W3schoolsfa | پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی آموزش رایگان

۱۴۰تمرین ازپایتون

🚀 مهندسی هوش مصنوعی؛ یکی از پردرآمدترین و پرتقاضاترین مشاغل ایران و دنیا هستش 🌍💼 ولی برای شروعش باید هزینه و زمان زیادی بذارید و ممکنه خیلی مواقع حتی هزینه زیادی برای دوره کرده باشی، اما یا خیلی طولانی بوده و خسته شدی یا اینکه اون چیزی که میخواستی نبوده 😩 ما این مسیر رو به این شکل براتون کوتاه کردیم: 📉 ✅پیدا کردن پرطرفدارترین دوره های ویدیویی udemy برای هر مبحث با زیرنویس فارسی و فایل های تمرین 🎥 ✅ دسترسی به جزوه های پرطرفدارمون یعنی بخون ، اجرا کن ، یاد بگیر که شامل پایتون، ریاضیات هوش مصنوعی ، نامپای، و کلی جزوه های مرتبط با یادگیری پایتون و هوش مصنوعی 📚🧠 ✅ دوره های ویدیویی به ترتیب نقشه راه و ویژه شروع از صفر مطلق آپلود شدند عضویت در کانال مادام العمر+ پشتیبانی مادام العمر برای سفارش سریع کلمه"کانال" رو به آیدی زیر ارسال کنید @w3schoolfaadmin

یکی از هدایایی که به قراره به ۲۰ عضو اول کانال تعلق بگیره، همین کتاب ارزشمنده، هم مهندسی پرامپت یاد میگیری و هم اخرش یاد میگیری چطوری پرامپت بنویسی که شانس پروژه گرفتنت بره بالا برای سفارش کلمه "کانال" رو به آیدب زیر بفرست: @w3schoolfaadmin

آخرین بار کِی یه دوره AI رو شروع کردی و نیمه‌کاره ول کردی؟ 😢 مشکل تو نیستی؛ مشکل اینه که مسیر نداری. یه ویدیو از اینجا، یه ویدیو از اونجا، بدون ترتیب. ما این مسیر رو چیدیم: پایتون ← یادگیری عمیق ← FastAPI ← ایجنت‌ها ← ساخت پروژه واقعی بهترین دوره‌های جهانی، ترجمه‌شده، به ترتیب درست. 🎁به ۲۰ نفر اولی که واریز کنن و رسید ارسال کنند، ۲ کتاب پرامپت + ۱۰۰ کوییز پایتون هدیه داده خواهد سفارش : @w3schoolfaadmin

لیست آموزشها : آموزش پایتون از صفر مطلق آموزش گیت هاب آموزش ساخت ۵ ربات تریدینگ با پایتون آموزش ترید با الگوریتم های ماشین لرنینگ آموزش یادگیری عمیق با گوگل کولب آموزش صفر تا صد هوش مصنوعی(یادگیری ماشین+عمیق+مدل های llm+ترنسفورمرها+RAG) آموزش fast API +داکر آموزش کار با API جمنای آموزش وایب کدینگ آموزش ایجنت های AI آموزش Claude Cowork

با 700 هزارتومن مهندس هوش مصنوعی شو و به درامد عالی برس : 🚀 کانال VIP مهندسی هوش مصنوعی؛ از صفر تا ساخت پروژه واقعی بهترین دوره‌های جهانی AI با ارزش بالای 1000 دلار، ترجمه‌شده و مرحله‌به‌مرحله + پی دی اف های بخون،اجرا کن، یاد بگیز 📚محتویات کانال به ترتیب نقشه راه: 🐍 پایتون از صفر مطلق 🤖 ساخت ۵ ربات تریدینگ با پایتون 📈 ترید با الگوریتم‌های ماشین لرنینگ 🧠 یادگیری عمیق با گوگل کولب 🎯 هوش مصنوعی از صفر تا صد 🍁آموزش ساخت اپلیکشن با fast api ✨ آموزش کار با GEMINI API 💻 وایب کدینگ وب سایت و اپلیکشن 🕹 آموزش پروژه محور ساخت ایجنت های AI آموزش Claude Cowork 🔥 و آپدیت‌های آینده هم بدون هزینه 📕کتاب های پی دی اف آسان آموز با لین‌ک اجرای مثال(نامپای،پانداس،ماشین لرنینگ،دیپ لرنینگ، آمار دیتاساینس) 📕کتاب پی دی اف پرامپت های هوش مصنوعی برای یادگیری پایتون با پشتیبانی رایگان مادام العمر برای سفارش کلمه "کانال" رو به آیدی زیر بفرست @w3schoolfaadmin

قسمت آخر ۸. Deployment، Docker و MLOps در نهایت باید یاد بگیرید چطور پروژه هوش مصنوعی خود را روی یک سرور یا سیستم واقعی اجرا و مدیریت کنید. این بخش معمولاً با مفاهیمی مثل Deployment، Docker و MLOps مرتبط است. برای پروژه‌های معمولی هوش مصنوعی بهتر است یاد بگیرید چطور: مدل را روی سرور اجرا کنید داده‌ها را مدیریت کنید مدل را دوباره آموزش دهید عملکرد مدل را بررسی و کنترل کنید نسخه‌های مختلف مدل را مدیریت کنید برای پروژه‌هایی که با LLMها کار می‌کنند، بهتر است موارد دیگری را هم یاد بگیرید، مثل: مدیریت نسخه‌های مختلف Prompt و مدل ارزیابی عملکرد مدل بررسی عملکرد مدل در زمان استفاده واقعی بررسی و کنترل هزینه استفاده از مدل در نهایت، بازار کار بیشتر به دنبال افرادی است که فقط یک نمونه اولیه از یک سیستم هوش مصنوعی نمی‌سازند، بلکه می‌توانند آن را واقعاً اجرا کنند، روی سرور قرار دهند و در ادامه هم مدیریت و نگهداری کنند.

مهارت‌های هوش مصنوعی که باید تا آخر امسال یاد بگیرید، قسمت دوم: ۴. RAG و پیدا کردن اطلاعات RAG یکی از روش‌های کاربردی برای وصل کردن مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT به اطلاعات و داده‌های خارج از مدل است. برای مثال، فرض کنید یک شرکت هزاران فایل و سند دارد. به‌جای اینکه مدل را دوباره آموزش دهیم، می‌توانیم کاری کنیم که هنگام پاسخ دادن، اطلاعات موردنیازش را از این فایل‌ها پیدا کند و از آن‌ها استفاده کند. بعد از یادگیری اصول اولیه RAG، بهتر است با روش‌های پیشرفته‌تر هم آشنا شوید: Hybrid Search — ترکیب چند روش جستجو برای پیدا کردن اطلاعات بهتر Reranking — مرتب کردن دوباره نتایج و قرار دادن مرتبط‌ترین نتیجه‌ها در اول لیست Metadata Filtering — فیلتر کردن اطلاعات بر اساس مواردی مثل تاریخ، نوع فایل یا نویسنده Multimodal RAG — استفاده از RAG برای اطلاعات مختلف مثل متن، عکس و فایل‌های دیگر Agentic RAG — استفاده از Agentها برای پیدا کردن اطلاعات موردنیاز به شکل هوشمندانه‌تر Graph-based Retrieval — پیدا کردن اطلاعات بر اساس ارتباط بین داده‌ها SQL و Structured-data Retrieval — گرفتن اطلاعات از دیتابیس‌ها و داده‌های ساختاریافته در این مرحله، یاد گرفتن اصول جستجو و بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) اهمیت زیادی دارد. ۵. AI Agentها و استفاده از ابزارها یکی از مهارت‌هایی که بهتر است قبل از سال ۲۰۲۷ زمان زیادی برای یادگیری آن بگذارید، AI Agentها هستند. یک Agent فقط یک مدل زبانی مثل ChatGPT نیست که یک پرامپت خوب به آن داده باشیم. یک Agent می‌تواند برای رسیدن به یک هدف مشخص، تصمیم بگیرد از چه ابزاری استفاده کند، یک کار را انجام دهد، نتیجه را بررسی کند و در صورت نیاز مرحله بعدی را خودش انتخاب کند. برای مثال، می‌توانیم یک Agent بسازیم که وقتی از آن می‌خواهیم درباره چند شرکت تحقیق کند، خودش اطلاعات موردنیاز را جستجو کند، نتایج را بررسی کند و در نهایت یک گزارش آماده کند. برای کار با Agentها بهتر است این موارد را یاد بگیرید: Function Calling — اینکه مدل بتواند یک تابع یا ابزار مشخص را اجرا کند Tool Design — طراحی ابزارهایی که Agent بتواند از آن‌ها استفاده کند State — نگه داشتن وضعیت فعلی کار Memory — نگه داشتن اطلاعات برای استفاده در مراحل بعد Planning — برنامه‌ریزی مراحل لازم برای رسیدن به یک هدف Human-in-the-loop — وارد کردن انسان در بعضی مراحل برای بررسی یا تأیید تصمیم‌ها Multi-agent Systems — استفاده از چند Agent که هرکدام وظیفه متفاوتی دارند اهمیت این مهارت در بازار کار هم در حال بیشتر شدن است. طبق تحلیل مربوط به Stanford AI Index 2026، مهارت‌های مربوط به Agentهای هوش مصنوعی به‌عنوان یک حوزه مهارتی جدید در حال شکل‌گیری هستند و تعداد آگهی‌های شغلی مرتبط با Agentها بین سال‌های ۲۰۲۴ و ۲۰۲۵ به‌سرعت افزایش پیدا کرده است. اما لازم نیست هر فریم‌ورک جدیدی که برای ساخت Agent معرفی می‌شود را یاد بگیرید. فریم‌ورک‌ها ممکن است به‌سرعت تغییر کنند، اما مفاهیم و ساختار اصلی Agentها ماندگارتر هستند. بنابراین بهتر است تمرکز اصلی شما روی یادگیری این مفاهیم باشد. ۶. هوش مصنوعی چندرسانه‌ای (Multimodal AI) هوش مصنوعی دیگر فقط با متن کار نمی‌کند. مدل‌های جدید می‌توانند اطلاعات مختلفی را هم‌زمان پردازش کنند. برای مثال، می‌توانند با این نوع اطلاعات کار کنند: تصویر صدا ویدیو اسناد و فایل‌ها اسکرین‌شات جدول‌ها متن برای مثال، می‌توانید یک پروژه بسازید که در آن یک مدل بینایی-زبانی (Vision-Language Model) را با RAG ترکیب کنید. در چنین سیستمی، برنامه می‌تواند درباره متن و تصاویر موجود در یک سند به سؤال‌های کاربر پاسخ دهد. این نوع سیستم‌ها برای پروژه‌هایی مثل موارد زیر بسیار کاربردی هستند: کار با اسناد و فایل‌ها ساخت Agentهایی که با کامپیوتر کار می‌کنند پشتیبانی از مشتریان پروژه‌های تحقیقاتی کار با اطلاعات و داده‌های شرکت‌ها ۷. APIها و ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی در این مرحله باید یاد بگیرید چطور یک مدل هوش مصنوعی را به یک برنامه واقعی و قابل استفاده تبدیل کنید. برای این کار بهتر است با موارد زیر آشنا شوید: REST API — روشی برای ارتباط بین برنامه‌ها FastAPI — ابزاری در پایتون برای ساخت API Authentication — روش شناسایی و تأیید هویت کاربران Database — برای ذخیره و مدیریت اطلاعات Webhooks — برای دریافت خودکار اطلاعات از سرویس‌های دیگر Background Jobs — انجام بعضی کارها در پس‌زمینه Streaming — ارسال اطلاعات به‌صورت مرحله‌به‌مرحله، مثل زمانی که پاسخ ChatGPT کم‌کم روی صفحه ظاهر می‌شود Rate Limiting — محدود کردن تعداد درخواست‌ها برای جلوگیری از فشار زیاد روی سیستم

مهارت‌های هوش مصنوعی که باید تا آخر امسال یاد بگیرید، قسمت اول ۱. پایتون و برنامه‌نویسی اول از همه پایتون (Python) را یاد بگیرید. لازم نیست از همان اول خیلی حرفه‌ای شوید، اما باید با چیزهایی مثل تابع، کلاس، کار با داده‌ها، API، برنامه‌نویسی، تست کردن کد، Git و پیدا کردن و درست کردن خطاها آشنا باشید. امروزه کار در حوزه هوش مصنوعی فقط این نیست که یک مدل را آموزش بدهید. باید بتوانید مدل هوش مصنوعی را به چیزهای دیگری مثل دیتابیس، API، ابزارهای مختلف و برنامه‌های دیگر وصل کنید و کاری کنید که مدل واقعاً داخل یک برنامه قابل استفاده باشد. پایتون هنوز یکی از مهم‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای کار در حوزه هوش مصنوعی است. طبق گزارش AI Index 2026، در سال ۲۰۲۵ در بیش از ۲۵۸ هزار آگهی شغلی در آمریکا به پایتون اشاره شده بود. ۲. یادگیری ماشین و آمار فقط به خاطر محبوب شدن ChatGPT و مدل‌های زبانی، یادگیری ماشین قدیمی‌تر را کنار نگذارید. بهتر است این موضوعات را یاد بگیرید: رگرسیون و دسته‌بندی — مثلاً پیش‌بینی قیمت خانه یا تشخیص اینکه یک ایمیل اسپم است یا نه درخت تصمیم و مدل‌های ترکیبی خوشه‌بندی — پیدا کردن گروه‌های مشابه در بین داده‌ها مهندسی ویژگی‌ها — آماده کردن اطلاعات به شکلی که مدل بهتر بتواند از آن‌ها استفاده کند ارزیابی مدل — بررسی اینکه مدل چقدر خوب کار می‌کند احتمال و آمار بایاس و واریانس — دو مورد مهم که روی عملکرد مدل تأثیر می‌گذارند Cross-validation — روشی برای اینکه مطمئن شویم مدل واقعاً خوب یاد گرفته و فقط روی داده‌های آموزشی خوب عمل نمی‌کند آماده‌سازی و تمیز کردن داده‌ها لازم نیست همه الگوریتم‌ها را حفظ کنید. مهم‌تر این است که بفهمید یک مدل چرا خوب کار می‌کند، چه زمانی ممکن است اشتباه کند و چطور می‌توانیم بفهمیم عملکردش خوب است یا نه. اگر این مفاهیم پایه را خوب یاد بگیرید، بعداً فهمیدن سیستم‌های جدید هوش مصنوعی هم خیلی راحت‌تر می‌شود. ۳. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بعد از این‌ها، بهتر است یاد بگیرید مدل‌هایی مثل ChatGPT در سطح کلی چطور کار می‌کنند. با این مفاهیم آشنا شوید: Transformer — تکنولوژی اصلی که در بسیاری از مدل‌های زبانی جدید استفاده می‌شود. Token و Tokenization — اینکه مدل متن را چطور به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم می‌کند تا بتواند آن را پردازش کند. Attention — روشی که مدل با استفاده از آن متوجه می‌شود کدام قسمت‌های متن مهم‌تر هستند. Embedding — تبدیل کلمات و اطلاعات به اعداد، تا مدل بتواند ارتباط بین آن‌ها را بهتر درک کند. Context Window — مقدار اطلاعاتی که مدل می‌تواند در یک گفتگو یا درخواست در نظر داشته باشد. Inference — زمانی که مدل از چیزهایی که یاد گرفته استفاده می‌کند و جواب می‌دهد. Fine-tuning — آموزش بیشتر یک مدل آماده برای اینکه در یک کار خاص بهتر عمل کند. Quantization — کم‌حجم‌تر کردن مدل تا بتواند با سرعت بیشتر و منابع کمتری اجرا شود. Structured Output — گرفتن خروجی مرتب و مشخص از مدل؛ مثلاً خروجی به شکل JSON. بعد از اینکه این مفاهیم را یاد گرفتید، قدم بعدی این است که با پایتون برنامه‌هایی بسازید که از مدل‌های زبانی مثل ChatGPT استفاده می‌کنند.

چطور با پایتون وارد دنیای دیتاساینس بشیم؟

♦️پیش ثبت نام رایگان در اولین دوره تولوپ ✅ آغاز گروه بندی تیم ها از سه شنبه ۱۴ مهرماه ۱۴۰۵ 🔶 در این مسیر یاد می‌گیری: ▪️اصول نرم افزار به زبان خودمونی ▪️طراحی وب و برنامه نویسی ▪️فرانت‌اند، بک‌اند و دیتابیس ▪️مدیریت سورس و تیکت ▪️هاستینگ و راه اندازی دامنه ▪️بکارگیری حرفه ای هوش مصنوعی 🔷 ویژگی‌های دوره: ▪️منتورینگ زنده و تعاملی ▪️شبیه‌سازی تیم‌های نرم‌افزاری ▪️آموزش پروژه‌محور و عملی ▪️رزومه‌سازی و آمادگی برای مصاحبه‌ 🟢 بدون پیش نیاز ❗️فرصت پیش ثبت نام رو به پایانه، صندلی خودت رو همین حالا رزرو کن 👇🏻 🌐 toloop.ir حرفه ای ها تولوپن، تو هم تولوپ باش! 📩 پاسخ به سؤال‌ها: @toloopir_admin @toloopir

دوره ریاضیات برای مهندسین هوش مصنوعی با ترجمه یکی از بهترین دوره های یودمی : فایل تمرین دوره: قسمت اول: قسمت دوم: قسمت سوم: قسمت چهارم: قسمت پنجم: قسمت ششم: قسمت هفتم: قسمت هشتم: قسمت نهم: قسمت دهم: قسمت یازدهم: قسمت دوازدهم: قسمت سیزدهم قسمت چهاردهم: قسمت پانزدهم: قسمت شانزدهم: قسمت هفدهم: قسمت هجدهم قسمت نوزدهم قسمت بیستم: قسمت بیست و یکم: قسمت بیست و دوم: قسمت بیست و سوم: قسمت بیست و چهارم: قسمت بیست و پنجم: قسمت بیست و ششم:

برگه تقلب(چیت شیت) الگوریتم های هوش مصنوعی

🔹 یک مثال واقعی از Data Science فرض کنید اطلاعات فروش یک فروشگاه را بررسی می‌کنید. می‌خواهید ببینید کدام خریدها ارزش بیشتری داشته‌اند.

SELECT customer_id, product_id, quantity, price,
       quantity * price AS transaction_value
FROM sales
ORDER BY transaction_value DESC;

این کد چه کمکی می‌کند؟ • پیدا کردن خریدهای گران‌تر • پیدا کردن مشتری‌های مهم‌تر • بررسی خریدهای خیلی بزرگ و غیرعادی • آماده کردن اطلاعات برای تحلیل بیشتر 🔹 اشتباهات رایج اشتباه ۱ — فراموش کردن DESC اگر می‌خواهید بیشترین حقوق اول نمایش داده شود:

ORDER BY salary DESC;

اگر فقط بنویسید:

ORDER BY salary;

حقوق‌ها معمولاً از کم به زیاد مرتب می‌شوند. اشتباه ۲ — انتخاب ستون اشتباه دقت کنید ستونی که برای مرتب کردن استفاده می‌کنید، همان چیزی باشد که واقعاً می‌خواهید بررسی کنید. مثلاً اگر می‌خواهید حقوق افراد را مرتب کنید، باید از ستون salary استفاده کنید. اشتباه ۳ — اشتباه در مرتب کردن چند ستون این دستور:

ORDER BY department, salary DESC;

یعنی:

department → از A تا Z
salary → از زیاد به کم

یعنی هر دو ستون نزولی نیستند. اگر می‌خواهید هر دو نزولی باشند:

ORDER BY department DESC, salary DESC;

اشتباه ۴ — اشتباه گرفتن WHERE با ORDER BY این دو دستور کار متفاوتی دارند: WHERE → ردیف‌ها را فیلتر می‌کند؛ یعنی مشخص می‌کند چه اطلاعاتی نمایش داده شود. ORDER BY → ردیف‌ها را مرتب می‌کند؛ یعنی مشخص می‌کند اطلاعات با چه ترتیبی نمایش داده شوند. مثلاً:

WHERE salary > 5000

یعنی فقط افرادی را نشان بده که حقوقشان بیشتر از ۵۰۰۰ است. اما:

ORDER BY salary DESC

یعنی افراد را از بیشترین حقوق به کمترین حقوق مرتب کن. 🔹 سؤالات ۱. ORDER BY چیست؟ ORDER BY برای مرتب کردن نتیجه یک Query استفاده می‌شود. می‌توانیم اطلاعات را بر اساس یک یا چند ستون مرتب کنیم. ۲. حالت پیش‌فرض مرتب‌سازی چیست؟ به طور معمول، حالت پیش‌فرض:

ASC

است. یعنی از کم به زیاد یا از A تا Z. ۳. چطور بیشترین حقوق را پیدا کنیم؟

SELECT * FROM employees
ORDER BY salary DESC;

یعنی کارکنان را بر اساس حقوق، از بیشترین به کمترین مرتب کن. ۴. آیا می‌توانیم بر اساس چند ستون مرتب کنیم؟ بله. مثلاً:

ORDER BY department ASC, salary DESC;

یعنی: اول دپارتمان‌ها را به ترتیب الفبایی مرتب کن. بعد داخل هر دپارتمان، حقوق را از زیاد به کم مرتب کن. ۵. تفاوت ASC و DESC چیست؟ ASC یعنی صعودی:

1 → 2 → 3 → 4
A → B → C → D

DESC یعنی نزولی:

4 → 3 → 2 → 1
D → C → B → A

🎯 تمرین ۱. یک Query بنویسید که همه محصولات را از ارزان‌ترین تا گران‌ترین نمایش دهد. ۲. یک Query بنویسید که کارکنان را از بیشترین حقوق تا کمترین حقوق نمایش دهد. ۳. یک Query بنویسید که مشتری‌ها را بر اساس نام، به ترتیب الفبایی نمایش دهد. ۴. یک Query بنویسید که فروش‌ها را بر اساس تاریخ مرتب کند و جدیدترین فروش‌ها را اول نشان دهد. ۵. یک Query بنویسید که: اول کارکنان را بر اساس نام دپارتمان، الفبایی مرتب کند. بعد داخل هر دپارتمان، کارکنان را بر اساس حقوق از بیشترین به کمترین مرتب کند. 🎯 نکات مهمی که باید یادتان بماند • ORDER BY برای مرتب کردن اطلاعات است. • ASC یعنی صعودی؛ از کم به زیاد. • DESC یعنی نزولی؛ از زیاد به کم. • حالت پیش‌فرض معمولاً ASC است. • می‌توانیم عددها، متن‌ها و تاریخ‌ها را مرتب کنیم. • می‌توانیم بر اساس چند ستون مرتب‌سازی انجام دهیم. • WHERE اطلاعات را فیلتر می‌کند. • ORDER BY اطلاعات را مرتب می‌کند. • ORDER BY برای پیدا کردن موارد بیشترین، کمترین، بالاترین و پایین‌ترین خیلی کاربردی است.

اطلاعیه: دوستان عزیزی که کتاب یادگیری عمیق برای مبتدیان رو سفارش دادن ، نسخه آپدیت شدش منتشر شد، برای دریافت و دانلود نسخه جدید به پشتیبانی پیام بدید: @w3schoolfaadmin

پرامپت های هوش مصنوعی برای یادگیری سریع و راحت اسکالرها:

اسکالر رو در ریاضیات و یادگیری ماشین با مثال روزمره توضیح بده.
فرقش با بردار و ماتریس چیه؟ در ۵ خط و بدون فرمول سنگین.

``` یک اسکالر (عدد ۵) رو در NumPy، PyTorch و TensorFlow بساز. کد هر سه رو کنار هم بنویس و بگو تفاوت نوع داده‌ی خروجی هر کدوم چیه.

جمع، ضرب، توان و جذر روی اسکالرها رو در هر سه کتابخانه نشون بده. هر خط کد رو با یک کامنت فارسی توضیح بده.

تفاوت اسکالر پایتون (float) با تنسور صفر بعدی (0-D tensor) رو توضیح بده. چطور در PyTorch با .item() و در TensorFlow با .numpy() عدد رو بیرون بکشم؟ dtype و shape اسکالر رو هم نشون بده.

اسکالرها دقیقاً کجای شبکه‌ی عصبی استفاده میشن؟ (مثل learning rate، loss، bias) با یک مثال کوچک کدنویسی‌شده نشون بده. `