🎓 اگر به دنبال یک دوره جامع و کاربردی در یادگیری ماشین هستید، دورهی Machine Learning Course With Python را به شما پیشنهاد میکنم. این دوره نه تنها به آموزش دقیق الگوریتمهای یادگیری ماشین 📊 و مبانی ریاضیاتی آنها 🧠 میپردازد، بلکه برای هر الگوریتم، از صفر تا صد، کدنویسی را به شما یاد میدهد.
🔍 چرا کدنویسی از پایه اهمیت دارد؟ یکی از مهمترین راهها برای درک عمیق مفاهیم یادگیری ماشین، پیادهسازی الگوریتمها از پایه است. این کار به شما کمک میکند تا سازوکار هر الگوریتم را بهتر بشناسید و به مفاهیم به شکل کاربردی مسلط شوید 💪.
💻 یادگیری ماشین با پایتون، مهارتی است که با تمرین کدنویسی از پایه میتوان به آن رسید. زمانی میتوان گفت شما به یادگیری ماشین و پایتون مسلط هستید که بتوانید هر الگوریتم را تا جایی که امکان دارد، بدون وابستگی به کتابخانههای آماده، خودتان پیادهسازی کنید.
Link Course : https://www.youtube.com/playlist?list=PLfFghEzKVmjsNtIRwErklMAN8nJmebB0I
#هوش_مصنوعی
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
صف حلقوی 🚀
صف حلقوی یا Circular Queue ساختاری برای مدیریت دادههاست که به بهینهسازی حافظه کمک میکند. این نوع صف بهگونهای طراحی شده که انتهای صف به ابتدای آن متصل است، بنابراین از فضای موجود به بهترین شکل ممکن استفاده میشود. در این صف، وقتی به انتهای آرایه میرسیم، اضافه کردن عناصر جدید از ابتدای آن ادامه مییابد و صف به شکل دایرهای عمل میکند. 🌐
ویژگیهای صف حلقوی ✨
1. استفاده بهینه از حافظه: برخلاف صف عادی که پس از چندین بار حذف عناصر از ابتدا، فضای جلویی بلااستفاده میماند، در صف حلقوی میتوان از این فضای خالی مجدد استفاده کرد. این ویژگی باعث میشود حافظه اتلاف نشود. 🧠
2. اندیسدهی چرخشی: در صف حلقوی، اندیسها به صورت چرخشی حرکت میکنند. یعنی وقتی به انتهای آرایه رسیدیم، میتوانیم به اندیس ابتدایی بازگردیم و عناصر جدید را اضافه کنیم. 🔄
3. حل مشکل اورفلو کاذب: در صف عادی ممکن است پس از چند بار dequeue (حذف عنصر) فضای خالی باقی بماند ولی همچنان با خطای پر بودن مواجه شویم. در صف حلقوی، این مشکل با استفاده از فضای خالی جلوی صف حل میشود. ✅
پیادهسازی صف حلقوی ⚙️
برای پیادهسازی این صف، معمولاً از یک آرایه و دو اندیس استفاده میشود:
- Front:
موقعیت اولین عنصر صف را نشان میدهد.
- Rear:
موقعیت آخرین عنصر صف را نشان میدهد.
این اندیسها به صورت مدولار (%) حرکت میکنند تا در صورت رسیدن به انتهای آرایه، به ابتدای آن بازگردند. این چرخش اجازه میدهد صف بهصورت دایرهای عمل کند. 🔄
عملیاتهای اصلی صف حلقوی 🛠
- enqueue (اضافه کردن):
عنصر جدید به انتهای صف افزوده میشود. اگر صف پر نباشد، عنصر در محل Rear قرار میگیرد و Rear به اندیس بعدی (با کمک مدولار) تغییر میکند. ➕
- dequeue (حذف کردن):
اولین عنصر از صف حذف میشود. اگر صف خالی نباشد، عنصر در موقعیت Front حذف میشود و Front به اندیس بعدی تغییر میکند. ➖
کاربردهای صف حلقوی 📊
این صف در شبکههای کامپیوتری و سیستمهای عامل بسیار کاربرد دارد؛ جایی که پردازشها به طور چرخشی اجرا شده و از منابع بهینه استفاده میشود. برای مثال، در مدیریت بستههای داده در شبکه یا زمانبندی پردازندهها، صف حلقوی به کار میآید.
#الگوریتم
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
دومین دوره آموزشی و توانمندسازی فیسکاپ ۱۴۰۳
🔺دوره پیشرفته: یادگیری عمیق و شبکههای عصبی
🔶محتوای دوره:
⚜مبانی یادگیری عمیق
⚜معماریهای شبکههای عصبی برای بینایی ماشین
⚜مدلسازی و پیادهسازی
⚜پروژههای عملی
⚠️شروع حضوری و آنلاین: ۱۵ آذر ۱۴۰۳
🔺طول دوره ۴ جلسه ۴ ساعته (۱۶ ساعت)
🔺پنجشنبهها ساعت ۹ الی ۱۳
✨حضوری و آنلاین
📌محل برگزاری: پردیس فنی دانشگاه تهران، مرکز نوآوری نکسترا
💥هزینه دوره با ثبتنام و تکمیل حساب کاربری فیسکاپ ) تخفیف ۵۰ درصدی: ۱/۵۰۰/۰۰۰ تومان
🔔روش ثبتنام: مراجعه به وبسایت فیسکاپ، ساخت حساب کاربری، ورود به پنل و بخش دورههای فعال
ثبتنام فوری⛓💥 https://B2n.ir/h29492
🆔 @nextera_factory
این خیلی خوب بود 😍😂
ولی خب دور از شوخی حق میگه !
من خودم از اون کساییم که هیچوقت بحث نمیکنم در مورد اینکه دانشگاه رفتن درسته یا نه، فقط میخوام بگم صرفا با اتکا کردن به درس های دانشگاه یه حتی کلاس های حضوری و آنلاین برنامه نویسی به نقطه خفنی نمیرسید اگر میخواید پیشرفت کنید توی این حوزه باید خودتون برید دنبال چیزای جدید و از رو به رو شدن باهاشون نترسید و اجازه بدید به خودتون که خودتون تجربه کنید
CHANEL
برای اضافه کردن دیتاست به Google Colab و کار با آن، مراحل زیر را دنبال کنید:
1. آپلود فایلها به Google Colab:
- برای آپلود فایلهای خود به Google Colab، میتوانید از روشهای زیر استفاده کنید:
- از کد زیر برای انتخاب و آپلود فایلها به صورت مستقیم از دستگاه خود استفاده کنید:
python from google.colab import files uploaded = files.upload()
- با اجرای این کد، یک پنجره باز میشود که به شما امکان میدهد فایلهای خود را انتخاب کنید و آپلود کنید. پس از آپلود، میتوانید به فایلها به راحتی دسترسی داشته باشید.
2. قرار دادن دیتاست در Google Drive:
- اگر دیتاست شما بزرگ است و میخواهید به راحتی به آن دسترسی داشته باشید، میتوانید فایلها را در Google Drive خود ذخیره کنید و به Colab متصل شوید.
- برای این کار، ابتدا باید Google Drive را متصل کنید:
python from google.colab import drive drive.mount('/content/drive')
- پس از اجرای این کد، به شما یک لینک داده میشود که باید روی آن کلیک کنید و مجوزهای لازم را بدهید. سپس میتوانید به فایلهای موجود در Google Drive خود دسترسی داشته باشید.
3. خواندن دیتاست:
- پس از آپلود فایل یا اتصال به Google Drive، میتوانید با استفاده از کتابخانههایی مانند Pandas یا NumPy از دیتاست استفاده کنید. برای مثال:
import pandas as pd
# اگر فایل به صورت csv باشد
df = pd.read_csv('نام_فایل.csv') # اگر فایل را از کامپیوتر آپلود کردهاید
# یا اگر از Google Drive استفاده میکنید
df = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/مسیر/به/فایل.csv')
4. کار با دیتاست:
- بعد از بارگذاری دیتاست، میتوانید شروع به پردازش و تحلیل دادههای خود کنید.
بازم دوستان نظر بدهند که اشتباه نباشد 👉👉👉👉👉👉👉