PYTHON | ماشین لرنینگ 🤖

نقشه راه برای تسلط بر هوش مصنوعی

1. مبانی
هدف: ایجاد پایه‌ای قوی در ریاضیات، برنامه‌نویسی و مفاهیم اولیه هوش مصنوعی.

- ریاضیات:
- جبر خطی (مانند بردارها، ماتریس‌ها، مقادیر ویژه)
- احتمالات و آمار
- حساب دیفرانسیل و انتگرال (مشتقات، به خصوص مشتقات جزئی)
- بهینه‌سازی (گرادیان نزولی، بهینه‌سازی محدب)

- برنامه‌نویسی:
- یادگیری پایتون و کتابخانه‌هایی مانند NumPy، pandas، و Matplotlib.
- تسلط بر چارچوب یادگیری عمیق مانند TensorFlow یا PyTorch.
- تمرین حل مسائل الگوریتمی (مانند پلتفرم‌هایی نظیر LeetCode یا HackerRank).

- مفاهیم مقدماتی هوش مصنوعی:
- اصول یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی.
- آشنایی با الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درخت‌های تصمیم.

---

2. یادگیری ماشین سطح متوسط
هدف: ساخت تخصص در یادگیری ماشین سنتی.

- موضوعات اصلی:
- الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین: SVMها، k-NN، روش‌های ترکیبی (جنگل تصادفی، گرادیان بوستینگ)
- مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
- ارزیابی مدل و تنظیم ابرپارامترها (cross-validation، جستجوی شبکه‌ای)
- کاهش ابعاد (PCA، t-SNE)

- ابزارها:
- Scikit-learn برای یادگیری ماشین سنتی
- شرکت در مسابقات Kaggle برای تمرین در دنیای واقعی

- پروژه‌ها:
- مدل‌سازی پیش‌بینی (مانند پیش‌بینی قیمت خانه)
- تقسیم‌بندی مشتریان با استفاده از خوشه‌بندی

---

3. تسلط بر یادگیری عمیق
هدف: یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های پیشرفته.

- موضوعات اصلی:
- شبکه‌های عصبی: Feedforward، Convolutional (CNNs)، و Recurrent (RNNs)
- تکنیک‌های آموزشی: پس‌انتشار، نرمال‌سازی دسته‌ای، Dropout
- معماری‌های پیشرفته: Transformers، GANها و Autoencoders
- یادگیری تقویتی: Q-Learning، گرادیان سیاست‌ها، شبکه‌های Q عمیق (DQN)

- مهارت‌های عملی:
- کار با چارچوب‌هایی مانند TensorFlow/Keras یا PyTorch.
- درک شتاب‌دهی GPU و محاسبات ابری (AWS، Google Cloud).

- پروژه‌ها:
- دسته‌بندی تصویر با استفاده از CNNها (مانند MNIST، CIFAR-10)
- پیش‌بینی سری‌های زمانی با RNNها یا LSTMها
- ایجاد یک چت‌بات با استفاده از مدل‌های دنباله به دنباله

---

4. موضوعات پیشرفته هوش مصنوعی
هدف: کشف تحقیقات پیشرفته هوش مصنوعی و حوزه‌های تخصصی.

- پردازش زبان طبیعی (NLP):
- نمایش عددی متن (Word2Vec، GloVe، BERT)
- تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی متن
- مدل‌های بزرگ زبان (LLMs): معماری‌های مبتنی بر GPT

- بینایی کامپیوتر:
- تشخیص اشیاء (YOLO، Faster R-CNN)
- قطعه‌بندی معنایی
- کاربردها: شناسایی چهره، رانندگی خودکار

- تخصص‌های دیگر:
- هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
- یادگیری فدرال
- اخلاق هوش مصنوعی و کاهش سوگیری

- مقالات تحقیقاتی:
- یادگیری خواندن و پیاده‌سازی مقالات تحقیقاتی از پلتفرم‌هایی مانند arXiv.
- آشنایی با مفاهیمی مانند مکانیزم توجه، یادگیری خودنظارتی، و غیره.

---

5. کاربردهای دنیای واقعی و پیاده‌سازی
هدف: کسب تجربه در سیستم‌های هوش مصنوعی دنیای واقعی.

- پیاده‌سازی مدل:
- یادگیری ابزارهای پیاده‌سازی (Flask، FastAPI، Docker)
- پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی روی پلتفرم‌های ابری (AWS SageMaker، Azure، Google AI)

- طراحی سیستم:
- طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر برای تولید.
- کار روی MLOps (لوله‌های CI/CD، نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی).

- کاربردها:
- ساخت یک سیستم توصیه‌گر.
- پیاده‌سازی یک خط لوله هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها برای یک مورد تجاری.

---

6. یادگیری مادام‌العمر و تخصص
هدف: به‌روز ماندن و مشارکت در جامعه هوش مصنوعی.

- به‌روز ماندن:
- دنبال کردن کنفرانس‌های هوش مصنوعی (NeurIPS، CVPR، ICML).
- شرکت در جوامعی مانند GitHub، Reddit (r/MachineLearning)، و Stack Overflow.

- مشارکت:
- مشارکت‌های متن‌باز
- انتشار مقالات یا وبلاگ‌هایی برای توضیح موضوعات پیچیده هوش مصنوعی

- شبکه‌سازی:
- همکاری در پروژه‌ها از طریق پلتفرم‌های آنلاین.
- شرکت در هکاتون‌ها و رویدادها.

---

برآورد زمانی
- مبانی: ۳–۶ ماه
- یادگیری ماشین متوسط: ۶–۱۲ ماه
- تسلط بر یادگیری عمیق: ۱۲–۱۸ ماه
- موضوعات پیشرفته و کاربردهای دنیای واقعی: ۱۸–۲۴ ماه

با مداومت و ترکیب دانش تئوری با پروژه‌های عملی، می‌تونید در طول زمان بر عمق هوش مصنوعی تسلط پیدا کنید.




----------------------------------------------------------

🆔 @PythonC1ub| پایتون و ماشین لرنینگ

🆔 @PythonSch00L | پایتون از صفر

⌨️ پایتون به زبان اول GitHub تبدیل شد!

❗️ در گزارش اخیر گیت‌هاب، با گسترش هوش مصنوعی، پایتون بالاخره تونست جاوا اسکریپت رو کنار بزنه و به محبوب‌ترین زبان گیت‌هاب در سال 2024 بشه. این اتفاق بعد از ۱۰ سال صدرنشینی جاوا اسکریپت رخ داده و خیلی هم عجیب نیست.

🟢چون با رشد هوش مصنوعی، دولوپرها بیش‌تر از هر زمان دیگه‌ای به پایتون رو آوردن و کاربردهای پایتون توی علم داده و تحلیل‌ها، هر روز بیش‌تر و بیش‌تر می‌شه.

⌨️ @PythonC1ub | پایتون و ماشین لرنینگ

⌨️ @PythonSch00L | 🐍 پایتون از صفر

◀️ اگر به دنبال یادگیری شبکه‌های عصبی عمیق با رویکردی جذاب و کارآمد هستید، پیشنهاد می‌کنم سری به سایت Learn PyTorch بزنید! این سایت، شما را با PyTorch و کتابخانه‌های کلیدی مثل Numpy و Pandas آشنا می‌کند و در قالب پروژه‌های کاربردی، مفاهیم پیچیده شبکه‌های عصبی را به روشی ساده و قابل‌فهم آموزش می‌دهد.

اگرچه کتابخانه‌های دیگری هم برای ساخت شبکه‌های عصبی وجود دارند، اما PyTorch با سادگی و انعطاف‌پذیری خود انتخابی عالی است. در Learn PyTorch می‌توانید یادگیری را به تجربه‌ای لذت‌بخش تبدیل کنید و به سرعت مفاهیم را در عمل ببینید!

https://www.learnpytorch.io


----------------------------------------------------------

🆔 @PythonC1ub| پایتون و ماشین لرنینگ

🆔 @PythonSch00L | پایتون از صفر

عزیزان همراه، 🖐


سوالات خودتونو در ارتباط هوش مصنوعی مطرح کنید👌🙏

✔️ سوال : آیا توی کار در حوزه دیتا، باید به تمامی سرفصل ها و مباحث اشراف داشته باشیم و توی بازار کار استفاده کنیم؟

✅ پاسخ: واقعیت داستان اینه که بازار هوش مصنوعی و دیتا در ایران تازه داره شکل میگیره پس فکر نکنید باید روی تمام سرفصل ها و مباحث این حوزه تسلط یا آشنایی داشته باشید. خیلی ها با اینکه دانش و مهارت نسبتا خوبی دارند اما از 10 الی 20 درصد این دانش در جایی که مشغول به کارند استفاده می کنند، حالا چرا؟ چون اون شرکت یا صنعت یا بازار کشش بیشتر از این رو نداره و اصلا نیازی احساس نمیکنه درنتیجه بهترین و هوشمندانه ترین کار اینه که هر طوری شده در یک پوزیشن مشغول بکار و دانشی که بدست آوردید رو استفاده کنید، تجربه کسب کنید و موازی با اون مهارت تون رو ارتقا بدید.
پس هرکسی حتی اونی که سینیور و در یک شرکت تاپ هم مشغول بکار هست، لزوما از همه دانش و مهارت اش استفاده نمیکنه چون نیازی بهش نداره و یه گوشه خاک میخوره.
پس برای ورود به این حوزه، کافیه یه بخش کوچیکی رو خوب بلد باشید و روش عمیق بشید.


----------------------------------------------------------

🆔 @PythonC1ub| پایتون و ماشین لرنینگ

🆔 @PythonSch00L | پایتون از صفر

317 کتاب هوش‌مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین

از این وبسایت کتابهای مهندسی و علوم کامپیوتر  را رایگان دانلود کنید

https://link.springer.com/search?package=openaccess&facet-content-type=%22Book%22&facet-discipline=%22Computer+Science%22



----------------------------------------------------------

🆔 @PythonC1ub| پایتون و ماشین لرنینگ

🆔 @PythonSch00L | پایتون از صفر

درک ماتریس سردرگمی به خاطر اهمیتش در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین واقعاً ارزشش رو داره، چون می‌تونه دید واضحی از عملکرد مدل ارائه بده.

یک بار برای همیشه بیایم قدم‌به‌قدم بررسی کنیم:
1️⃣مثبت واقعی (True Positive - TP): وقتی که مقدار واقعی مثبت هست و مدل هم به درستی اون رو مثبت پیش‌بینی کرده. این نتیجه‌ای هست که دنبالش هستیم، مثل تشخیص صحیح بیماری در یک مدل پزشکی.
2️⃣مثبت کاذب (False Positive - FP): جایی که مدل اشتباه کرده و یک نتیجه مثبت ارائه داده در حالی که مقدار واقعی منفی بوده. این همون خطای نوع اول (Type I Error) هست. مثل اینکه به فرد سالم بگه که بیمار هست.
3️⃣منفی واقعی (True Negative - TN): این مورد یعنی مقدار واقعی منفی هست و مدل هم به درستی اونو منفی پیش‌بینی کرده. مثلاً به فرد سالم به درستی بگه که سالمه.
4️⃣منفی کاذب (False Negative - FN): وقتی مدل به اشتباه یک مورد مثبت رو منفی شناسایی کنه. این همون خطای نوع دوم (Type II Error) هست. مثلاً وقتی که به فرد بیمار بگه سالمه.
----------------------------------------------------------
🆔 @PythonC1ub| پایتون و ماشین لرنینگ

🆔 @PythonSch00L | پایتون از صفر

لیستو فردا واسه اون یکی کانالمون ( کانال پایتون) آپدیت میکنم امروز یکم سرم شلوغ بود ❤️

https://t.me/PythonSch00L ⌨️

عزیزان همراه، 🖐

کامنت برای پست ها باز شده😊
سوالات خودتونو در ارتباط هوش مصنوعی مطرح کنید👌🙏

پاسخ به چند سوال مهم:

هر روز یک نکته کاربردی، آموزش یا مطلب کوتاه در حوزه دیتا و هوش مصنوعی

1: سریع ترین راه جهت ورود به بازار کار هوش مصنوعی؟
برای پوزیشن شغلی تحلیل گر داده (Data Analyst) رزومه بفرستید و خودتون رو آماده کنید نه Data Scientist!

2: ابزارهایی که یک Data Analyst باید بلد باشد؟
Python Programming + SQL Server + Power BI + SSIS + ML Algorithms + Business Understanding

3: بهترین راه جهت یادگیری؟
شرکت توی دوره های بلند مدت موسسات داخلی (سایت یا موسسات کاربردی نه هر موسسه ای) و موازی کتاب خوندن و پروژه انجام دادن + سپس فقط و فقط کسب تجربه و کار داخل شرکت ها و بازار کار

4: آینده تحلیل داده با ظهور هوش مصنوعی‌ چگونه است؟
در حال حاضر هوش مصنوعی قادر به تولید کد و انجام تسک های روتین است، پس افراد کدنویس حذف خواهند شد نه کسانی که متخصص هستند.

5: چگونه از خطر هوش مصنوعی جهت از دست دادن شغل خود در امان باشیم؟
بالا بردن قدرت حل مسله و ارائه راهکارهای هوشمند، کم هزینه و خلاق (شرکت ها به افرادی نیاز دارند که مسائل بیزینسی شون رو حل کنه) + مسلط شدن به ابزارها و تکنولوژی های هوش مصنوعی جهت انجام کارهای روتین روزانه و صرفه جویی در زمان( شما هوش مصنوعی رو به خدمت خودتون دربياريد نه اینکه اجازه بدید اون کارهای شما رو انجام بده) + بالابردن دانش و مهارت در حوزه های دیگه کسب وکار، توسعه فردی، مهارت های نرم، توانایی رهبری و ...


----------------------------------------------------------

🆔 @PythonC1ub| پایتون و ماشین لرنینگ

🆔 @PythonSch00L | پایتون از صفر

در پروژه‌های تحلیل داده و علم داده، یکی از نکات کلیدی توجه به انطباق نوع داده‌ها با الگوریتم‌های انتخابی در مراحل پیش‌پردازش و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) است. تحقیقات نشان داده‌اند که مرحله نرمال‌سازی داده‌ها تنها بر روی مدل‌های خطی، غیرخطی رگرسیونی و شبکه‌های عصبی تأثیر قابل توجهی دارد. به علاوه، الگوریتم‌های مبتنی بر درخت، نه تنها با مقیاس‌بندی دقت را افزایش نمی‌دهند، بلکه در برخی موارد می‌توانند باعث کاهش دقت نیز شوند.

به تجربه، باید در نظر داشت که هر مجموعه داده‌ای داستان منحصر به فرد خود را دارد. متأسفانه، گاهی اوقات شاهد این هستیم که دانشجویان پس از شرکت در دوره‌های آموزشی به طور روتین تمام مراحل پیش‌پردازش، از جمله حذف نقاط پرت و نرمال‌سازی، را بر روی تمام ویژگی‌ها، حتی ویژگی‌های گسسته، انجام می‌دهند. این کار بدون توجه به تأثیر آن بر دقت مدل، نوع داده‌ها، هدف مسئله و سایر عوامل انجام می‌شود.

----------------------------------------------------------

🆔 @PythonC1ub| پایتون و ماشین لرنینگ

🆔 @PythonSch00L | پایتون از صفر

با این آهنگ روحتو جلا بده 🔗

📌هر هفته یه سر فصل آپدیت میشه :

نقشه راه برنامه ریزی و عملگرایی⚡️:

نقشه راه هوش مصنوعی⭐️ :

نقشه راه فرانت اند✨ :

نقشه راه زبان انگلیسی🌐 :

نقشه راه پایتون مقدماتی ⌨️ :

@pythonc1ub

۲۵ مدل ماشین (هوش مصنوعی رو مینویسه و اجرا میکنه) نمونش اصلا تو ایران پیدا نمیشه

بخواد کسی همین دوره رو تو ایران بخره ک اصلا در حد این نیست باید 20/000/000 میلیون تومن بوتمکپ پیاده شه