توضیح خط به خط کد:
 * from turtle import *:

 تمامی توابع و کلاس‌های موجود در کتابخانه turtle را وارد می‌کند تا بتوان از آنها استفاده کرد.

 * import colorsys: 

کتابخانه colorsys را وارد می‌کند که برای تبدیل بین مدل‌های مختلف رنگ استفاده می‌شود. در این کد، برای تبدیل از مدل رنگ HSV به RGB استفاده خواهد شد.

 * speed(0): 

سرعت حرکت قلم لاک‌پشت را به حداکثر می‌رساند.

 * bgcolor("black"):

 رنگ پس‌زمینه را به سیاه تغییر می‌دهد.

 * pensize(2): 

ضخامت خط رسم شده توسط قلم را به 2 پیکسل تنظیم می‌کند.

 * h = 1.9: 

متغیر h را با مقدار اولیه 1.9 مقداردهی اولیه می‌کند. این متغیر برای تعیین رنگ در مدل HSV استفاده خواهد شد.

 * for i in range(300):

 یک حلقه for ایجاد می‌کند که 300 بار تکرار می‌شود. در هر تکرار، یک دایره رسم خواهد شد.

 * c = colorsys.hsv_to_rgb(h, 0.9, 1): 

رنگ را بر اساس مقدار فعلی h و مقادیر ثابت اشباع (saturation) و روشنایی (value) در مدل HSV محاسبه کرده و آن را به رنگ RGB تبدیل می‌کند. نتیجه در متغیر c ذخیره می‌شود.

 * color(c): 

رنگ قلم را به رنگی که در متغیر c محاسبه شده است تغییر می‌دهد.

 * h += 0.234: 

مقدار h را به اندازه 0.234 افزایش می‌دهد تا در تکرار بعدی حلقه، رنگ دیگری تولید شود.

 * circle(i+5, 50):

 یک دایره با شعاع i+5 (که در هر تکرار افزایش می‌یابد) و زاویه چرخش 50 درجه رسم می‌کند.

 * goto(0, 0): 

قلم را به نقطه شروع (0, 0) باز می‌گرداند.

 * rt(105):

قلم را 105 درجه به راست می‌چرخاند تا برای رسم دایره بعدی آماده شود.

 * done():

 پنجره گرافیکی را باز نگه می‌دارد تا بتوان طرح را مشاهده کرد.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

بیایید با هم دنیای جذاب گیت و گیت‌هاب رو کشف کنیم.

گیت (Git) چیست؟
تصور کنید یک پروژه برنامه‌نویسی بزرگ دارید. در این پروژه، شما و چند نفر دیگر مشغول نوشتن کد هستید. هر کدام از شما ممکن است بخش‌های مختلفی از کد را تغییر دهید و هر تغییری می‌تواند روی بقیه‌ی بخش‌ها تاثیر بگذارد. حالا تصور کنید که می‌خواهید همه این تغییرات را مدیریت کنید و مطمئن شوید که هیچ مشکلی پیش نیاید.

اینجاست که گیت به کمک‌تان می‌آید. گیت یک سیستم کنترل نسخه است که به شما اجازه می‌دهد تغییرات ایجاد شده در کدتان را ردیابی، ذخیره و مدیریت کنید. با استفاده از گیت، شما می‌توانید:

نسخه‌های مختلف از کدتان را ایجاد کنید:
مثلاً می‌توانید یک نسخه از کد را قبل از اعمال تغییرات بزرگ ذخیره کنید تا در صورت بروز مشکل، به آن نسخه برگردید.

تغییرات را مقایسه کنید:
می‌توانید به راحتی ببینید که چه تغییراتی در کد ایجاد شده است و چه کسی این تغییرات را انجام داده است.

همکاری با دیگران:
می‌توانید با دیگر توسعه‌دهندگان روی یک پروژه کار کنید و تغییرات خود را با هم ترکیب کنید.

بازگشت به نسخه‌های قبلی:

اگر تغییری ایجاد کردید که باعث بروز مشکل شده است، می‌توانید به راحتی به نسخه قبلی کد برگردید.(از طریق commit)

#code8

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

گیت‌هاب (GitHub) چیست؟

گیت‌هاب یک پلتفرم آنلاین است که از گیت استفاده می‌کند. شما می‌توانید پروژه‌های خود را روی گیت‌هاب قرار دهید و با دیگر توسعه‌دهندگان در سراسر جهان همکاری کنید. برخی از ویژگی‌های مهم گیت‌هاب عبارتند از:

ذخیره آنلاین پروژه‌ها: می‌توانید پروژه‌های خود را به صورت آنلاین در گیت‌هاب ذخیره کنید تا در هر زمان و از هر مکانی به آن‌ها دسترسی داشته باشید.

همکاری با دیگران: می‌توانید با دیگر توسعه‌دهندگان روی پروژه‌های مشترک کار کنید و به راحتی تغییرات را با هم ترکیب کنید.

بازبینی کد: می‌توانید کد دیگران را بررسی کنید و پیشنهادهای خود را برای بهبود آن ارائه دهید.

مدیریت مسائل و مشکلات: می‌توانید مسائل و مشکلات پروژه را در گیت‌هاب ثبت و پیگیری کنید.

به زبان ساده‌تر، گیت مثل یک ماشین زمان برای کدهای شماست و گیت‌هاب هم جایی است که می‌توانید این ماشین زمان را به اشتراک بگذارید و با دیگران همکاری کنید.🚀

#code9

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

" تبدیل به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای با تسلط بر گیت و گیت‌هاب!

گیت و گیت‌هاب دیگه فقط برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای نیست. با این ابزارها می‌تونی پروژه‌هات رو به بهترین شکل مدیریت کنی، با تیم‌های توسعه همکاری کنی و رزومه‌ت رو قوی‌تر کنی.

من خودم دوره رایگان گیت و گیت‌هاب وب پروگ رو گذروندم و واقعا راضی بودم. آموزش‌ها خیلی ساده و روان بود و همه چیز رو از صفر تا صد یاد گرفتم.

لینک دوره: [https://webprog.io/]

اگر تو هم میخوای با گیت و گیت‌هاب آشنا بشی، همین الان به این دوره بپیوند. تجربه یادگیریت رو با ما به اشتراک بگذار.

#git #github #webprog #programming"

#code10

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

سلام به همه دوستان عزیز و خوش اومدید به جمع علاقه‌مندان به هوش مصنوعی!😊🌹

خیلی خوشحالم که این همه نفر به جمع ما اضافه شده و مشتاق یادگیری هوش مصنوعی هستین.

دنیای هوش مصنوعی دنیای جالبی هست، دنیایی که توش ماشین‌ها یاد می‌گیرن، فکر کنن و حتی تصمیم بگیرن!
تصور کنین یه آشپز ماهر رو. اون با سال‌ها تجربه و آزمون و خطا، طرز تهیه غذاهای مختلف رو یاد گرفته.
حالا تصور کنین بخوایم یه ربات آشپز بسازیم که بتونه مثل این آشپز ماهر غذا درست کنه.
چطور؟ با کمک هوش مصنوعی!

هوش مصنوعی در واقع به ماشین‌ها این قابلیت رو می‌ده که از روی داده‌ها یاد بگیرن و تصمیم بگیرن.
مثلاً اگه به یه ربات آشپز هزاران دستور غذا بدیم و بهش بگیم که هر کدوم از این غذاها چه مزه‌هایی داره، اون می‌تونه با تحلیل این داده‌ها، دستور غذای جدید و خوشمزه‌ای رو پیشنهاد بده.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

حالا بیاین این موضوع رو کمی دقیق‌تر بررسی کنیم:

* تحلیل داده: اولین قدم برای ساختن هر سیستم هوش مصنوعی، جمع‌آوری و تحلیل داده‌هاست.
این داده‌ها می‌تونن هر چیزی باشن، از عکس و فیلم گرفته تا متن و اعداد.
مثلاً برای ساختن ربات آشپز، داده‌های ما دستور غذاها و نظرات کاربران در مورد اون‌ها هست.

* علم داده: علم داده به ما کمک می‌کنه تا از این داده‌های خام، اطلاعات مفیدی استخراج کنیم. مثلاً با تحلیل داده‌های دستور غذاها، می‌تونیم بفهمیم که چه ترکیباتی از مواد غذایی بیشتر مورد پسند افراد هست.

* پایتون: پایتون یه زبان برنامه‌نویسی قدرتمنده که برای کار با داده‌ها و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی خیلی استفاده می‌شه. دلیل محبوبیت پایتون سادگی و انعطاف‌پذیری اون هست.

* هوش مصنوعی: در نهایت، با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی، ما می‌تونیم یک مدل پیش‌بینی‌کننده بسازیم که با توجه به داده‌های ورودی، بهترین نتیجه رو پیش‌بینی کنه.
مثلاً ربات آشپز ما می‌تونه با توجه به مواد اولیه‌ای که در اختیار داره، بهترین دستور غذا رو پیشنهاد بده.

پس هوش مصنوعی یعنی ساختن ماشین‌هایی که بتونن مثل انسان‌ها فکر کنن و یاد بگیرن. این تکنولوژی کاربردهای خیلی زیادی داره، از تشخیص بیماری‌ها گرفته تا خودروی بدون راننده و حتی ساخت ربات‌های خانگی.

در این کانال قراره به صورت ساده و روان، مباحث مختلف هوش مصنوعی رو بررسی کنیم.
پس با ما همراه باشین تا دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی رو با هم کشف کنیم!

سوالاتتون رو بپرسین و نظراتتون رو در میان بذارین.

#هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #علم_داده #پایتون

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

هوش مصنوعی چیست؟
به زبان ساده، هوش مصنوعی به ساخت ماشین‌هایی گفته می‌شود که بتوانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این کارها می‌تواند شامل یادگیری، استدلال، حل مسئله و تشخیص الگو باشد.

✨شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی

* هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI): این نوع هوش مصنوعی برای انجام یک کار خاص طراحی شده است. مثلاً، دستیارهای صوتی مانند سیری یا الکسا.

* هوش مصنوعی عمومی (General AI): این نوع هوش مصنوعی همانند انسان، توانایی یادگیری و انجام هر کاری را دارد. هنوز به طور کامل محقق نشده است.

🌟مفاهیم کلیدی

* یادگیری ماشین (Machine Learning): شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، بهبود پیدا کنند.

* یادگیری عمیق (Deep Learning): زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند.

* شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): الگوریتم‌هایی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و برای یادگیری الگوها در داده‌ها استفاده می‌شوند.

💥اولین گام‌ها برای یادگیری

* ریاضیات: آشنایی با مفاهیمی مانند جبر خطی، آمار و احتمالات بسیار مهم است.

* برنامه‌نویسی: پایتون محبوب‌ترین زبان برای هوش مصنوعی است. یادگیری اصول برنامه‌نویسی پایتون، شما را قادر می‌سازد تا کدهای خود را بنویسید و مدل‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنید.

* دوره‌های آنلاین: پلتفرم‌هایی مانند Coursera، Udemy و edX دوره‌های متنوعی در زمینه هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

* کتاب‌ها: کتاب‌های زیادی در مورد هوش مصنوعی وجود دارد که برای مبتدیان مناسب هستند.

* پروژه‌های عملی: با انجام پروژه‌های کوچک شروع کنید تا مفاهیمی که یاد گرفته‌اید را در عمل پیاده‌سازی کنید.

در پست‌های بعدی، به معرفی کتابخانه‌های پایتون می پردازیم.

چه موضوع دیگری را دوست دارید که در مورد آن بیشتر بدانید؟

#code11

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

سلام به همه‌ی دوست‌داران دنیای برنامه نویسی!😉🌹

✨امروز 1403/06/11✨

⁉️ تا حالا به این فکر کردید که چطور میشه به کامپیوتر یاد داد که مثل آدم فکر کنه و کارهای پیچیده رو انجام بده؟

مثلا چطور میشه بهش یاد داد که عکس‌ها رو تشخیص بده، یا متن‌ها رو ترجمه کنه؟
اینجا جاییه که هوش مصنوعی به کمکمون میاد.

هوش مصنوعی یه شاخه از علم کامپیوتره که به ما کمک می‌کنه تا کامپیوترها رو هوشمند کنیم و بهشون یاد بدیم که مثل انسان‌ها یاد بگیرن و تصمیم بگیرن.

اما چطور میشه این کار رو انجام داد؟🤷‍♀️

یکی از مهم‌ترین ابزارهایی که برای کار با هوش مصنوعی استفاده میشه، *کتابخانه‌های پایتون* هستن.

"کتابخانه" مثل یه جعبه ابزار پر از ابزارهای آماده است که ما برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی ازشون استفاده می‌کنیم.

پس کتابخانه‌های پایتون چی هستن؟
این کتابخانه‌ها، مجموعه‌هایی از کدهای از پیش نوشته شده هستند که کارهای مختلفی رو انجام می‌دن. مثلا بعضی از این کتابخانه‌ها به ما کمک می‌کنن تا با اعداد و ارقام کار کنیم، بعضی دیگه به ما کمک می‌کنن تا داده‌ها رو تحلیل کنیم و بعضی دیگه هم به ما کمک می‌کنن تا مدل‌های هوش مصنوعی رو بسازیم.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده💥

💫معرفی کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

✨مقدمه:

کتابخانه‌های پایتون به عنوان ابزارهای قدرتمندی برای انجام محاسبات پیچیده، تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی به شمار می‌روند.

در این بخش، به معرفی برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌پردازیم.

کتابخانه‌های اصلی:
* NumPy

   * کاربرد: انجام عملیات ریاضی بر روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها، که پایه و اساس بسیاری از محاسبات عددی است.

#code12

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:

import numpy as np

# ایجاد یک آرایه
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# انجام عملیات ضرب اسکالر
result = arr * 2

print(result)

  # خروجی: [2 4 6 8 10]

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Pandas

   * کاربرد: تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از ساختار داده‌ای DataFrame.

این کتابخانه برای خواندن،
تمیز کردن و
آماده‌سازی داده‌ها
بسیار مفید است.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:👇🏻

import pandas as pd

# خواندن داده‌ها از یک فایل CSV

df = pd.read_csv('data.csv')

# نمایش چند سطر اول داده‌ها

print(df.head())

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Matplotlib

* کاربرد:

ایجاد انواع مختلف نمودار

برای تجسم داده‌ها، از جمله
نمودارهای خطی،
هیستوگرام،
نمودار پراکندگی و ...

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

* مثال:👇🏻

import matplotlib.pyplot as plt

# ایجاد داده‌های نمونه
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# رسم نمودار خطی
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.title('نمودار سینوسی')
plt.show()

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

💥کانال تی اس ام.آینده

* Scikit-learn:

   * کاربرد: پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین،
از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی با SVM، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد.

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

   * مثال:👇🏻

from sklearn.model_selection
import train_test_split
from sklearn.linear_model
import LinearRegression

# تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و تست
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# ساخت مدل رگرسیون خطی
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی روی داده‌های تست
y_pred = model.predict(X_test)

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

امروز 4 کتابخانه همراه با کاربرد و مثال یاد گرفتین:

1.NumPy
2.pandas
3.Matplotlib
4.Scikit-learn

اما این داستان ادامه دارد😉....

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin

نحوه نصب کتابخانه‌ها:

برای نصب کتابخانه‌ها در پایتون، از دستور pip استفاده می‌شود. به عنوان مثال، برای نصب کتابخانه NumPy:

pip install numpy

جهت ارتباط با دنیای تی اس ام.آینده فقط کافیه روی این متون آبی لمس کنی😍💥

Telegram| instagram| GitHub| linkedin