📚 Beginner's Python Cheat Sheet 📚 برگه تقلب دستورات پایتون 😁 💯 @PythonForYou 🧑‍💻👩‍💻

همه مهندسای هوش مصنوعی از روش زیر استفاده می‌کنن 🤖 چطور هوش مصنوعی بسازیم؟ (نسخه کامل و ساده) 🧠 مرحله ۱: جمع‌آوری داده (Dataset) می‌تونی از جاهایی مثل: Kaggle (کگل) Google Dataset Search یا حتی خودت داده جمع کنی ✅ مثلاً عکس، متن، صدا یا ویدیو 🔁 مرحله ۲: آموزش مدل با ایپاک (Epoch) با پایتون و کتابخونه‌هایی مثل: TensorFlow یا Keras PyTorch تو چند ایپاک (Epoch) داده‌هاتو به مدل می‌دی تا کم‌کم یاد بگیره. مثلاً ۵ ایپاک یعنی ۵ بار داده‌ها کامل خونده بشن. ✅ ابزار آموزش: Google Colab Kaggle Notebooks Mytone (GPU) 💾 مرحله ۳: ذخیره مدل مدل آموزش‌دیده رو تو فایل ذخیره می‌کنی. مثلاً: .h5 .pt یا .pkl 🌍 مرحله ۴: استفاده از مدل (Inference) تو یه برنامه پایتون، مدل رو لود می‌کنی و ازش استفاده می‌کنی. مثلاً وقتی یه عکس بهش بدی، بگه چیه. 📦 مرحله ۵. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) و هاگینگ فیس (Hugging Face) ✅ حالا اگه کار با متن و زبان طبیعی داری (مثل ترجمه، خلاصه کردن، سوال‌جواب)، ترنسفورمر بهترین گزینه‌ست. مدل‌هایی مثل: BERT، GPT ،T5, RoBERTa, DistilBERT میتونی مدل خودتو هم روی هاگینگ‌فیس آپلود کنی یا از مدل‌های آماده اونجا استفاده کنی یا با API اون مدل‌ها رو به پروژه‌ت وصل کنی 📌 هاگینگ‌فیس یه جور "گیت‌هاب برای مدل‌های هوش مصنوعی" حساب میشه. 🧑‍💻 مرحله ۶: ساخت API با پایتون بعد از اینکه مدل آماده شد، می‌تونی با پایتون یه API بسازی. مثلاً با: Flask یا FastAPI تا بقیه بتونن از مدل هوش مصنوعی تو سایت یا اپلیکیشن خودشون استفاده کنن. 📦 مثلا:

@app.route("/predict", methods=["POST"]) def predict(): # عکس یا متن رو بگیره # بده به مدل # نتیجه رو برگردونه 

🟩 خلاصه نهایی:

دیتاست → آموزش با ایپاک → مدل ذخیره → استفاده یا آپلود تو هاگینگ‌فیس → ساخت API با پایتون 

برای ساختار الگوریتم های عصبی هم اینارو بدونید کافیه البته خود LLM ها خیلی بهتر از ما ادما بلدن مثلا از چت‌جی‌بی‌تی بخواین انجام میده براتون

1. تعریف لایه‌ها و نورون‌ها
2. مقداردهی تصادفی به وزن‌ها
3. اجرای forward pass
4. محاسبه loss
5. اجرای backpropagation
6. آپدیت وزن‌ها با Gradient Descent
7. تکرار این چرخه تا یادگیری کامل

📌 و همه این مراحل با پایتون انجام میشه! 💯 @PythonForYou 🧑‍💻👩‍💻