uz
Feedback
W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان

W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان

Kanalga Telegram’da o‘tish

یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه تبلیغات @w3schoolfaadmin

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان analitikasi

W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان (@pyfaw3schools) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 221 obunachidan iborat bo'lib, Taʼlim toifasida 19 127-o'rinni va Eron mintaqasida 30 484-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 221 obunachiga ega bo‘ldi.

03 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 129 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.34% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.19% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 852 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 530 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 2 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent پایتون, لرنینگ, دیتاساینس, فرمت, داده kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
یادگیری سریع و آسان برنامه نویسی بهمراه نقشه راه تبلیغات @w3schoolfaadmin

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 04 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Taʼlim toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

10 221
Obunachilar
-724 soatlar
+77 kun
+12930 kun
Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '26
Sentabr '26
+11
0 kanalda
Avgust '26
+215
0 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+463
2 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+358
2 kanalda
Get PRO
May '26
+48
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+27
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+8
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+582
2 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+283
2 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+175
2 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+317
2 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+482
2 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+454
3 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+320
3 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+717
5 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+451
4 kanalda
Get PRO
May '25
+594
4 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+463
2 kanalda
Get PRO
Mart '25
+509
8 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+535
2 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+439
3 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+417
2 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+476
5 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+618
2 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+956
6 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+1 938
13 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+518
12 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+1 813
26 kanalda
Get PRO
May '24
+3 330
3 kanalda
Sana
Obunachilarni jalb qilish
Esdaliklar
Kanallar
04 Sentabr+4
03 Sentabr0
02 Sentabr+2
01 Sentabr+5
Kanal postlari
آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و سوم: تبدیلات آفین در نامپای: قرینه‌سازی، چرخش و اعمال ماتریس روی بردارها با مثال کد ⏱️ بخش‌های مهم ویدیو: 00:00 - معرفی نوت‌بوک و ریپوی گیت‌هاب Machine Learning Foundations 00:57 - شروع بخش Eigendecomposition و رسم بردار اولیه با plot vectors 05:00 - اعمال ماتریس همانی (I) روی بردار و بدون تغییر ماندن آن 06:10 - اعمال ماتریس E: قرینه‌سازی (Flip) روی محور X 08:23 - اعمال ماتریس F: قرینه‌سازی روی محور Y 09:15 - تعریف تبدیل آفین (Affine Transformation) و حفظ موازی بودن بردارها 10:03 - انواع دیگر تبدیلات آفین: مقیاس‌دهی، برشی‌سازی (Shearing) و چرخش 13:07 - اعمال هم‌زمان چند تبدیل آفین با ماتریس A روی بردار 16:06 - تبدیل چهار بردار هم‌زمان با چسباندن آن‌ها در یک ماتریس ستونی

2
Matn yo'q...
554
3
آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت 22 ام: مراحل تمرین اعمال ماتریس، پیش‌نیاز درک تجزیه به مقادیر ویژه (Eigen Decomposition) ⏱️ بخش
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
608
4
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
696
5
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 🚀
762
6
با پشتیبانی رایگان مادام العمر با این قیمت هیچ جا پشتیبانی نمیدن
802
7
فقط یه ظرفیت تخفیف
490
8
بهترین دوره پایتون برای شروع از صفر مطلق فقط با ۹۹ هزار تومن مباحث پایه رو از صفر یاد میگیری سفارش
595
9
آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و یکم : ماتریس‌های قطری: تعریف، رابطه با ماتریس همانی و کارآمدی محاسباتی در ضرب و معکوس‌سا
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
890
10
آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیستم: معرفی نُرم فروبنیوس: محاسبه با فرمول ریاضی و پیاده‌سازی در NumPy، PyTorch و TensorFlow ⏱
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)
820
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 دوره پشتیبانی رایگان مادام العمرم داره سفارش با قیمت ۵۰۰ هزارتومن تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن سفارش
800
12
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
13
آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت نوزدهم عملیات ماتریسی اگر می‌خواهید مبانی ریاضی پشت Machine Learning، Deep Learning، PCA، سیستم
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
958
14
فقط ۱ نفر
325
15
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
16
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
989
17
آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت هجدهم : ماتریس‌های متعامد(orthogonal) در جبر خطی: چرا معکوسشان همان ترانهاده است ⏱️ بخش‌های مهم
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
1 024
18
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
888
19
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]
1 030
20
۱ ساعت دگه تا پایان تخفیف سفارش
294