🔵 ایران دیجیتال ۱۴۰۴ شروع شد! 🏃 جا نمونی ... ثبت‌نام رایگان: https://sai.isti.ir/ 🔶 هدف ما اینه که نسل آینده، نه فقط استفاده‌کننده‌ فناوری، بلکه سازنده‌‌اش باشه. اگر دوست داری با کلی بازی و رقابت، وارد دنیای هوش مصنوعی بشی و یاد بگیری چطور ایده‌هات رو به واقعیت تبدیل کنی، این فرصت برای توست! 👈👈 ثبت‌نام کن و اولین قدم رو برای ساختن آینده بردار؛ چون آینده باهوش است... 😊 این دوره کاملاً رایگانه برای گذروندن این دوره نیاز به پرداخت هیچ هزینه‌ای نیست و کاملاً رایگانه 📚 مدرک معتبر در پایان این دوره، مدرک معتبری دریافت می‌کنی که در آینده خیلی به کارت میاد. 📣📣 البته توی ماه‌های آینده هم قراره مسابقات مختلفی داشته باشیم و جوایز خفنی به برنده‌ها و شرکت‌کننده‌ها بدیم. ✅ پس همین الان ثبت نام کن...

🧵 قسمت هفتم: زبان COBOL – کدنویسی برای کسب‌و‌کار (1959) 📈 با گسترش رایانه‌ها در اداره‌ها و بانک‌ها، نیازی جدید پدید آمد: 🔹 زبان برنامه‌نویسی برای کاربردهای تجاری و مالی 🧾 نتیجه: در سال ۱۹۵۹، زبان COBOL (کو-بال) معرفی شد COBOL = Common Business-Oriented Language یعنی: زبان مشترک برای اهداف تجاری ✅ ویژگی‌های کلیدی COBOL: * شبیه زبان انگلیسی طبیعی بود: IF AMOUNT > 1000 THEN DISPLAY "High Value Transaction" END-IF * مناسب برای پردازش دسته‌ای، گزارش‌گیری و سیستم‌های حسابداری * قابل‌فهم برای کارکنان غیر‌فنی سازمان‌ها 📌 چرا مهم بود؟ * به رایانه‌ها اجازه داد وارد دنیای کسب‌وکار شوند * باعث شد سیستم‌های بانکی، بیمه و اداری دیجیتال شوند * هنوز هم در بسیاری از بانک‌ها، کدهای COBOL در حال اجرا هستند! 🏛 ا)COBOL یکی از قدیمی‌ترین زبان‌هایی‌ست که هنوز زنده است. 📜 ادامه دارد... 📲 https://eitaa.com/sbcoding

🧵 قسمت هشتم: زبان ALGOL – پدر مفاهیم مدرن برنامه‌نویسی (دهه ۱۹۶۰) 🧪 در دهه ۱۹۶۰، زبان جدیدی معرفی شد که تاثیرش تا امروز در همه‌ی زبان‌ها حس می‌شود: نامش بود ALGOL (الگول) ALGOL = Algorithmic Language به معنی «زبان الگوریتمی» 🎯 چرا ALGOL انقلابی بود؟ 🔹 معرفی بلوک‌های کدی با آکولاد یا begin…end 🔹 امکان تعریف توابع بازگشتی (Recursive Functions) 🔹 ساختار نحوی تمیز و قابل تبدیل به فرمول‌های ریاضی 🔹 زبان مرجع علمی در آن زمان؛ مقالات علمی با ALGOL نوشته می‌شدند! مثال ساده: begin integer x; x := 5; if x > 0 then x := x - 1 end 🌱 میراث ALGOL 🔸 اگر تا حالا با زبان‌هایی مثل C، Java یا Pascal کار کرده‌ای، باید بدونی که پایه و اصول‌شون از ALGOL گرفته شده. 📘 بسیاری از مفاهیم مهم مثل: • متغیر محلی • محدوده متغیر (scope) • بلوک‌بندی کدها برای اولین بار در ALGOL به کار رفتند. 📌 جالبه بدونی که حتی زبان معروف Pascal مستقیماً تحت‌تأثیر ALGOL ساخته شد! 📜 ادامه دارد... #تاریخچه #کدنویسی #برنامه_نویسی 📲 https://eitaa.com/sbcoding

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه‌ی علم داده است. ویژگی‌هایی مانند خوانایی بالا، کتابخانه‌های قدرتمند، و جامعه‌ی فعال آن را به ابزاری ایده‌آل برای تحلیل داده‌ها تبدیل کرده است. در ادامه، برخی از کاربردهای مهم پایتون در علم داده را بررسی می‌کنیم: ### ۱. پردازش و پاک‌سازی داده‌ها قبل از هر تحلیل، داده‌ها باید پردازش و پاک‌سازی شوند. پایتون با کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy امکان خواندن، تبدیل، و پاک‌سازی داده‌ها را فراهم می‌کند. این ابزارها کمک می‌کنند داده‌های نامرتب و ناقص اصلاح شوند تا برای تحلیل مناسب شوند. ### ۲. تحلیل و مصورسازی داده‌ها پس از جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، تحلیل و نمایش بصری آن‌ها اهمیت دارد. کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib و Seaborn به کاربران اجازه می‌دهند نمودارهای خطی، پراکندگی، هیستوگرام و سایر نمودارهای پیشرفته را رسم کنند. این ابزارها درک بهتری از الگوها و ارتباطات بین داده‌ها ایجاد می‌کنند. ### ۳. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پایتون یکی از برترین زبان‌ها برای توسعه‌ی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. با استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn, TensorFlow و PyTorch می‌توان مدل‌های پیش‌بینی، دسته‌بندی، و خوشه‌بندی را ایجاد و آموزش داد. ### ۴. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده‌های متنی، پایتون با ابزارهایی مانند NLTK و spaCy به پردازش زبان طبیعی کمک می‌کند. این قابلیت‌ها در تحلیل احساسات، استخراج کلمات کلیدی، و ترجمه‌ی متن بسیار کاربردی هستند. ### ۵. کلان‌داده و ذخیره‌سازی اطلاعات پایتون توانایی کار با پایگاه‌های داده‌ی بزرگ را دارد. کتابخانه‌هایی مانند SQLAlchemy برای ارتباط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و PySpark برای پردازش داده‌های کلان در محیط‌های توزیع‌شده مورد استفاده قرار می‌گیرد. 🍀به ما بپیوندید تا هر روز با علم کدنویسی بیشتر آشنا شوید.🍀 🗻https://eitaa.com/sbcoding

#هوش_مصنوعی توسط یک گروه از دانشمندان و محققان به طور مشترک ایجاد شد، و نه توسط یک فرد. از جمله این افراد می‌توان به جان مک‌کارتی، ماروین منسکی، آرتور ساموئل، هربرت سیمون، و آلن نیول اشاره کرد. جان مک‌کارتی اصطلاح "هوش مصنوعی" را در سال 1956 ابداع کرد و کنفرانس دارتموث را برای بررسی این مفهوم برگزار کرد. توضیحات بیشتر: جان مک‌کارتی (John McCarthy): او یک دانشمند آمریکایی برجسته بود که در زمینه علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی تحقیق می‌کرد. او اصطلاح "هوش مصنوعی" را برای اولین بار در سال 1956 در کنفرانس دارتموث ابداع کرد. ماروین منسکی (Marvin Minsky): او یک دانشمند و ریاضیدان آمریکایی بود که یکی از بنیان‌گذاران هوش مصنوعی بود. او در MIT مشغول به کار بود و بر توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر نمادها تأثیرگذار بود. آرتور ساموئل (Arthur Samuel): او یک دانشمند آمریکایی بود که در زمینه هوش مصنوعی در IBM کار می‌کرد. او به عنوان یکی از بنیان‌گذاران یادگیری ماشینی شناخته می‌شود. هربرت سیمون (Herbert Simon): او یک دانشمند و روانشناس آمریکایی بود که در دانشگاه کارنگی ملون کار می‌کرد. او و آلن نیول در زمینه حل مسئله و مدل‌سازی شناخت انسانی تحقیق کردند. آلن نیول (Allen Newell): او یک دانشمند آمریکایی بود که در دانشگاه کارنگی ملون کار می‌کرد. او و هربرت سیمون در زمینه حل مسئله و مدل‌سازی شناخت انسانی تحقیق کردند. همچنین، افراد دیگری مانند آلن تورینگ، جفری هینتون، و دکتر Fei-Fei Li نیز نقش مهمی در توسعه هوش مصنوعی داشته‌اند. به طور کلی، هوش مصنوعی نتیجه تلاش‌های مشترک و تحقیقات گسترده‌ای است که توسط محققان و دانشمندانی از سراسر جهان انجام شده است. https://eitaa.com/sbcoding

#هوش_مصنوعی را می‌توان بر اساس توانایی‌ها، عملکرد و اهداف به انواع مختلفی تقسیم کرد. در اینجا به برخی از مهم‌ترین انواع هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم: بر اساس توانایی: هوش مصنوعی محدود یا باریک (Narrow AI یا ANI): این نوع هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاصی طراحی شده است، مانند تشخیص چهره، ترجمه زبان‌ها، یا رانندگی خودکار. این نوع هوش مصنوعی نمی‌تواند وظایف دیگری را انجام دهد. هوش مصنوعی عمومی یا قوی (General AI یا AGI): این نوع هوش مصنوعی قابلیت انجام هر وظیفه‌ای را دارد که یک انسان می‌تواند انجام دهد. این نوع هوش مصنوعی هنوز به طور کامل توسعه داده نشده است. هوش مصنوعی فوق هوشمند (Super AI یا ASI): این نوع هوش مصنوعی فراتر از هوش انسانی است و می‌تواند وظایفی را انجام دهد که برای انسان‌ها غیرممکن است. این نوع هوش مصنوعی نیز هنوز به طور کامل توسعه داده نشده است. بر اساس عملکرد: ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines): این نوع هوش مصنوعی فقط بر اساس موقعیت فعلی واکنش نشان می‌دهد و تجربیات گذشته را در نظر نمی‌گیرد. ماشین‌های حافظه محدود (Limited Memory): این نوع هوش مصنوعی می‌تواند تجربیات گذشته را در نظر بگیرد و بر اساس آنها تصمیم‌گیری کند. تئوری ذهن (Theory of Mind): این نوع هوش مصنوعی قادر به درک احساسات و افکار دیگران است. خودآگاهی (Self-Awareness): این نوع هوش مصنوعی از خودآگاهی و توانایی تشخیص خود به عنوان یک موجود مستقل برخوردار است. بر اساس روش‌ها و تکنیک‌ها: یادگیری ماشینی (Machine Learning): این نوع هوش مصنوعی با استفاده از داده‌ها یاد می‌گیرد و می‌تواند الگوها را تشخیص دهد و پیش‌بینی‌ها را انجام دهد. یادگیری عمیق (Deep Learning): این نوع هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، یادگیری پیچیده‌تری را انجام می‌دهد و می‌تواند وظایف پیچیده‌تری را انجام دهد. هوش مصنوعی تقویتی (Reinforcement Learning): این نوع هوش مصنوعی با برقراری تعامل با محیط، یاد می‌گیرد که چگونه به بهترین نحو عمل کند. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP): این نوع هوش مصنوعی به سیستم‌ها توانایی می‌دهد تا با زبان طبیعی برقراری ارتباط کنند. بینایی ماشین (Machine Vision): این نوع هوش مصنوعی به سیستم‌ها توانایی می‌دهد تا تصاویر را درک کنند و تفسیر کنند. روباتیک (Robotics): این نوع هوش مصنوعی به سیستم‌ها توانایی می‌دهد تا با محیط اطراف تعامل کنند و وظایف را انجام دهند. دیگر انواع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی احساسی (Affective AI): این نوع هوش مصنوعی می‌تواند احساسات و عواطف انسان‌ها را درک کند و به آنها پاسخ دهد. سامانه‌های خبره (Expert Systems): این نوع هوش مصنوعی از دانش متخصصان برای حل مشکلات خاص استفاده می‌کند. https://eitaa.com/sbcoding

https://myket.ir/app/ir.irandigitalict.app 👆🏻👆🏻👆🏻👆🏻👆🏻📙 آموزش رایگان پایتون مقدماتی و پیشرفته 😍 همراه با کلی جوایز و مدرک پایان دوره 🍀 پس چرا منتظری زود باش ازش استفاده کن. «ایران دیجیتال » https://eitaa.com/sbcoding

✅مجموعه کارگاه های آموزشی کد نویسی کارگاه شماره 11 🔷موضوع : پیش بینی سرطان ریه با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و داده های بیان ژن *توضیحات سنترال دوگما در زیست شناسی، توضیحات چرخه کار یادگیری ماشین از جمع آوری و پیش پردازش داده تا انواع اعتبارسنجی 📝مجری : قطب کشوری شبکه سازی محیط های یادگیری و کد نویسی 📚مدرس : جناب آقای مهندس مسلم عسگری عضو قطب کشوری و دبیر تخصصی برنامه نویسی هوش مصنوعی :✅لینک حضور در وبینار: https://a.himeet.ir/net 🍀https://eitaa.com/sbcoding🍀

آغاز «تابستان فناورانه» برای بیش از ۳ میلیون دانش‌آموز دوره اول متوسطه با آموزش کدنویسی روی موبایل حمید یزدانی مدیرکل دفتر آموزش دوره اول متوسطه وزارت آموزش و پرورش به خبرنگار برنا درباره برنامه‌های معاونت برای اوقات فراغت تابستانه دانش‌آموزان گفت: سه میلیون و ۹۰۰ هزار دانش‌آموز در دوره متوسطه اول داریم که در تابستان سال جاری تحت عنوان «تابستان فناورانه» در زمینه کدنویسی آموزش خواهند دید. وی با اشاره به اینکه نگاه ما به هوش مصنوعی تنها استفاده از آن نیست، ادامه داد: این اشتباهی است که برخی مرتکب می‌شوند و باعث می‌شود ما صرفاً بهره‌بردار و مصرف‌کننده باشیم. ما تولیدکننده نخواهیم شد مگر اینکه دانش‌آموزان‌مان در زمینه‌هایی مانند نوشتن کتابخانه‌ها، ساخت بازی و طراحی شخصیت‌ها به خبرگی برسند تا بتوانیم در لایه‌های عمیق هوش مصنوعی سرآمد باشیم. ⛰️https://eitaa.com/sbcoding⛰️

می‌دونستی آینده جهان در همین کدنویسی است که میتونی با ما یادش بگیری #پوستر #انگیزشی #کدنویسی #برنامه_نویسی 🗻https://eitaa.com/sbcoding🗻

کتابی برای یادگیری برنامه نویسی #معرفی_کتاب #برنامه_نویسی #کتاب C++ #انجمن_علمی_پژوهشی

کتاب Python Crash Course: اگر در این فکر هستید که زبان پایتون را به‌صورت فشرده یاد بگیرید، بهترین گزینه برای شما مطالعه‌ی کتاب Python Crash Course خواهد بود. این کتابِ عملی و پروژه‌محور را می‌توان مقدمه‌ای کامل بر زبان پایتون دانست. به لطف Python Crash Course بدون فوت وقت می‌توانید به حل مسائل بپردازید و برنامه‌نویسی را شروع کنید. #برنامه_نویسی #کدنویسی #معرفی_کتاب #کتاب #انجمن_علمی_پژوهشی https://eitaa.com/sbcoding