مدرسه پایتون و ریاضی (هوش مصنوعی؛ طراحی سایت)

سرفصل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:
1. مفاهیم پایه‌ای:
• مفهوم ماشین‌های جستجو
• مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی، یادگیری تقویتی و درخت تصمیم
• مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشینی مانند داده‌ها، مجموعه‌های آموزشی و تست، ویژگی‌ها، بردارهای ویژگی و مدل‌ها
• معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشینی
2. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی:
• الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی، روش‌های درختی، یادگیری تقویتی و خوشه‌بندی
• مزایا و معایب هر الگوریتم و کاربردهای آنها در صنایع مختلف
3. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با استفاده از پایتون:
• استفاده از کتابخانه‌های ماشین لرنینگ مانند Scikit-learn و TensorFlow
• پیاده‌سازی روش‌های یادگیری ماشینی در زبان پایتون
• تحلیل و بررسی داده‌ها با استفاده از Pandas و NumPy
• تصویرسازی داده‌ها باMatplotlib و Seaborn
4. کاربردهای یادگیری ماشینی:
• کاربردهای یادگیری ماشینی در صنایع مختلف مانند پزشکی، تحلیل تصویر، پردازش زبان طبیعی، بازی‌های رایانه‌ای و تبلیغات آنلاین
• الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مورد استفاده در هر کاربرد و روش‌های بهبود عملکرد مدل‌ها
در این سرفصل‌ها، می‌توانید با مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا شوید و با استفاده از پایتون، این مفاهیم را پیاده‌سازی کنید. همچنین، با پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و کاربردهای آنها، می‌توانید به دانش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی خود کمک کنید و درک بهتری از این حوزه کسب کنید.

سرفصل‌های دوره آموزش ریاضیات به کمک برنامه نویسی
1. مفاهیم پایه‌ای پایتون:
• متغیرها و نوع داده‌ها
• عبارات ریاضی
• شرایط و حلقه‌ها
• توابع و ماژول‌ها
2. جبر و اعداد:
• مفاهیم پایه‌ای جبری مانند عملیات جمع، تفریق، ضرب و تقسیم
• اعداد صحیح، اعشاری و کسری
• روابط میان اعداد، مانند تعداد اولی، مضرب مشترک کوچک و بزرگ و معادلات سطح
3. هندسه:
• هندسه صفحه
• هندسه فضا
• مفاهیم پایه‌ای هندسی مانند فاصله، زاویه و مساحت
• شکل‌های هندسی مانند دایره، مثلث، مستطیل و مکعب
• روش‌های حل مسائل هندسی با استفاده از برنامه‌نویسی
4. آمار و احتمال:
• مفاهیم پایه‌ای آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار
• توزیع‌های احتمال پیوسته و گسسته
• آزمون فرضیه
5. کاربردهای ریاضیات در زندگی روزمره:
• مباحث مالیاتی مانند مالیات بر درآمد و مالیات بر ارث
• کاربردهای ریاضیات در خرید و فروش مثلاً محاسبه‌ی مالیات بر ارزش افزوده (مالیات بر ارزش افزوده)
• مفاهیم پایه‌ای ارزش پول، بهره، سود و ضرر
• کاربردهای ریاضیات در زمینه‌ی آمار و تحلیل داده، مانند تحلیل داده‌های ورزشی یا انتخاب نمونه‌های تصادفی
در این سرفصل‌ها، می‌توانید با مفاهیم ریاضیات آشنا شوید و با استفاده از پایتون، این مفاهیم را پیاده‌سازی کنید. همچنین، با پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و برنامه‌های ریاضی ساده، می‌توانید به دانش ریاضیات خود کمک کنید و درک بهتری از مفاهیم ریاضیات کسب کنید

یادگیری ماشین به طور کلی به سه بخش تقسیم می‌شود:
۱- یادگیری با نظارت: در این روش، یک مجموعه داده آموزشی که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مرتبط با آن‌ها است، به الگوریتم یادگیری ماشینی داده می‌شود. سپس الگوریتم به صورت خودکار الگوهایی را در داده‌های بزرگ شناسایی می‌کند که به کمک آن‌ها می‌توان پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام داد. به عنوان مثال، می‌تواند برای پیش‌بینی میزان فروش یک محصول براساس ویژگی‌های مختلف آن استفاده شود.
۲- یادگیری بدون نظارت : در این روش، هیچ خروجی‌های آموزشی قبلی تعریف نمی‌شود و الگوریتم یادگیری ماشینی به صورت خودکار الگوهایی را در داده‌های بزرگ شناسایی می‌کند و بدون نیاز به هیچ خروجی‌های آموزشی، داده‌ها را خوشه‌بندی می‌کند. این روش معمولاً برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های بزرگ و تحلیل داده‌های بدون ساختار استفاده می‌شود.
۳- یادگیری تقویتی : در این روش، یک عامل به یک محیط متصل می‌شود و با ارائه اعمال مختلف، سعی در کسب بیشترین پاداش از محیط دارد. در این روش،هدف عامل این است که با انجام عملیات مختلف، یک رفتار بهینه را در محیط ایجاد کند. این روش برای مسائلی که شامل تصمیم‌گیری‌های پی‌درپی در محیط پویا هستند، مانند بازی‌های کامپیوتری، رباتیک، موتور مسابقه و غیره استفاده می‌شود.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در روزگار ما به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای مدرن برای حل مسائل و یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها شناخته می‌شوند. در ادامه لیستی از کاربردهای مختلف یادگیری ماشینی را برای شما آورده‌ایم:
1. پردازش زبان طبیعی: یادگیری ماشینی می‌تواند به عنوان یک ابزار بسیار قوی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار گیرد. این شامل تشخیص احساسات، خلاصه سازی متون، ترجمه ماشینی، پاسخ به سؤالات و موارددیگر است.
2. تشخیص تصویر: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای تشخیص اشیا، صورت‌ها، شناسایی چهره، تشخیص حیوانات و موارد دیگر در تصاویر مورد استفاده قرار گیرند.
3. تشخیص محتوای تصاویر: با استفاده از یادگیری ماشینی، می‌توان به راحتی محتوای تصاویر را تشخیص داد، از جمله تشخیص محصولات، شناسایی لباس‌ها، تشخیص عکس‌های تبلیغاتی و طبقه‌بندی تصاویر.
4. توصیه‌گرها: از الگوریتم‌هایی که برای سیستم‌های توصیه‌گر به کارمی‌روند، می‌توان برای پیشنهاد محصولات، فیلم‌ها، موسیقی‌ها، رستوران‌ها و موارد دیگر استفاده کرد.
5. بازیابی اطلاعات: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای جستجوی اطلاعات در پایگاه‌داده‌ها و وب‌سایت‌ها مورد استفاده قرار گیرند.
6. پیش‌بینی فروش: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌توان پیش‌بینی فروش برای محصولات مختلف را انجام داد.
7. کنترل کیفیت: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای کنترل کیفیت در خطور تولید و تولید صنعتی مورد استفاده قرار گیرند، از جمله حذف نویز، تشخیص خرابی‌ها و پیش‌بینی عمر قطعات.
8. تشخیص تقلب: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌توان تقلب در تراکنش‌های مالی، بانکی و بیمه‌ای را شناسایی کرد.
9. خودروهای هوشمند: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای خودروهای هوشمند مورد استفاده قرار گیرند، از جمله تشخیص سواران، تشخیص خط‌های جاده، پیش‌بینی تصادفات و موارد دیگر.
10. پزشکی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها، تشخیص تصاویر پزشکی، پیش‌بینی عوارض بعد از جراحی و موارد دیگر در پزشکی مورد استفاده قرار گیرند.
11. تحلیل مالی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای تحلیل داده‌های مالی مورد استفاده قرار گیرند، از جمله پیش‌بینی قیمت‌های سهام، تحلیل ریسک‌ها و موارد دیگر.
12. تحلیل اجتماعی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای تحلیل داده‌های اجتماعی مورد استفاده قرار گیرند، از جمله تحلیل رفتارهای مشتریان، تحلیل رفتارهای اجتماعی، تحلیل رفتارهای سیاسی و موارد دیگر.
13. بازیابی اطلاعات موسیقی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای بازیابی اطلاعات موسیقی مورد استفاده قرار گیرند، از جمله پیشنهاد آهنگ‌های جدید به کاربران و تشخیص سبک موسیقی.
14. حمل و نقل هوشمند: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای بهینه‌سازی حمل و نقل مورد استفاده قرار گیرند، از جمله پیش‌بینی ترافیک،توصیه مسیر بهتر برای رانندگان، بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل عمومی و موارد دیگر.
15. بازیابی اطلاعات تاریخی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای بازیابی اطلاعات تاریخی مورد استفاده قرار گیرند، از جمله تشخیص نوشتارهای قدیمی، ترجمه متون تاریخی و موارد دیگر.
16. تحلیل داده‌های بزرگ: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند برای تحلیل داده‌های بزرگ مورد استفاده قرار گیرد

زبان پایتون چه کاربردی در دنیای واقعی دارد؟
پایتون تقریبا در هر صنعت و زمینه علمی که می توانید تصور کنید استفاده می شود، از جمله:

دانش داده ها
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
توسعه وب
آموزش علوم کامپیوتر
بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر
توسعه بازی
پزشکی و فارماکولوژی
زیست شناسی و بیوانفورماتیک
عصب شناسی و روانشناسی
ستاره شناسی
حوزه های دیگری مانند رباتیک، وسایل نقلیه خودران، بازرگانی، هواشناسی و توسعه رابط کاربری گرافیکی (GUI) هم زمینه های دیگری هستند که پایتون در آن ها کاربرد دارد. این مقاله طیف گسترده ای از کاربردهای این زبان برنامه نویسی در این صنایع را با مثال ها، موارد استفاده و کتابخانه های پایتون پوشش می دهد. بیایید با کاربردهای پایتون در دانش داده ها شروع کنیم.

چرا پایتون؟
پایتون به عنوان یک ابزار آموزشی بسیار مورد استفاده قرار می گیرد زیرا:

یادگیری آن آسان است: سینتکس آن ساده است و می توان آن را به سرعت یاد گرفت. دانش آموزان خیلی سریعتر از سایر زبان های برنامه نویسی شروع به شنا در جنبه های پیشرفته تر علوم کامپیوتر می کنند.

قدرتمند است: در برنامه های کاربردی دنیای واقعی استفاده می شود، بنابراین دانش آموزان بلافاصله شروع به کسب مهارت های ارزشمند برای حرفه خود می کنند.

همه کاره است: از پارادایم های مختلف برنامه نویسی از جمله برنامه نویسی ضروری، برنامه نویسی تابعی، برنامه نویسی رویه ای و برنامه نویسی شی گرا پشتیبانی می کند. خالق زبان پایتون، گویدو ون روسوم، می گوید: «اعتقاد من این است که آموزش پایتون به دانش‌آموزان ازآموزش C یا C++ یا جاوا بسیار ساده تر است، زیرا جزئیات آن زبان‌ها بسیار سخت هستند.»

سینتکس پایتون ساده و سرراست است، بنابراین دانش‌آموزان می‌توانند با سرعت بیشتری مهارت‌های تفکر محاسباتی و حل مسئله را که معمولا هدف اصلی دوره‌های مقدماتی علوم کامپیوتر است، شروع کنند.

پایتون در کلاس درس و آموزش آنلاین
بسیاری از دانشگاه ها و مدارس در سراسر جهان تصمیم گرفته اند دوره های مقدماتی برنامه نویسی و علوم کامپیوتر را با استفاده از پایتون تدریس کنند. به عنوان مثال، MIT، یکی از دانشگاه های پیشرو جهان در زمینه فناوری، علوم کامپیوتر و برنامه نویسی مقدماتی را با استفاده از پایتون (چه در نسخه داخلی و چه در نسخه آنلاین دوره در edX) تدریس می کند. بر اساس مقاله ای که توسط MIT News منتشر شد، زمانی که نسخه آنلاین دوره به 1.2 میلیون ثبت نام رسید، این دوره به محبوب ترین MOOC در تاریخ MIT تبدیل شده است. این به وضوح نشان می دهد که محبوبیت پایتون همچنان در حال افزایش است.