بررسی کیفیت و بهینهسازی کد
نقش یک Senior Software Engineer و Code Reviewer را داشته باش و این کد را بررسی کن.
کد را از نظر موارد زیر تحلیل کن:
* خوانایی و تمیزی کد
* ساختار و معماری
* عملکرد و سرعت
* مصرف حافظه
* تکرار کد
* مدیریت خطا
* امنیت
* قابلیت نگهداری و توسعه
سپس:
1. مشکلات را بر اساس میزان اهمیت دستهبندی کن.
2. برای هر مشکل یک راهحل پیشنهاد بده.
3. نسخه Refactor شده کد را ارائه کن.
4. تغییرات انجامشده را توضیح بده.
کد:
[کد را اینجا قرار بده]
5. فهم کامل کد با روش آموزشی
میخواهم این کد را واقعاً یاد بگیرم، نه اینکه فقط یک توضیح کوتاه دریافت کنم.
این کد را با روش زیر آموزش بده:
1. ابتدا هدف اصلی برنامه را در سادهترین شکل ممکن توضیح بده.
2. کد را به بخشهای کوچک تقسیم کن.
3. هر بخش را جداگانه توضیح بده.
4. برای بخشهای پیچیده مثال ساده بزن.
5. ارتباط بین بخشهای مختلف را توضیح بده.
6. اشتباهات رایجی که ممکن است هنگام تغییر این کد ایجاد شوند را بگو.
7. در پایان، یک تمرین کوچک بر اساس این کد به من بده.
8. پاسخ تمرین را بلافاصله نده؛ ابتدا اجازه بده خودم تلاش کنم.
کد:
[کد را اینجا قرار بده] | 948 |
| 19 | ۱ ساعت دگه تا پایان تخفیف
سفارش | 294 |
| 20 | مهلت تخفیف فقط تا آخر امشب
ظرفیت دریافت هدیه فقط برای ۳ نفر
پیش نیاز این دوره آشنایی با مفاهیم پایه پایتونه
برای یادگیری مفاهیم پایه پایتون میتونید این دوره
رو سفارش بدید | 893 |
