Algorithm design & data structureچ

🔹 دوره آموزشی «علـــــم داده (Data Science)» 🟢 اهداف دوره: ⏺ تربیت متخصص #دیتا_ساینس و تحلیل داده ⏺ پیاده‌سازی علم داده به صورت کاربردی ⏺ آماده‌سازی و تقویت دانشجویان برای اشتغــال یا تحصیل ⏺ ارتقاء رزومه دانش‌پذیران ✅ آموزش با نرم افزارها و زبــان‌های R، Python و SQL 🔥 نیاز روز بــــازار کــــار ایــــــران و خـــارج 🔬 آموزش #آنلاین به همراه انجام پروژه و موردکاوی‎های واقعی 🏛 موسسه آموزش عالی آزاد توسعه ✅ با گواهینامه مورد تایید وزارت علوم، تحقیقات و فناوری 📌 مشاوره رایگان و مشاهده جزئیات دوره: ➡️ httb.ir/x5ysj ➡️ httb.ir/x5ysj ➡️ httb.ir/x5ysj ➖➖➖

سلام دوستان 😁 👋🏻 دوستانی اگر درس های شبکه های کامپیوتری , ساختمان داده , طراحی الگوریتم , مبانی کامیپوتر , برنامه نویسی پیشرفته , معادلات دیفرانسیل , مدار منطقی , معماری کامپیوتر و ... مشکل یا تمرین دارند برای رفع مشکلات میتوانید به آیدی زیر پیام بدید حتماً به شما کمک خواهم کرد😉 👉 @Se_mohamad

نمایش درختی بسیار خوب از Fibonacci 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مدل کردن در هوش مصنوعی به معنای ساخت یک نمایش ریاضی یا کامپیوتری از یک سیستم پیچیده است که به ما کمک می‌کند تا این سیستم را بهتر درک کنیم و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهتر از آن انجام دهیم. این مدل‌ها معمولاً براساس داده‌های ورودی و خروجی سیستم ساخته می‌شوند و با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی و آمار، قابل استفاده برای پژوهش، تحلیل، پخش، گسترش و بهبود عملکرد سامانه هستند. برای مثال، در حوزه پردازش زبان طبيعي، چالش تفسیر و تولید زبان برای کامپيوتر هست. با استفاده از دادگان زباني بسياري كه جمع آوري شده است، يك مدل يادگيري عميق (deep learning) يك شبكة عصبي عظيم را با كيلو ها نرون در لايات (layers) تولید كرده است. این شبکة عصبى قادر به تولید جملات جديد بعد از خواندن دادگان زبانى خود است. برخلاف روش‌های سنتی، مدل‌سازى در هوش مصنوعى به صورت خودکار و بدون نظارت انجام مى‏ شود. الگوريتم‏ هاى يادگيرى عظيم (deep learning) كارآئى خود را در حالاتى كسب كرده‏ اند كه نقطۀ قابلى ‏پذيرش‏ بالاترى دارند. 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

آرایه B برای محاسبه ضرب دوجمله ای به صورت پویا 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔹 دوره آنلاین آمار برای علم داده با R، Minitab و JMP ⏰ 75 ساعت آموزشی با مطالعات موردی واقعی و تمرین 🟢 مناسب کلیه رشته‌های مهندسی و مدیریت و علوم پایه 💎 آموزش #آنلاین به همراه انجام تمرین و موردکاوی‎های واقعی 👤 مدرسین دوره: ✅دکتر مجیـد ایـوزیــان و مهندس نیما عینعلی 🏛 موسسه آموزش عالی آزاد توسعه 🛒 با گواهینامه مورد تایید وزارت علوم، تحقیقات و فناوری 📌 مشاوره رایگان و مشاهده جزئیات دوره: ➡️ httb.ir/9KWc9 ➡️ httb.ir/9KWc9 ➡️ httb.ir/9KWc9 ➖➖

📊 صفر تا صد تحلیل داده رو در یک بوت‌کمپ یاد بگیر و استخدام شو! ✅ تو این بوتکمپ تمام پیش‌نیاز‌های تحلیل داده مثل پایتون و SQL رو آموزش می‌بینی، ✅ در ادامه در مباحث آمار ماشین‌لرنینگ و روش‌های تحلیل داده مهارت کسب می‌کنی ✅ در آخر هم زیر و بم مصاحبه شغلی و رزومه‌نویسی این حوزه رو از اساتید حرفه‌ای این حوزه یاد می‌گیری. ✴️ جلسات انتقال تجربه با بزرگان این حوزه از شرکت‌هایی مثل دیجی‌کالا، اسنپ و اُفود هم برگزار میشه تا بتونید آینده خودتون در این حوزه رو دقیق ترسیم کنید. 💥 ۳۰ درصد تخفیف ثبت‌نام زودهنگام فقط تا ۱۰ اسفند ماه 🔴 قابلیت پرداخت به صورت اقساط در 4 ماه 🌐 برای دریافت مشاوره رایگان و ثبت‌نام روی لینک زیر کلیک کنید: 🔗 https://dnkr.ir/yNaNP 🔗 https://dnkr.ir/yNaNP

💥 دوره آنلاین متخصص ماشین لرنینگ با مدرک دانشگاه تهران ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ❗️ چرا این دوره: ⬅️ تضمین استخدام داوطبین برتر در سازمان پژوهش های علمی و صنعتی ایران ⬅️ انجام، ۱۵ مینی پروژه و ۵ پروژه مستقل و یک پروژه جامع در طول دوره . ⬅️ مدرک دو زبانه از دانشگاه تهران ⬅️ پشتیبانی علمی ۲۴ ساعته ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ✅ 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 ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 🔍 جهت دریافت مشاوره و اطلاعات تکمیلی؛ از طریق سایت آن آکادمی اقدام نمایید. ➡️ httb.ir/NT6Yj ➡️ httb.ir/NT6Yj ➡️ httb.ir/NT6Yj --------------------------------------- ☎️ 02188905269 💬 @onacademy ➖➖➖➖➖➖

گراف مورد نظر برای کد BFS

کد الگوریتم BFS 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

توابع بی نهایت زیادی وجود دارد. به منظور مقایسه آنها با ما ترجیح می دهیم آنها را به عنوان توابع ساده بدون از دست دادن طبقه بندی کنیم از خواص آنها در واقع می خواهیم یک تابع ساده را برای آن انتخاب کنیم هر دسته از توابع را مانند شکل بالا آن را دسته بندی میکنیم. 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚨 دوره آنلاین متخصص ماشین لرنینگ با مدرک دانشگاه تهران ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ❕ چرا این دوره: 🔴 تضمین استخدام داوطبین برتر در سازمان پژوهش های علمی و صنعتی ایران 🔴 انجام، ۱۵ مینی پروژه و ۵ پروژه مستقل و یک پروژه جامع در طول دوره . 🔴 مدرک دو زبانه از دانشگاه تهران 🔴 پشتیبانی علمی ۲۴ ساعته ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ✅️ 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 ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 🔗 جهت دریافت مشاوره و اطلاعات تکمیلی؛ از طریق سایت آن آکادمی اقدام نمایید. ➡️ httb.ir/kH5lf ➡️ httb.ir/kH5lf ➡️ httb.ir/kH5lf --------------------------------------- ☎️ 02188905269 💬 @onacademy ➖➖➖➖➖➖

شبه کد و مثالی از Expectimax 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مثالی از پیچدگی زمانی قطعه کد 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔔 #دعوت_به_کار 💢 دعوتتون میکنیم به شرکت در وبینار رایگان کار در فضای بین‌الملل و فریلنسری! ✔️ تو این گپ و گفت، از #ساخت_اکانت تا چالش‌های کار تو فضای بین‌الملل قراره باهم صحبت کنیم. ✨ شروع قیمت طراحی وردپرس از ۱۰۰ دلار تا ۱۲۰۰ دلار 💰 ✨ تعداد پروژه فعال پایتون بیش از ۲۰ هزار 🔴 ** این وبینار برای تمام دانشجوها ، برنامه‌نویسا، Ui/Ux کارا و سئو منجیر ها از مبتدی تا حرفه‌ای، مناسبه😉 ثبت نام در وبینار فریلنسری: 🌐 httb.ir/qjn9z ⬅️ قرار ما : 🗓 سه شنبه || ۲۴ بهمن ماه 🕖 ساعت۱۹:۰۰ 👨‍💻 مدرس : علیرضا قیمتی 💬 کانال تلگرام: @etekanesh

سلام دوستان اگه پایتورچ کار کرده باشید، میدونید که برای تعریف یک لایه فولی‌کانکتد از دستور nn.Linear استفاده میشه. این دستور دو تا ورودی مهم داره: nn.Linear(in_features, out_features) این دو تا ورودی چیه؟ in_features به تعداد ورودی‌های این لایه اشاره داره. مثلا توی شکل بالا، لایه فولی کانکتد 9 تا ورودی داره. out_features هم به تعداد نورونهای (یا تعداد خروجی‌های) این لایه اشاره داره. توی شکل بالا 4 هست. یعنی شکل بالا به صورت زیر نوشته میشه: nn.Linear(9, 4) روش دیگری هم برای این کار وجود دارد که دستور nn.LazyLinear که برای تنبلاست! 😁 همون لایه فولی کانکتده ولی دیگه به تعیین تعداد ورودی‌ها (یا in_features) نیازی نداره. یعنی همون لایه بالا به شکل زیر تعریف میشه: nn.LazyLinear(4) 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

پیاده سازی Minimax 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer