دوره هوش مصنوعی آیولرن

📌 بینایی ماشین و تشخیص اشیاء: دریچه‌ای به دنیای هوش مصنوعی
بینایی ماشین (Computer Vision) یکی از شاخه‌های پیشرفته و جذاب هوش مصنوعی است که هدف آن درک و تفسیر تصاویر و ویدئوها توسط ماشین‌هاست. این فناوری می‌تواند تصاویری مانند چهره‌ها، اشیاء، متون و حتی حرکات را تجزیه و تحلیل کند.

🤔 بینایی ماشین چیست؟
بینایی ماشین به ماشین‌ها این توانایی را می‌دهد که دنیای واقعی را از طریق تصاویر و ویدئوها درک کنند. این فناوری شامل مراحل زیر است:

جمع‌آوری داده‌ها: شامل تصاویر یا ویدئوها از منابع مختلف.
پردازش تصویر: حذف نویزها، بهبود کیفیت تصویر و آماده‌سازی برای تحلیل.
تحلیل تصویر: شناسایی و تفسیر اشیاء، الگوها و روابط در تصویر.


🔍 کاربردهای بینایی ماشین
امنیت و نظارت: شناسایی چهره، پلاک خودرو و تحلیل جمعیت.
خودروهای خودران: تشخیص موانع، خطوط جاده و علائم راهنمایی.
پزشکی: تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی (MRI، CT).
کشاورزی: تشخیص کیفیت محصولات، پایش گیاهان و شناسایی آفات.
تجارت الکترونیک: شخصی‌سازی تجربه مشتری با استفاده از تحلیل تصاویر.

⚙️ ابزارها و کتابخانه‌های محبوب در بینایی ماشین
برای توسعه پروژه‌های بینایی ماشین از ابزارهای زیر می‌توان استفاده کرد:

استفاده ازOpenCV: کتابخانه قدرتمند برای پردازش تصویر.
استفاده ازTensorFlow و PyTorch: برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق.
استفاده ازYOLO: الگوریتم تشخیص اشیاء سریع و دقیق.
استفاده ازLabelImg: ابزاری برای برچسب‌گذاری داده‌ها.
استفاده از Matplotlib و Seaborn: برای تجسم داده‌ها.

استفاده از 🌟 YOLO: الگوریتم پیشرفته برای تشخیص اشیاء
یکی از سریع‌ترین و دقیق‌ترین الگوریتم‌های تشخیص اشیاء است.
مزایای YOLO:

سرعت بالا در پیش‌بینی.
قابلیت تشخیص هم‌زمان چندین شیء.
مناسب برای دستگاه‌های با توان محاسباتی محدود.

🛠 پروژه: تشخیص اشیاء در تصاویر با YOLO
این پروژه شامل مراحل آماده‌سازی، آموزش و پیش‌بینی مدل است.
1️⃣ نصب کتابخانه‌ها

pip install ultralytics opencv-python matplotlib

2️⃣ بارگذاری و پیش‌بینی با مدل YOLO

from ultralytics import YOLO  
import cv2  
import matplotlib.pyplot as plt  

# بارگذاری مدل YOLO  
model = YOLO('yolov8s.pt')  

# خواندن تصویر  
image_path = 'image.jpg'  
image = cv2.imread(image_path)  

# پیش‌بینی  
results = model(image_path)  

# نمایش نتایج  
results.save('output/')  
plt.imshow(cv2.cvtColor(cv2.imread('output/image.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB))  
plt.axis('off')  
plt.show()  

3️⃣ آموزش مدل روی داده‌های سفارشی

model.train(    data='dataset.yaml',  # فایل پیکربندی داده‌ها  
    epochs=50,  # تعداد تکرارها  
    imgsz=640,  # سایز تصاویر  
    batch=16    # تعداد نمونه در هر دسته  
)

4️⃣ ارزیابی و استفاده از مدل

metrics = model.val()  
print(metrics)  # نمایش دقت و معیارها  

💡 کاربردهای پروژه:
سیستم‌های نظارتی: شناسایی افراد یا اشیاء در ویدئوهای امنیتی.
تجارت الکترونیک: تشخیص محصولات و دسته‌بندی خودکار آن‌ها.
پزشکی: شناسایی مناطق خاص در تصاویر پزشکی.

🌟 به کمک این پروژه می‌توانید قدرت واقعی بینایی ماشین را لمس کنید
💡 کانال تخصصی آموزش و پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن
✨ @aiolearn_ai

💡 ترانسفورمرها: پایه‌ای برای انقلاب در هوش مصنوعی 🚀✨

ترانسفورمرها یکی از پیشرفته‌ترین معماری‌ها در دنیای یادگیری عمیق هستند که در بسیاری از مسائل پیچیده مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتر و حتی علم روباتیک استفاده می‌شوند. آن‌ها انقلابی در مدل‌سازی داده‌های توالی ایجاد کرده‌اند و مدل‌هایی مانند BERT، GPT و T5 بر اساس این معماری ساخته شده‌اند.

📘 ترانسفورمر چیست؟
ترانسفورمرها از مفهومی به نام مکانیزم توجه (Attention Mechanism) استفاده می‌کنند که به مدل اجازه می‌دهد اطلاعات مهم‌تر را از کل داده‌ها پیدا کند و تمرکز کند. این ویژگی باعث می‌شود ترانسفورمرها برخلاف مدل‌های RNN یا LSTM که به ترتیب داده‌ها وابسته بودند، تمام توالی داده را به صورت موازی پردازش کنند.

🎯 چرا ترانسفورمرها؟
1️⃣ پردازش موازی: سرعت بالا به دلیل پردازش همزمان داده‌ها.
2️⃣ پایداری بیشتر: حل مشکل ناپایداری گرادیان در مدل‌های قدیمی‌تر مانند RNN.
3️⃣ کاربرد گسترده: قابلیت استفاده در زبان، تصویر، صدا، و حتی مسائل ریاضی.

📊 ترانسفورمر چگونه کار می‌کند؟
معماری ترانسفورمر شامل دو بخش اصلی است:
1️⃣ استفاده ازEncoder (رمزگذار): داده‌های ورودی را به یک نمایش برداری فشرده تبدیل می‌کند.

2️⃣استفاده از Decoder (رمزگشا): این بردارها را به خروجی مورد نظر مانند متن ترجمه‌شده تبدیل می‌کند.

🔑 در مرکز این فرآیند، مکانیزم توجه خودی (Self-Attention) قرار دارد که تعیین می‌کند هر کلمه یا ورودی چگونه با سایر قسمت‌های داده مرتبط است.

🌟 کاربردهای ترانسفورمرها 🌍:

ترجمه متون 📚: مانند Google Translate.
تولید محتوا ✍️: مدل‌هایی مثل GPT برای نوشتن مقالات، داستان‌ها و حتی کد.
خلاصه‌سازی متون 📖: خلاصه کردن مقاله‌ها و اسناد طولانی.
تشخیص احساسات 😃😡: تحلیل مثبت یا منفی بودن نظرات کاربران.
بینایی کامپیوتر 👁: مانند Vision Transformer برای تشخیص تصاویر.
مدل‌های چندوجهی 🔗: ترکیب متن، تصویر و صدا برای ایجاد تعاملات پیچیده.
💻 ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشنهادی:

استفاده از Hugging Face Transformers 🤗: بهترین ابزار برای دسترسی به مدل‌های آماده مثل BERT، GPT-3، RoBERTa و T5.
استفاده ازPyTorch 🔥: برای ساخت و سفارشی‌سازی معماری‌های ترانسفورمر.
استفاده ازTensorFlow 📦: پشتیبانی قدرتمند از مدل‌های ترانسفورمر.

🛠 ترفندهای یادگیری ترانسفورمرها:

🎓 مطالعه معماری: ابتدا با مقاله اصلی ترانسفورمر از Google شروع کنید (Attention is All You Need).
📚 تمرین با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده: از BERT یا GPT برای انجام پروژه‌های شخصی استفاده کنید.
🧩استفاده از Fine-tuning: داده‌های سفارشی خود را برای تنظیم مدل‌ها به کار ببرید.
👀 بصری‌سازی مکانیزم توجه: ابزارهایی مثل BertViz به شما کمک می‌کنند مکانیزم توجه را بهتر درک کنید.

تحلیل متن با استفاده از ترانسفورمر BERT از Hugging Face ✨

# نصب کتابخانه Hugging Face Transformers و Torch
!pip install transformers torch

# وارد کردن مدل و توکنایزر
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# بارگذاری مدل از پیش آموزش‌دیده BERT
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)  # مثال: طبقه‌بندی دوکلاسی

# آماده‌سازی متن برای تحلیل
text = "Transformers are changing the world of AI!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)

# پیش‌بینی احساسات یا طبقه‌بندی
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits).item()

# نمایش نتیجه
if predicted_class == 1:
    print("💡 Positive Sentiment!")
else:
    print("😔 Negative Sentiment.")

💡 کانال تخصصی آموزش و پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن
✨ @aiolearn_ai

📌 آشنایی با الگوریتم‌ها و ابزارهای مهم برای پیش‌بینی قیمت‌ها 🔍💡
پیش‌بینی قیمت‌ها یکی از جذاب‌ترین پروژه‌های یادگیری ماشین است. برای ساخت یک مدل دقیق و کارآمد، نیاز به شناخت الگوریتم‌ها و ابزارهای مناسب دارید. در این پست با مهم‌ترین آن‌ها آشنا می‌شوید.

الگوریتم‌های پیشنهادی 🤖
1️⃣ رگرسیون خطی (Linear Regression):

کاربرد: مدل‌سازی روابط خطی بین ویژگی‌ها و هدف (قیمت).
مزایا: سریع و آسان برای پیاده‌سازی.
معایب: در داده‌های غیرخطی کارایی کمتری دارد.
2️⃣ جنگل تصادفی (Random Forest):

کاربرد: ایجاد مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی.
مزایا: مقاوم به نویز و قابلیت پیش‌بینی دقیق‌تر.
معایب: زمان‌بر برای داده‌های بزرگ.
3️⃣ شبکه‌های عصبی (Neural Networks):

کاربرد: پیش‌بینی داده‌های پیچیده و غیرخطی.
مزایا: قابلیت یادگیری الگوهای پیچیده.
معایب: نیاز به منابع محاسباتی بالا و تنظیمات دقیق.
4️⃣ استفاده ازGradient Boosting (XGBoost, LightGBM):

کاربرد: بهبود دقت پیش‌بینی با ترکیب مدل‌های ضعیف.
مزایا: عملکرد بسیار بالا در داده‌های ساختاریافته.
معایب: پیچیدگی در تنظیم هایپرپارامترها.
کتابخانه‌های کلیدی در Python 🛠️
1️⃣ کتابخانه scikit-learn:

مناسب برای الگوریتم‌های کلاسیک مثل رگرسیون و جنگل تصادفی.
قابلیت ارزیابی مدل با معیارهای مختلف.
2️⃣ کتابخانه TensorFlow/Keras:

ابزار قدرتمند برای ساخت شبکه‌های عصبی.
مناسب برای داده‌های پیچیده و مدل‌های سفارشی.
3️⃣ کتابخانه XGBoost/LightGBM:

الگوریتم‌های پیشرفته برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی.
دقت بالا با قابلیت مدیریت داده‌های حجیم.
4️⃣ کتابخانه pandas & NumPy:

پیش‌پردازش داده‌ها و انجام محاسبات ریاضی.
مناسب برای تحلیل داده و مدیریت دیتاست‌ها.
کاربردهای واقعی پروژه پیش‌بینی قیمت 🏠💼

✅ پیش‌بینی قیمت خانه: کمک به خریداران و فروشندگان در بازار املاک.
✅ مدیریت موجودی فروشگاه‌ها: تعیین قیمت مناسب برای محصولات.
✅ تحلیل بازار سهام: پیش‌بینی قیمت سهام برای سرمایه‌گذاران.




💻 کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن
✨ @aiolearn_ai

عضو سندباکس شو 👆

@aiosandbox

🌟 سندباکس آیولرن: یه محیط خفن برای رشد مهارت‌ها

سندباکس آیولرن یه فضای جذاب و نوآورانه‌ست که آکادمی آیولرن طراحی کرده تا دانشجوها برای ورود به بازار کار آماده بشن. 🎯 این محیط زیر نظر استاد تجن جاری ساخته شده و هدفش ایجاد یه رقابت سالم و سازنده بین دانشجوهاست.

🚀 کار روی پروژه‌های واقعی
تو سندباکس، می‌تونی روی پروژه‌های واقعی کار کنی و مهارت‌هاتو تو دنیای واقعی امتحان کنی. 📂 اینجا، با چالش‌هایی که توی صنعت وجود داره روبه‌رو می‌شی و یاد می‌گیری چطور این چالش‌ها رو مدیریت کنی.

🛠️ تقویت خلاقیت و مهارت‌ها
آیولرن کلی پروژه متنوع و عملی تو این فضا قرار داده که هر کسی با توجه به توانایی‌هاش می‌تونه روشون کار کنه. ⏳ پروژه‌ها یه بازه زمانی مشخص دارن و نتیجه نهایی هم به انتخاب خودته.

🌈 فرصتی برای تجربه واقعی
این محیط کمک می‌کنه که هم برای شغلت آماده‌تر بشی، هم چالش‌های واقعی بازار کار رو بهتر بشناسی. 💡 خلاصه، سندباکس آیولرن یه فرصت فوق‌العاده برای رشد خلاقیت و مهارت‌های فردیته! 🌟

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==

https://t.me/aiosandbox

🎉 کانال رسمی مسابقات ملی خلاقیت و نوآوری آیوکاپ راه‌اندازی شد!

📢 اگر می‌خواهید از اخبار جدیدترین دوره‌های آیوکاپ و چهارمین دوره مسابقات کشوری مطلع شوید یا رقابت‌های بین‌المللی را دنبال کنید، این کانال بهترین مرجع شما خواهد بود.

✨ برای همراه شدن با جامعه خلاقان و نخبگان فناوری، همین حالا به کانال آیوکاپ بپیوندید:

🌐 عضویت در کانال رسمی آیوکاپ

🎯 آیوکاپ؛ جایی برای به اشتراک‌گذاری خلاقیت‌ها و ساختن آینده‌ای بهتر!

🚀 ثبت‌نام چهارمین دوره‌ی هیجان‌انگیز مسابقات کشوری خلاقیت و نوآوری آیوکاپ آغاز شد! 🌟
اگر به دنیای برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی علاقه‌مندید و دوست دارید مهارت‌های خود را در رقابتی ملی به چالش بکشید، این فرصت را از دست ندهید!

📅 افتتاحیه: ۱۵ بهمن ماه
⏳ مدت زمان مسابقه: یک ماه برای ارائه بهترین ایده‌ها و خلاقانه‌ترین پروژه‌ها

📍 ویژگی‌های مسابقات:
✅ چالش‌های متنوع و جذاب
✅ رقابت با نخبه‌های حوزه برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی
✅ فرصتی عالی برای یادگیری و کسب تجربه
✅ جوایز نفیس برای برترین‌ها 🏆

🔗 برای اطلاعات بیشتر درباره شرایط ثبت‌نام و نحوه برگزاری مسابقات، به لینک زیر مراجعه کنید:

https://aiocup.com/fourth-edition/

🌐 آیوکاپ، مسیر شما به سوی نوآوری!
منتظر حضور شما در این رویداد بزرگ ملی هستیم.

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..
✅کانال رسمی مسابقات کشوری آیوکاپ
@aiocup

نکات طلایی برای بهبود عملکرد مدل‌های دیپ لرنینگ 🌟
برای رسیدن به بهترین عملکرد در مدل‌های دیپ لرنینگ، علاوه بر استفاده از بهینه‌سازها و تکنیک‌های کلاسیک، می‌توانید از این ترفندهای پیشرفته بهره ببرید:

1️⃣ استفاده از Transfer Learning:
مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند ResNet یا BERT می‌توانند نقطه شروع مناسبی باشند، به‌خصوص زمانی که داده‌های شما محدود است. 🔄

2️⃣ استفاده از Dropout برای کاهش Overfitting:
استفاده از Dropout در لایه‌های Dense یا Convolutional باعث می‌شود مدل شما تعمیم‌پذیرتر شود. یک مقدار معمول برای Dropout بین 0.3 تا 0.5 است. 🚀

3️⃣کاربرد Normalization

Batch Normalization:
برای سرعت بخشیدن به همگرایی و جلوگیری از تغییرات داخلی توزیع داده‌ها.
Layer Normalization:
مخصوص شبکه‌های Recurrent و Transformer. 🔍

4️⃣ استفاده از Augmentation برای داده‌ها:
تکنیک‌های Data Augmentation مانند چرخش، تغییر روشنایی، یا برش تصادفی تصویر باعث افزایش تنوع داده‌ها و بهبود عملکرد مدل می‌شوند. 🖼

5️⃣ کاهش مصرف حافظه با Mixed Precision Training:
استفاده از دقت نیمه‌صحیح (FP16) به جای دقت کامل (FP32) برای کاهش زمان آموزش و مصرف حافظه. ⚡️

6️⃣ کاربرد Early Stopping:
با مانیتور کردن خطا روی مجموعه اعتبارسنجی (Validation Loss) می‌توانید آموزش را متوقف کنید تا از Overfitting جلوگیری شود.

📚 پیشنهاد کتابخانه:

TensorFlow/Keras:
ابزارهایی مانند ImageDataGenerator برای Data Augmentation.
PyTorch:
پیاده‌سازی آسان Transfer Learning و Mixed Precision Training.

کد کاربردی برای استفاده از Dropout و Data Augmentation در PyTorch آورده شده است

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.data import DataLoader


class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)  
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.dropout(torch.relu(self.fc1(x)))
        x = self.fc2(x)
        return x


transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),  
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),  
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),  
    transforms.ToTensor(),
])

train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)


model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)


for epoch in range(5):
    total_loss = 0
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    
    print(f"Epoch [{epoch+1}/5], Loss: {total_loss/len(train_loader):.4f}")

print("Training complete!")

✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن❤️
✨ @aiolearn_ai

آموزش بهینه‌سازی مدل‌ها (Optimization)
هنر بهینه‌سازی در دیپ لرنینگ 🎨
بهینه‌سازی یکی از مراحل کلیدی در یادگیری عمیق است که تاثیر مستقیمی بر دقت و عملکرد مدل دارد.

AdamW:
نسخه بهینه‌سازی شده Adam که به دلیل افزودن weight decay، به تعادل بهتری در به‌روزرسانی وزن‌ها می‌رسد. این روش برای بسیاری از معماری‌های پیشرفته دیپ لرنینگ توصیه می‌شود. 🏋️

Learning Rate Scheduler:
استفاده از یک برنامه‌ریز برای تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) طی مراحل آموزش، کمک می‌کند تا مدل سریع‌تر به حداقل‌های مطلوب برسد و از گیر افتادن در کمینه‌های محلی جلوگیری شود.

Cyclic Learning Rate (CLR):
این تکنیک به شما اجازه می‌دهد که نرخ یادگیری را بین مقادیر مشخصی به صورت دوره‌ای تغییر دهید. این کار باعث بهبود عملکرد مدل در زمان کوتاه‌تر می‌شود. 🔄

💡 ترفند:

برای شروع می‌توانید از OneCycleLR در PyTorch استفاده کنید که یک پیاده‌سازی موثر از CLR است.
همیشه Learning Rate Finder را برای تعیین بهترین نرخ یادگیری اجرا کنید.
📚 پیشنهاد کتابخانه:

PyTorch (torch.optim):
یکی از جامع‌ترین ابزارها برای استفاده از بهینه‌سازها و تنظیمات پیشرفته.
TensorFlow (tf.keras.optimizers):
شامل ابزارهایی برای بهینه‌سازی نرخ یادگیری به همراه دیگر تکنیک‌ها.

یک نمونه کد کاربردی برای بهینه‌سازی مدل با استفاده از تکنیک‌های مختلف در PyTorch آورده شده است. این کد شامل استفاده از AdamW و یک Learning Rate Scheduler است:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR
import matplotlib.pyplot as plt

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)


model = SimpleModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01)

scheduler = OneCycleLR(optimizer, max_lr=0.1, steps_per_epoch=10, epochs=3)


x = torch.randn(100, 10)
y = torch.randn(100, 1)


losses = []
lrs = []
for epoch in range(3):
    for i in range(10): 
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(x[i*10:(i+1)*10])
        loss = criterion(outputs, y[i*10:(i+1)*10])
        loss.backward()
        optimizer.step()
        scheduler.step()
        
   
        lrs.append(scheduler.get_last_lr()[0])
        losses.append(loss.item())


plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(lrs, label='Learning Rate')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Learning Rate')
plt.title('Cyclic Learning Rate')
plt.legend()
plt.show()

✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن❤️
✨ @aiolearn_ai

آموزش گام‌به‌گام نصب گیت (Git) روی ویندوز، مک و لینوکس ⚙️

گیت یکی از ابزارهای ضروری برای برنامه‌نویسان و تیم‌های توسعه نرم‌افزار است. با این راهنمای ساده و کاربردی، گیت را روی سیستم‌عامل خود نصب کنید و آماده مدیریت حرفه‌ای پروژه‌های خود شوید! 🚀

۱. نصب گیت در ویندوز 🖥
1. به وب‌سایت رسمی گیت مراجعه کنید و نسخه مخصوص ویندوز را دانلود کنید.
2. فایل دانلودشده را اجرا کرده و مراحل نصب را ادامه دهید. (تنظیمات پیش‌فرض برای اکثر کاربران مناسب است.)
3. گزینه “Git Bash Here” را فعال کنید تا بتوانید به‌راحتی از گیت استفاده کنید.
4. برای اطمینان از نصب موفقیت‌آمیز، در Git Bash دستور زیر را وارد کنید:

git --version

اگر شماره نسخه گیت نمایش داده شد، نصب با موفقیت انجام شده است. 🎉

۲. نصب گیت در مک (macOS) 📱

روش اول: نصب با Homebrew
اگر Homebrew را نصب نکرده‌اید، ابتدا آن را از اینجا نصب کنید. سپس در ترمینال دستور زیر را وارد کنید:

brew install git

روش دوم: نصب دستی
• به وب‌سایت گیت مراجعه کنید و نسخه macOS را دانلود کنید.
• فایل نصب را اجرا کرده و مراحل را کامل کنید.
بررسی نصب:
در ترمینال دستور زیر را بزنید:

git --version

با نمایش نسخه گیت، همه چیز آماده است. ✅

۳. نصب گیت در لینوکس 🐧

برای اوبونتو/دبیان:
ترمینال را باز کرده و دستورهای زیر را اجرا کنید:

sudo apt update
sudo apt install git

برای فدورا:

sudo dnf install git

بررسی نصب:

git --version

با نمایش نسخه گیت، نصب کامل می‌شود. 🎯

۴. تنظیم اولیه گیت پس از نصب 🛠

برای شروع کار با گیت، اطلاعات کاربری خود را تنظیم کنید:

تنظیم نام کاربری:

git config --global user.name "نام شما"

تنظیم ایمیل:

git config --global user.email "ایمیل شما"

بررسی تنظیمات:

git config --list

با این تنظیمات، گیت آماده استفاده است و می‌توانید کدهای خود را نسخه‌بندی کنید.

🎉 تبریک! شما اکنون گیت را روی سیستم خود نصب و تنظیم کرده‌اید. از این پس، می‌توانید پروژه‌های خود را به‌طور حرفه‌ای مدیریت کرده و همکاری‌های تیمی را به سطح بالاتری ببرید.

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==.
✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن❤️
✨ @aiolearn_ai

چرا گیت و گیت‌هاب برای پروژه‌های هوش مصنوعی ضروری هستند؟ 🤔
مدیریت داده‌ها و مدل‌ها: در پروژه‌های هوش مصنوعی، داده‌ها و مدل‌ها همیشه در حال تغییر هستند. گیت کمک می‌کند تغییرات را پیگیری و مدیریت کنید.
همکاری تیمی: معمولاً پروژه‌های هوش مصنوعی توسط تیم‌های مختلف از برنامه‌نویسان و دانشمندان داده انجام می‌شوند. گیت‌هاب این همکاری را ساده‌تر می‌کند.
بکاپ امن: با گیت‌هاب، همیشه یک نسخه آنلاین از پروژه خود دارید که از گم‌شدن کدها جلوگیری می‌کند.
یکپارچه‌سازی ابزارها: می‌توانید گیت‌هاب را با سرویس‌هایی مانند Google Colab، Jupyter Notebook یا ابزارهای CI/CD برای اجرای خودکار کدها ادغام کنید.

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==.

✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن❤️

✨ @aiolearn_ai

گیت و گیت‌هاب: ابزارهای ضروری برای برنامه‌نویسان هوش مصنوعی با پایتون 🧑‍💻🤖
در دنیای هوش مصنوعی، مدیریت نسخه‌های کد و همکاری تیمی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. پروژه‌های هوش مصنوعی معمولاً شامل صدها خط کد پایتون، داده‌های حجیم، و تغییرات مداوم هستند. در این مسیر، گیت و گیت‌هاب ابزارهایی حیاتی برای سازماندهی و هماهنگی کارها هستند.

گیت (Git) چیست؟ 🔧
گیت یک سیستم مدیریت نسخه (Version Control System) است که به شما کمک می‌کند کدهایتان را به‌صورت حرفه‌ای مدیریت کنید. با گیت می‌توانید:

پیگیری تغییرات کدها: هر تغییری که در پروژه ایجاد می‌کنید به‌عنوان یک نسخه جدید (commit) ذخیره می‌شود.
برگشت به نسخه‌های قبلی: اگر تغییری مشکل‌ساز شد، می‌توانید به‌راحتی به نسخه‌های قبلی بازگردید.
کار تیمی آسان‌تر: همزمان با دیگر اعضای تیم روی کدها کار کنید، بدون نگرانی از تداخل تغییرات.
مدیریت شاخه‌ها (Branches): نسخه‌های مختلف پروژه را به‌صورت جداگانه توسعه دهید و در نهایت آن‌ها را ادغام کنید.

گیت‌هاب (GitHub) چیست؟ 🌐
گیت‌هاب یک پلتفرم آنلاین است که به شما اجازه می‌دهد پروژه‌های گیت خود را ذخیره، مدیریت و با دیگران به اشتراک بگذارید. اما گیت‌هاب فقط یک ابزار ذخیره‌سازی نیست، بلکه قابلیت‌های زیر را نیز ارائه می‌دهد:
مخزن‌های عمومی و خصوصی (Repositories): می‌توانید کدهای خود را به‌صورت عمومی یا خصوصی نگهداری کنید.
سیستم بررسی و مشارکت (Pull Requests): اعضای تیم می‌توانند تغییرات خود را پیشنهاد دهند و شما می‌توانید آن‌ها را بررسی و ادغام کنید.
سیستم مدیریت وظایف (Issues): برای ردیابی مشکلات و وظایف پروژه از این ابزار استفاده کنید.
هماهنگی با هوش مصنوعی و پایتون: گیت‌هاب ابزارهای قدرتمندی برای یکپارچه‌سازی با پروژه‌های پایتون و کتابخانه‌های معروف هوش مصنوعی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn ارائه می‌دهد.

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==.

✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن❤️

✨ @aiolearn_ai

✨ هر شب، رأس ساعت ۲۱ ⏰
منتظر آموزش گیت باشید 🎓 تا قدم به قدم شما را برای حرفه‌ای کار کردن در پروژه‌های هوش مصنوعی 🤖 آماده کنیم! 🚀

🌟 با ما همراه باشید تا در دنیای حرفه‌ای‌ها بدرخشید! 🌟

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==.

✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن❤️

✨ @aiolearn_ai

جستجوی کدها در دنیای پیچیده 🧑‍💻
چالش‌های یک برنامه‌نویس تنها 😓
در دنیای کدها 💻، جایی که ایده‌ها به خط‌های کد تبدیل می‌شوند 🧩، برنامه‌نویسی یک مسیر پر از چالش است. روزها و شب‌ها پشت کامپیوتر می‌نشینی 🕒 و تلاش می‌کنی پروژه‌های مختلف را پیش ببری. اما با هر خط کد جدید، مشکلات جدیدی ظاهر می‌شود 🌀. نسخه‌های مختلف کد با هم تداخل پیدا می‌کنند 🔄، فایل‌های پروژه گم می‌شوند 📂 و هیچ‌وقت نمی‌توانی مطمئن باشی که آخرین تغییرات کد درست در جایی که باید باشند قرار گرفته‌اند 🤔.

زمانی که برای انجام یک پروژه با تیمی از افراد دیگر شروع می‌کنی 👥، این مشکلات دوچندان می‌شود. به نظر می‌رسد هیچ‌کدام نمی‌توانید با هم هماهنگ شوید 😵‍💫. تغییرات به هم می‌ریزد 🔀 و هر کسی در مسیر خود حرکت می‌کند 🏃‍♂️.
پیدا شدن راه حل 🔑
یکی از شب‌ها 🌙، زمانی که تمامی ابزارها و تکنیک‌ها را امتحان کرده‌ای 🧰، به طور تصادفی با ابزاری آشنا می‌شوی که به نظر می‌رسد راه‌حل تمامی این مشکلات باشد 🕵️‍♂️. این ابزار همان چیزی است که تو به آن نیاز داشتی: گیت 🔧.

گیت به تو این امکان را می‌دهد که نه‌تنها پروژه‌هایت را سازماندهی کنی 📑، بلکه با تیم‌های دیگر نیز به راحتی هماهنگ شوی 🔗. بدون نگرانی از تداخل تغییرات ❌، بدون ترس از اینکه تغییرات دیگران ممکن است باعث به هم ریختن کدها شود 😨.

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==.

✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن❤️

✨ @aiolearn_ai

🔰 فراخوان فرصتی استثنایی برای استفاده رایگان از فضای کار اشتراکی ویژه تیم‌ها، استارتاپ‌ها و فعالان حوزه هوش مصنوعی در پردیس علم و فناوری هوش‌مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران 🔰

آیولرن از دانشجویان با انگیزه و خلاق دعوت می‌کند تا به تیم تحقیق و توسعه پردیس علم و فناوری هوش‌مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران بپیوندند.

🔰 محیطی حرفه‌ای و مجهز به امکانات کاری مدرن

🔰 دسترسی به اینترنت پرسرعت و امکانات اداری رایگان

🔰 امکان تعامل و شبکه‌سازی با سایر تیم‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی و همکاری با مراکز نوآوری تخصصی

🔰 شرکت در رویدادها، کارگاه‌ها و جلسات تخصصی حوزه هوش مصنوعی

🔰 دسترسی به مشاوره‌های تخصصی در زمینه توسعه کسب‌وکار و فناوری

اگر در تهران هستید؛ حتما از این فرصت استفاده کنید!

❗️در صورت تمایل به همکاری، اطلاعات خود را در فرم زیر وارد کنید.👇

https://aiolearn.com/hr/

🔥🔥🔥

https://aiolearnpro.com/facial-recognition-system-for-opening-the-door/
سیستم تشخیص چهره برای باز کردن درب امروزه به یکی از ارکان اصلی زندگی کاری و شخصی تبدیل شده است. بسیاری از شرکت‌ها به دنبال راه‌حل‌هایی هستند که نه تنها امنیت را بهبود ببخشند بلکه فرایندهای روزانه کارکنان را تسهیل کنند. یکی از این فناوری‌ها، سیستم تشخیص چهره برای باز کردن درب شرکت است که با بهره‌گیری از تکنولوژی‌های پیشرفته، امنیت محیط کار را به سطح جدیدی ارتقا داده است.

https://aiolearnpro.com/artificial-intelligence-project/
پروژه هوش مصنوعی به عنوان یکی از تحولات شگرف در عرصه علم و فناوری، تأثیرات عمیق و قابل‌توجهی بر روی زندگی بشر گذاشته است. از زمان آغازین توسعه هوش مصنوعی، پروژه‌های پیشگامانه‌ای در این حوزه به وجود آمده‌اند که به دلیل نوآوری و توانایی‌های منحصر به فردشان، به عنوان نقاط عطف تاریخی شناخته می‌شوند. این پروژه‌ها نه تنها به پیشرفت‌های علمی در حوزه‌های مختلف کمک کرده‌اند، بلکه به شکل‌گیری زمینه‌های جدیدی برای تحقیق و توسعه در آینده نیز منجر شده‌اند.

https://aiolearnpro.com/sand-box-aiolearn/
سندباکس آیولرن یکی از راه‌حل‌های نوآورانه آکادمی آیولرن در راستای آماده‌سازی دانشجویان برای ورود به بازار کار است. این محیط تحت هدایت استاد تجن جاری طراحی و پیاده‌سازی شده و هدف اصلی آن ایجاد فضایی رقابتی و سازنده بین دانشجویان است.

انویدیا: غول پردازش گرافیکی که دنیای هوش مصنوعی رو متحول کرده!🤯

انویدیا به‌تازگی بی‌سروصدا از مدل جدید هوش مصنوعی خود رونمایی کرد. این هوش مصنوعی می‌تواند مدل‌های مشابه شرکت‌های OpenAI و Anthropic را به چالش بکشد. همچنین می‌تواند چشم‌اندازهای انویدیا در بازار را تغییر داده و این شرکت را به رقیبی جدی برای شرکت‌های توسعه‌دهنده نرم‌افزار هوش مصنوعی تبدیل کند.

مدل جدید هوش مصنوعی انویدیا Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct نام دارد که در حال حاضر در پلتفرم هوش مصنوعی Hugging Face دردسترس برنامه نویسان هوش مصنوعی قرار گرفته است.

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==.
✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن
✨ @aiolearn_ai

شماره دوم مجله‌ی نوآوری آیوکاپ منتشر شد! 🎉📖

از امروز می‌توانید دومین شماره از نشریه نوآوری آیوکاپ را به‌صورت کاملاً رایگان از سایت ما دانلود کنید! 📥🔥

🔗 https://www.journal.aiocup.com/

مجله نوآوری آیوکاپ توسط تیم آیوکاپ برای افزایش شانس موفقیت شما در مسابقات کشوری و بین‌المللی و آشنایی بیشتر با دنیای تکنولوژی و فناوری پیشرفته طراحی شده است.🌍🏆

🔗 https://www.aiocup.com/

==..==..==..==..==..==..==..==..==..==..==.
✅کانال پشتیبانی هوش مصنوعی آیولرن
✨ @aiolearn

فوق العادست، نه؟

در دل یک خیابان شلوغ در تهران، جایی که سایه‌های بلند ساختمان‌ها از دیوارهای فرسوده‌ی شهر سایه انداخته بود، امیر در کافه‌ای کوچک نشسته بود. بویی از قهوه تلخ و سیگارهای نیم‌کش شده فضای کافه را پر کرده بود. صدای زنگ گوشی‌ها و همهمه‌ی مشتری‌ها در هم می‌پیچید و تصویر دنیای شلوغ و نامرتب اطرافش را زنده نگه می‌داشت.

امیر، با لپ‌تاپ قدیمی‌اش که هنوز پرچم‌های بوت نامشخص را نشان می‌داد، روی میز چمباتمه زده بود. انگشتانش سریع و بی‌وقفه روی کیبورد می‌رقصید، اما درونش حس ناامیدی چنگ می‌انداخت. کدها، مثل پازل‌های شکسته، به هم نمی‌چسبیدند. او تمام شب را در تلاش بود تا درخشش یک خط کد را در تاریکی یافتن، اما در نهایت فقط شکست‌هایش را جمع کرده بود.وقتی به بیرون نگاه کرد، شهر در حال تغییر بود.

نورهای نئونی ماشین‌ها رد می‌شدند و صدای بوق‌های بی‌وقفه، او را به فکر فرو می‌برد. یادش آمد که چند هفته پیش یکی از دوستانش به او گفته بود: «موفقیت در برنامه‌نویسی مثل دویدن در یک خیابان شلوغه. وقتی گام‌های درست رو برداری، می‌تونی جلو بری.»

امیر می‌دانست که باید تمام ساعت‌های بیداری‌اش را وقف این هنر کند، ولی حس می‌کرد که افکارش در دنیای نامشخص کدها گم شده است.

بوی قهوه تلخ در مخلوط دودی کافه، برایش یادآوری می‌کرد که زمان در حال گذر است و او هنوز در آغاز یک سفر است. در ذهنش چرخی زود می‌زنید: «چرا؟»

تصویر یک برنامه‌نویس موفق با کدهای درخشان و پروژه‌های بزرگ در ذهنش تداعی می‌شد. امیر در این تصویر شایسته و با اعتماد به نفس، راه خود را پیدا کرده بود. انگار دنیا برایش روشن‌تر شده بود. اما آیا او هم توان این را داشت که در این دنیای مجازی و پیچیده، جایی پیدا کند؟

به خاطر روزهای گرم تابستان و سوزش نور خورشید، در کافه نشسته بود تا خود را از واقعیت دور کند. کمی بعد، عصبی و خسته، کافه را ترک کرد. هواکش‌های کندی در خیابان‌های تنگ و غبارآلود، بوی کثیف ترافیک را به مشامش می‌آورد. او پا به پای خیابان‌ها می‌دوید و با هر قدم، به خود می‌گفت: «مـن می‌توانم.»

همان‌طور که به خانه نزدیک می‌شد، پیرمردی که جلوی مغازه‌اش نشسته بود، نگاهی کنجکاو به امیر انداخت. امیر با لبخند کوچکی پاسخش را داد و به راهش ادامه داد. درون دلش گرما و اشتیاقی تازه می‌جوشید. او مصمم بود که شکست‌ها را فراموش کند و به سوی فرصت‌ها برود. زودتر از آنچه که فکر می‌کرد، شروع به نوشتن می‌کرد، مثل کسی که از یک خواب عمیق بیدار شده باشد. این بار فقط یک خط کد نبود؛ او در حال نوشتن یک داستان بود، داستان موفقیتش در دنیای بی‌انتهای برنامه‌نویسی.

دوره مهندسی پرامپت آیولرن، به زودی🔥


با یک پرامپ اصولی از هوش مصنوعی خواستم یک داستان زیبا در مورد موفقیت در برنامه نویسی، بنویسه.

اینکه باید چه اصولی رو رعایت کرد که هوش مصنوعی بتونه همچین داستانی رو بنویسه میشه یک راز!

رازی که در مهندسی پرامپت آیولرن، کشفش میکنیم.

بریم داستان رو بخونیم 👇👇👇

لایو دانشجویان ساعت 8 شروع شد با لینک قبلی دانشجویان وارد شوید

😍یادگیری سریع مفاهیم پایتون با فلش کارت😍

👨🏻‍💻برای یادگیری سریع مفاهیم پایتون این فلش کارت ها بی نظیر هستن👌🏻

این فلش کارت‌ها که نوشته اریک متس و ترجمه امید یوسفی هست و به یادگیری و به خاطر سپری مطالب کمک میکنن💯

اپلیکیشن اندروید آیولرن

نسخه: ۲۵.۷

✅ اپدیت اپلیکیشن به نسخه ۲۵.۷

✅ وب اپلیکیشن و اپلیکیشن اندروید به روزرسانی شدند

🔹اضافه شدن آزمون برای دوره استارتر

🔹اضافه شدن بخش ورود و ثبت نام فقط با شماره موبایل به همراه وریفای

دانشجویان عزیز لایو دانشجویان فردا پنجشنبه ساعت ۸ شب برگزار میشود

لینک ورود به لایو به صورت پیامک ارسال میشود ✌️

آپدیت جدید اپلیکیشن اندروید

آخرین نسخه به همراه آزمون آنلاین✅

کتاب هوش مصنوعی 5

کتاب هوش مصنوعی 4

کتاب هوش مصنوعی 3

کتاب هوش مصنوعی 2

کتاب هوش مصنوعی 1

😍در کانال هوش مصنوعی آیولرن کتاب های برای یادگیری هوش مصنوعی رو قرار میدیم براتون😍


✅این‌ها پنج مورد از معروف‌ترین کتاب‌ها در حوزه هوش مصنوعی با پایتون هستند.

=..=..=..=..=..=..=..=..=..=..=..=..=
کانال پشتیبانی فنی هوش مصنوعی آکادمی آیولرن 💠@aiolearn

🔥 برنده‌ی جایزه‌ی میلیونی آیولرن شو😍

💎 در کمپین شانس برتر شرکت کن و برنده‌ی جایزه‌ی نقدی شو🤩

💎 وارد لینک زیر شو👇

https://aiolearn.com/top/

💎 شرایط کمپین رو بخون و انجام بده.

💎 در انتها، به آیدی زیر پیام بده تا اسمت بره تو قرعه‌کشی.
@aiomarketing

💎 به زودی قرعه‌کشی انجام میشه؛ عجله کن تا جا نمونی❗️

با انجام پروژه مهارتت رو قوی تر کن😍🔥

🔵 از طریق لینک زیر می‌توانید به مجموعه‌ای از ۹۲۰ پروژه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون دسترسی پیدا کنید که بر اساس موضوعات مختلف دسته‌بندی شده‌اند. 👇🏻

🔗 لینک دسترسی به پروژه ها

=..=..=..=..=..=..=..=..=..=..=..=..=
کانال پشتیبانی فنی هوش مصنوعی آکادمی آیولرن 💠@aiolearn

یک ابزار فوق‌العاده برای بهینه‌سازی پارامترها در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

🔹 اگه دنبال راهی برای بهینه‌سازی پارامترها با کمترین زمان و تلاش هستین، Optuna رو از دست ندین.

🔹مزایای اصلی Optuna:
- بهینه‌سازی هایپرپارامترها
- بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
- امکان جستجو در فضای پارامترهای پیچیده

✅ این ابزار رو میتونین با کتابحونه های مختلف مثل TensorFlow، PyTorch استفاده کنین.

به سایتش سر بزنین حتما👇🏻
https://optuna.org/

✅ اطلاعیه شماره یک همایش

به اطلاع تمامی شرکت کنندگان همایش هوش مصنوعی و برنامه نویسی آیولرن در دانشگاه امیرکبیر می رسانیم، ضمن خوش آمدگویی جهت حضور در این همایش، لطفا در انجام موارد زیر کوشا باشید:

كليه شركت كنندگان، عوامل اجرايي، مهمانان و اساتيد ملزم به رعايت قوانين جاري دانشگاه صنعتي اميركبير مي باشند و دانشگاه مي تواند در اين راستا از حضور آنان جلوگيري و يا اقدام مقتضي انجام دهد.
از جمله:

- قوانين پوشش و ظاهر بانوان اعم از حفظ حجاب، پوشش مانتوي زير زانو و جلو بسته، پوشش مقنعه، عدم استفاده از شلوارهاي كوتاه و چسبان، عدم استفاده از شال، عدم استفاده از آرايش غليظ و ...

- قوانين پوشش و ظاهر آقايان اعم از استفاده از لباس رسمي و آستين بلند، عدم استفاده از تي شرت، شلوارهاي فاق كوتاه و فاق بلند، عدم استفاده پيرسينگ، پوشاندن خالكوبي و ...

- عدم استعمال سيگار و دخانيات در محيط دانشگاه

با تشکر
دبیرخانه مسابقات آیوکاپ

✅ ظرفیت همایش ۲۱ اردیبهشت تکمیل شد


جمعه ساعت ۱۷ میبینمتون ❤️