برای مسیر AI Engineer از این پروژه‌ها الهام بگیرین ✨

#ai #ai_engineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

5 پروژه AI Agent برای کاملا مبتدیان!
(به همراه آموزش) 📗

+ برای مشاهده کلیک کنید +

#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

با گوگل جولز آشنا بشین، یه Agentic AI از گوگل برای برنامه‌نویسا ✨

برای مطالعه کلیک کنید...

#programming #ai #vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

⭐️ پنج مدل اپن‌سورس Text-to-Speech که باید بشناسید:

1. VibeVoice
2. Orpheus
3. Kokoro
4. OpenAudio
5. XTTS-v2

#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بهترین افزونه‌های Agentic AI در کروم 👾

🧠 Magical
🧠 Merlin AI
🧠 Zapier Agents
🧠 Recall
🧠 BrowserAgent
🧠 Taskade AI
🧠 Perplexity AI

#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

کتاب‌های رایگانی که هر مهندس هوش‌مصنوعی باید بخونه 📚

Neural Networks and Deep Learning + Study
Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents + Study
Ethical Artificial Intelligence + Study
Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA) + Study
Reinforcement Learning: An Introduction + Study

#ai #ai_engineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

12 اصطلاح هوش‌مصنوعی که باید بدونید 👌🏼

#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

بهترین سرویس‌های ساخت اپ با AI 🤯

1. Lovable
2. Replit
3. Dyad
4. Bolt.new
5. FlutterFlow

اگه بهشون اعتقاد دارین یا ازشون استفاده میکنید ❤️ ری‌اکشن بذارین.

#ai #developer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

فریمورک‌های Ai Agent که باید بشناسی 🤖

#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

100 ابزار هوش‌مصنوعی برای کارهای مختلف 💡

#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

15 پرامپت ChatGPT برای انجام بهتر کارهای تحقیقاتی 🔬


#ai #chatgpt #prompt
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نظر لینوس توروالدز (خالق لینوکس) درباره هوش‌مصنوعی و اینکه آیا توی توسعه لینوکس باید از AI استفاده کنیم؟

لینوس توروالدز در این مقاله میگوید که ai هنوز اشتباه میکند، دردسر تولید میکند! خروجی بد تولید میکند ولی راه حل این نیست که استفاده از آن را ممنوع کنیم! بلکه باید AI را طوری استفاده کنیم که به Maintainerها کمک کند، نه اینکه دردسرشان را بیشتر کند.

مقاله کامل در اینجا

#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🧠 ۵ پروژه Machine Learning که باید در رزومه‌تان داشته باشید 🐍

1️⃣ پیش‌بینی قیمت خانه (House Price Prediction) 🏠

چرا؟
یک پروژه کلاسیک برای نشان دادن مهارت در رگرسیون، تحلیل داده، Feature Engineering و ارزیابی مدل است.

---

2️⃣ سیستم پیشنهاددهنده (Recommendation System) 🎬

چرا؟
سیستم‌هایی مثل پیشنهاد فیلم، محصول یا موسیقی در دنیای واقعی کاربرد زیادی دارند و مهارت شما در کار با داده‌های کاربران را نشان می‌دهند.

---

3️⃣ تشخیص تقلب (Fraud Detection) 💳

چرا؟
یکی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین در بانکداری و کسب‌وکارهاست و توانایی شما در کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data) را نشان می‌دهد.

---

4️⃣ تحلیل احساسات متن (Sentiment Analysis) 💬

چرا؟
این پروژه ترکیبی از Machine Learning و NLP است و نشان می‌دهد می‌توانید داده‌های متنی را پردازش و دسته‌بندی کنید.

---

5️⃣ پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction) 📉

چرا؟
بسیاری از شرکت‌ها می‌خواهند بدانند کدام مشتری احتمال دارد سرویس را ترک کند. این پروژه مهارت شما در Classification و تحلیل رفتار مشتری را نشان می‌دهد.

---

💡 یک پروژه Machine Learning خوب فقط ساخت مدل نیست؛ جمع‌آوری داده، پاک‌سازی، انتخاب ویژگی، ارزیابی و توضیح نتیجه هم بخش مهم کار است.

#ml #python #machinelearning #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

۵ ابزار محبوب ساخت اپ با هوش مصنوعی 🤯

🚀 Lovable → ساخت سریع وب‌اپ با پرامپت
💻 Replit → کدنویسی و اجرا در مرورگر با AI
⚡️ Dyad → ساخت اپ با کمک عامل هوش مصنوعی
🌐 Bolt.new → تولید پروژه Full-stack در چند دقیقه
📱 FlutterFlow → ساخت اپ Flutter بدون کدنویسی زیاد

💬 شما با کدام‌یک کار کرده‌اید؟ جای کدام ابزار در این لیست خالی است؟

#ai #developer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

10 ابزار قدرتمند پردازش تصویر در پایتون 🐍📸

1️⃣ OpenCV → پردازش تصویر و بینایی ماشین کلاسیک
2️⃣ PyTorch → ساخت مدل‌های Deep Learning برای تصویر
3️⃣ TensorFlow → آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تصویری
4️⃣ Scikit-image → ابزارهای علمی پردازش تصویر
5️⃣ MediaPipe → تشخیص چهره، دست و بدن در لحظه
6️⃣ Detectron2 → تشخیص اشیا و Segmentation پیشرفته
7️⃣ KerasCV → مدل‌های آماده بینایی ماشین با Keras
8️⃣ Albumentations → افزایش داده برای تصاویر
9️⃣ SimpleCV → پردازش تصویر ساده‌تر برای شروع
🔟 FastAI → آموزش سریع مدل‌های Deep Learning

💬 شما بیشتر از کدام کتابخانه استفاده کرده‌اید؟

#python #computer_vision #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🚀 ۷ شغل فریلنسری تخصصی با درآمد بالا در سال ۲۰۲۶ 🌐

با رشد هوش مصنوعی و دیجیتالی شدن کسب‌وکارها، این مهارت‌ها همچنان تقاضای بالایی دارند 👇

1️⃣ AI / Machine Learning Engineer
🤖 ساخت مدل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های هوشمند

2️⃣ Software Engineer
💻 توسعه اپلیکیشن، وب‌سایت و نرم‌افزارهای سفارشی

3️⃣ Cybersecurity Specialist
🔐 امنیت، تست نفوذ و محافظت از سیستم‌ها

4️⃣ Data Scientist / Data Analyst
📊 تحلیل داده و استخراج بینش‌های کسب‌وکار

5️⃣ Cloud & DevOps Engineer
☁️ مدیریت زیرساخت، سرورها و استقرار نرم‌افزار

6️⃣ Technical Writer
✍️ تولید مستندات فنی، آموزش و محتوای تخصصی

7️⃣ Video Editor & AI Content Creator
🎬 تدوین و تولید محتوای ویدیویی با ابزارهای جدید

💬 اگر قرار بود در سال ۲۰۲۶ یک مهارت فریلنسری یاد بگیرید، کدام را انتخاب می‌کنید؟

#freelance #career #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🤖 ۱۰ ابزار و کتابخانه پایتون برای رباتیک

🐍 پایتون فقط برای وب و هوش مصنوعی نیست؛ در دنیای ربات‌ها هم کاربرد زیادی دارد 👇

1️⃣ Robot Framework → تست خودکار و اتوماسیون ربات‌ها
2️⃣ PyRobot → توسعه و آزمایش ربات‌های هوشمند
3️⃣ PyDy → شبیه‌سازی دینامیک سیستم‌های مکانیکی
4️⃣ DART → شبیه‌سازی ربات‌ها و محیط‌های فیزیکی
5️⃣ Klamp’t → برنامه‌ریزی حرکت و کنترل ربات
6️⃣ Pybotics → محاسبات و کنترل بازوهای رباتیک
7️⃣ Siconos → شبیه‌سازی سیستم‌های دینامیکی
8️⃣ iDynTree → مدل‌سازی و کنترل ربات‌های انسان‌نما
9️⃣ SOFA Framework → شبیه‌سازی تعاملی رباتیک و پزشکی
🔟 PyBullet → شبیه‌سازی فیزیک و ربات‌ها در محیط سه‌بعدی

📌 دنیای رباتیک ترکیبی از Python + AI + کنترل + مهندسی است 🤖

#robotics #python #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

چرا هوش‌مصنوعی جایگزین مهندسان نرم‌افزار نشده؟ (و نخواهد شد)

توی این مقاله به خوبی به این نگرانی و استرس که بین برنامه‌نویس‌ها هست جواب داده شده...
+ برای مطالعه مقاله کلیک کنید +

#ai #vibe_coding
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🤖 ۵ کتابخانه پایتون که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی باید بشناسید

اگر میخواید وارد حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بشید، این ۵ کتابخانه از بهترین نقطه‌های شروع هستن:

🔹 یک. NumPy | محاسبات عددی
پایه بسیاری از کتابخانه‌های علمی و هوش مصنوعی پایتونه و برای کار با آرایه‌ها، ماتریس‌ها و محاسبات ریاضی استفاده میشه.

🔹 دو. Pandas | کار با داده‌ها
داده‌های واقعی معمولا تمیز و مرتب نیستن! Pandas برای خواندن، پاکسازی، فیلتر و تحلیل داده‌ها استفاده میشه.

🔹 سه. Scikit-learn | یادگیری ماشین
باهاش میتونید بدون پیاده‌سازی الگوریتم‌ها از صفر، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مثل Linear Regression و Random Forest رو بسازید.

🔹 چهار. PyTorch | یادگیری عمیق
یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی و پروژه‌های Deep Learning مثل تشخیص تصویر و پردازش داده‌های پیچیده.

🔹 پنج. Matplotlib | مصورسازی داده
کمکتون میکنه داده‌ها رو به شکل نمودارهای مختلف نمایش بدید تا الگوها و روابط بین داده‌ها راحت‌تر قابل درک باشن.
📌 مسیر پیشنهادی:
NumPy → Pandas → Matplotlib → Scikit-learn → PyTorch

اگر قصد دارید وارد حوزه AI بشید، این ۵ کتابخانه میتونن نقطه شروع خیلی خوبی برای مسیرتون باشن. 🚀

#ai #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

مقایسه پانداس و polars و اینکه کدام را انتخاب کنیم؟
+ برای مطالعه مقاله کلیک کنید +

#data_analysis #ai #data_science #python #pandas #polars
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips