W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

13 September 2026 14:46

پادکست آشنایی با معاملات الگوریتمی و تریدینگ با پایتون

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

13 September 2026 09:37

🎉 آغاز پیش‌ثبت‌نام رایگان تولوپ
به مناسبت روز برنامه‌نویس

ظرفیت محدود...❗️

دنیای برنامه‌نویسی هر روز عوض می‌شه.
هوش مصنوعی داره قواعد بازی رو تغییر می‌ده.

پس یا یاد می‌گیری و جلو می‌ری،
یا از لوپ خارج می‌شی.

تولوپ یک اکوسیستم حرفه‌ای برای
برنامه‌نویسی، بازی سازی و هوش مصنوعیه؛
جایی برای یادگیری، ساختن و رشد کردن.

اینجا قرار نیست فقط کد بزنی.
قراره بهتر فکر کنی، بهتر بسازی و بهتر بشی.

یاد بگیر.
بساز.
اشتباه کن.
بهتر شو.
و تکرار کن.

چون حرفه‌ای شدن یک مقصد نیست؛
یک لوپه.

اگه میخوای بیشتر بدونی، بیا تولوپ

🌐 toloop.ir

حرفه‌ای‌ها تولوپن، تو هم تولوپ باش!

@toloopir

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

12 September 2026 17:51

سوالات متداول درباره دوره پایتون
فقط ۱ ظرفیت تخفیف ۹۹ هزارتومن باقی مونده

سفارش

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

12 September 2026 16:42

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و پنجم:

دترمینان ماتریس چیست؟ فرمول محاسبه و رابطه‌اش با معکوس‌پذیری

⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:00 - تعریف دترمینان و کاربردهای آن
00:15 - نگاشت ماتریس مربعی به یک مقدار اسکالر
00:35 - رابطه‌ی دترمینان با قابل‌معکوس بودن ماتریس
01:04 - نماد دترمینان: det[X]
01:14 - دترمینان صفر یعنی ماتریس غیرقابل معکوس
01:55 - مفهوم ماتریس منفرد (Singular) و ستون‌های وابسته
03:01 - روش محاسبه‌ی دترمینان ماتریس دو در دو
03:26 - فرمول A×D منهای B×C
03:54 - مثال عددی محاسبه‌ی دترمینان
04:37 - دموی کد: محاسبه‌ی دترمینان با NumPy
05:19 - مثال ماتریس منفرد N با ستون‌های وابسته
06:40 - خطای Singular Matrix هنگام معکوس‌سازی در کد
07:20 - محاسبه‌ی دترمینان با PyTorch
07:57 - پیش‌نمایش قسمت بعد: محاسبه‌ی بازگشتی برای ماتریس‌های بزرگ‌تر

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

10 September 2026 20:27

دوره کامل برنامه‌نویسی پایتون از صفر مطلق 🐍🚀


شامل 30 ویدیو آموزشی با زیرنویس فارسی 🎥 + 5 پروژه عملی 💻 + فایل‌های تمرین 📄 با قیمت استثنایی 99 هزار تومان به جای 500 هزار تومان! 💰 فقط برای 10 نفر اول ⏳ظزفیت باقی مونده فقط ۳ نفر

📌 سرفصل‌ها:
🔹 مقدمه و معرفی پایتون
🔹 دانلود و نصب پایتون و پایچارم
🔹 آموزش تعریف متغیرها و Data types
🔹 آموزش دریافت ورودی از کاربر (input)
🔹 آموزش متدهای کاربردی رشته‌ها
🔹 آموزش عملگرهای محاسباتی در پایتون
🔹 آموزش دستورات شرطی و عملگرهای مقایسه
🔹 آموزش تبدیل انواع داده‌ها، خواندن خطاها و تابع type
🔹 آموزش دستورات شرطی if
🔹 پروژه عملی 1: بررسی شرایط سن برای سوار شدن به ترن هوایی 🎢
🔹 آموزش کار با حلقه‌ها و دستور break
🔹 آموزش لیست‌ها (List)
🔹 آموزش حلقه for و پیمایش
🔹 آموزش دیکشنری‌ها
🔹 آموزش تاپل‌ها (Tuple)
🔹 آموزش توابع (Functions)
🔹 پروژه عملی 2: شبیه‌ساز ATM یا خودپرداز 🏧
🔹 آموزش آرگومان‌های موقعیتی، کلیدی و f-string
🔹 آموزش بازگرداندن مقادیر از تابع با دستور return
🔹 آموزش کامنت و مستندسازی 📝
🔹 آموزش مدیریت خطاها و استثناها (try-except)
🔹 آموزش کامل شی‌گرایی و کلاس‌ها 🧱
🔹 آموزش ارث‌بری (inheritance) و چندشکلی (polymorphism)
🔹 آموزش جامع ماژول، پکیج و مدیریت کتابخانه‌ها با pip 📦

🎯 پروژه‌های عملی:

1️⃣ بررسی شرایط سن برای ترن هوایی

2️⃣ شبیه‌ساز ATM

3️⃣ ساخت بازی سنگ کاغذ قیچی ✊✋✌️
4️⃣ ساخت Password Generator در Tkinter 🔐(سه ویدیو)

5️⃣ آموزش ساخت Milestone tracker برای ثبت فعالیت‌های روزانه (دو ویدیو) 📊


برای سفارش کلمه "دوره" رو به آیدی زیر بفرست:

@w3schoolfaadmin

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

09 September 2026 18:08

خوب اینم از جزوه آموزش طبقه بندی تصاویر از صفر
تمرین شما صرفا خوندن جزوه نیست، بلکه روی لینک های اجرا کلیک می کنید، کد رو کپی پیست می کنید داخل claude یا چت جی پی تی ، و از پرامپت های 1 و 5 برای درک کدها یا توضیحشون استفاده می کنید

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

08 September 2026 15:06

چقد از پایتون برای ابتدای راه AI engineer شدن لازمه؟

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

06 September 2026 18:00

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و چهارم: آیگن وکتور و آیگن ولیو در جبر خطی: از مونالیزا تا کد پایتون و پای‌تورچ
⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:00 - معرفی ویدیو و اهداف آموزشی
00:31 - مثال مونالیزا برای درک آیگنوکتور
00:56 - ماتریس قرینه‌ساز (Flip) و بردارهای ثابت
01:59 - ماتریس برشی (Shear) و تغییر آیگنوکتورها
03:44 - تعریف آیگنولو (Eigenvalue) و مقیاس طول بردار
05:44 - آیگنولوی منفی همراه با برش و قرینه‌سازی
07:39 - شروع دموی کد در پایتون
07:47 - ریشه‌شناسی eigen و تعریف رسمی بردار و مقدار ویژه
09:21 - مثال ماتریس A در نوت‌بوک
09:28 - اشاره به الگوریتم QR برای محاسبه جبری
10:20 - استفاده از تابع eig نامپای
12:06 - تأیید معادله Av=λv برای آیگنوکتور اول
13:36 - رسم هندسی آیگن وکتورها با plot vectors
14:45 - محاسبه و تأیید آیگن وکتور دوم
16:28 - پیاده‌سازی مشابه با PyTorch
17:07 - نکته: الزام نوع float در تنسورهای پای‌تورچ
17:55 - فعال‌سازی eigenvectors=True در تابع eig پای‌تورچ
20:46 - آیگنوکتور در ابعاد بیشتر از دو
21:33 - مثال سه‌بعدی با ماتریس X
23:52 - تمرین‌های پیشنهادی با PyTorch

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

03 September 2026 18:44

کدوم مدل ماشین لرنینگ برای پروژه ام‌ مناسبه؟

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

02 September 2026 19:49

به جرات میگم بهترین دوره پایتون برای شروع هوش مصنوعی یا وب هستش
از صفر توضیح داده +تمرین عملی

بعد از اون می تونید وب یا هوش مصنوعی رو شروع کنید

سفارش

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

02 September 2026 09:15

با پشتیبانی رایگان مادام العمر
با این قیمت هیچ جا پشتیبانی نمیدن

ظرفیت تخفیف محدود

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

01 September 2026 15:05

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیستم:

معرفی نُرم فروبنیوس: محاسبه با فرمول ریاضی و پیاده‌سازی در NumPy، PyTorch و TensorFlow

⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:15 - معادله‌ی نُرم فروبنیوس
00:53 - نماد ماتریسی و رابطه با نُرم بردار L2
01:15 - فرمول محاسبه: توان دو، جمع، رادیکال
02:03 - شباهت با نُرم L2 و مفهوم فاصله‌ی اقلیدسی
02:41 - دموی عملی: ساخت ماتریس در NumPy
03:47 - محاسبه‌ی نُرم با تابع linear algebra در NumPy
04:02 - پیاده‌سازی در PyTorch و TensorFlow (نیاز به نوع float)

مشاهده قسمت نوزدهم

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

31 August 2026 17:10

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت نوزدهم
عملیات ماتریسی
اگر می‌خواهید مبانی ریاضی پشت Machine Learning، Deep Learning، PCA، سیستم‌های پیشنهاددهنده و NLP را بهتر درک کنید، این ویدیو یک قدم مهم برای شماست.

⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
🔹
🔹 00:24 — استفاده از تنسورها برای تحلیل داده‌ها
🔹 01:18 — عملیات پیشرفته روی ماتریس‌ها
🔹 02:12 — شبه‌معکوس مور-پنروز و
🔹 04:52 — جبر خطی چیست و چه کاربردی دارد؟
🔹 06:45 — کاربرد جبر خطی در یادگیری ماشین
🔹 07:30 — کاهش ابعاد با PCA
🔹 08:13 — سیستم‌های پیشنهاددهنده و SVD
🔹 08:39 — کاربرد جبر خطی در NLP
🔹 09:31 — مفاهیم تنسور، بردار و ماتریس
🔹 11:12 — تجزیه ویژه
🔹 11:24 — نُرم‌ها، بردارهای واحد و بردارهای متعامد
🔹 12:04 — ضرب ماتریسی و اهمیت آن در یادگیری ماشین
🔹 13:24 — معکوس ماتریس

🔹 15:50 — ماتریس‌های قطری و متعامد
🔹 16:25 — شروع تجزیه ویژه (Eigen Decomposition)
🔹 16:48 — بردارهای ویژه و مقادیر ویژه
🔹 17:05 — دترمینان و ارتباط آن با مقادیر ویژه
🔹 17:19 — تجزیه ماتریس به بردارها و مقادیر ویژه
🔹 17:42 — پایان مقدمه و شروع عملیات روی ماتریس‌ها

مشاهده قسمت هجدهم

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

30 August 2026 15:13

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت هجدهم :
ماتریس‌های متعامد(orthogonal) در جبر خطی: چرا معکوسشان همان ترانهاده است
⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:19 - یادآوری بردارهای متعامد یکه (تعامد و نرم واحد)
00:58 - تعریف ماتریس متعامد بر پایه‌ی بردارهای متعامد یکه در سطرها و ستون‌ها
01:19 - ویژگی کلیدی: ترانهاده‌ی ماتریس متعامد برابر با معکوس آن
02:14 - اثبات با جابه‌جایی طرفین معادله و استفاده از معکوس A
02:47 - نتیجه‌گیری: A ترانهاده = A معکوس و ارزانی محاسباتی ترانهاده
03:19 - جمع‌بندی بخش ویژگی‌های ماتریس (نرم فروبنیوس، ضرب ماتریسی، تقارن، معکوس‌سازی، قطری)
03:44 - پایان موضوع مقدمه‌ی جبر خطی
03:59 - مرور کلی سه بخش موضوع (تانسورها، عملیات‌ها، ویژگی‌های ماتریس)
04:36 - معرفی موضوع بعدی: عملیات جبر خطی روی ماتریس‌ها (بردار ویژه، دترمینان، SVD، شبه‌معکوس مور-پنروز)

مشاهده قسمت اول
مشاهده قسمت دوم
مشاهده قسمت سوم
مشاهده قسمت چهارم
مشاهده قسمت پنجم
مشاهده قسمت ششم
مشاهده قسمت هفتم
مشاهده قسمت هشتم
مشاهده قسمت نهم
مشاهده قسمت دهم
مشاهده قسمت یازدهم
مشاهده قسمت دوازدهم
مشاهده قسمت سیزدهم
مشاهده قسمت چهاردهم

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

30 August 2026 09:55

5 تا پرامپت هوش مصنوعی برای فهمیدن کدهای پیچیده و دیباگینگ:

1. تحلیل عمیق کد پیچیده

نقش یک مهندس نرم‌افزار ارشد را داشته باش و این کد را به‌صورت عمیق تحلیل کن.

لطفاً:

1. ابتدا هدف کلی کد را توضیح بده.
2. معماری و جریان اجرای کد را مرحله‌به‌مرحله شرح بده.
3. ارتباط بین توابع، کلاس‌ها و متغیرهای مهم را مشخص کن.
4. بخش‌های پیچیده را با زبان ساده توضیح بده.
5. اگر الگوی طراحی خاصی استفاده شده، آن را توضیح بده.
6. در پایان یک خلاصه ساده برای یک برنامه‌نویس مبتدی ارائه بده.

کد:
[کد را اینجا قرار بده]

نقش یک متخصص Debugging را داشته باش. این کد را بررسی کن و به دنبال باگ‌ها، خطاهای منطقی و مشکلات احتمالی بگرد.

لطفاً برای هر مشکل:

* محل دقیق مشکل را مشخص کن.
* توضیح بده چرا این مشکل اتفاق می‌افتد.
* شرایطی که باعث بروز مشکل می‌شود را بیان کن.
* نسخه اصلاح‌شده کد را پیشنهاد بده.
* توضیح بده چرا راه‌حل پیشنهادی درست است.

قبل از ارائه راه‌حل، ابتدا علت اصلی مشکل را تحلیل کن و از حدس زدن خودداری کن.

کد:
[کد را اینجا قرار بده]

خطا یا رفتار غیرمنتظره:
[خطا را اینجا بنویس]

این کد را مانند یک برنامه در حال اجرا شبیه‌سازی کن.

برای ورودی نمونه زیر:
[ورودی]

مرحله‌به‌مرحله توضیح بده:

1. اجرای برنامه از کجا شروع می‌شود.
2. مقدار متغیرها در هر مرحله چگونه تغییر می‌کند.
3. کدام توابع و شرط‌ها اجرا می‌شوند.
4. خروجی نهایی چگونه تولید می‌شود.

در صورت امکان، یک جدول از تغییرات مهم متغیرها ایجاد کن. توضیحات را ساده اما دقیق ارائه بده.

کد:
[کد را اینجا قرار بده]

نقش یک Senior Software Engineer و Code Reviewer را داشته باش و این کد را بررسی کن.

کد را از نظر موارد زیر تحلیل کن:

* خوانایی و تمیزی کد
* ساختار و معماری
* عملکرد و سرعت
* مصرف حافظه
* تکرار کد
* مدیریت خطا
* امنیت
* قابلیت نگهداری و توسعه

سپس:

1. مشکلات را بر اساس میزان اهمیت دسته‌بندی کن.
2. برای هر مشکل یک راه‌حل پیشنهاد بده.
3. نسخه Refactor شده کد را ارائه کن.
4. تغییرات انجام‌شده را توضیح بده.

کد:
[کد را اینجا قرار بده]

می‌خواهم این کد را واقعاً یاد بگیرم، نه اینکه فقط یک توضیح کوتاه دریافت کنم.

این کد را با روش زیر آموزش بده:

1. ابتدا هدف اصلی برنامه را در ساده‌ترین شکل ممکن توضیح بده.
2. کد را به بخش‌های کوچک تقسیم کن.
3. هر بخش را جداگانه توضیح بده.
4. برای بخش‌های پیچیده مثال ساده بزن.
5. ارتباط بین بخش‌های مختلف را توضیح بده.
6. اشتباهات رایجی که ممکن است هنگام تغییر این کد ایجاد شوند را بگو.
7. در پایان، یک تمرین کوچک بر اساس این کد به من بده.
8. پاسخ تمرین را بلافاصله نده؛ ابتدا اجازه بده خودم تلاش کنم.

کد:
[کد را اینجا قرار بده]

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

13 September 2026 10:45

جزوه فوق فشرده پایتون با لینک اجرای مثال

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

13 September 2026 09:09

به جرات میگم بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه
همین رو بخوای بیرون یا آنلاین دوره بری حداقل ۵ میلیون باید بدی

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

12 September 2026 16:49

یه پرامپت عالی برای یادگیری جبر خطی:

تو معلم خصوصی جبر خطی من برای ورود به حوزه هوش مصنوعی هستی.

من مبتدی هستم و می‌خواهم جبر خطی را از صفر، خیلی ساده و قابل فهم یاد بگیرم. فرض کن هیچ پیش‌زمینه‌ای از ریاضی دانشگاهی ندارم.

روش تدریس تو:

1. هر مفهوم را با زبان ساده و مثال‌های روزمره توضیح بده.
2. ابتدا شهود و تصویر ذهنی مفهوم را بیان کن، سپس فرمول را معرفی کن.
3. هر فرمول را مرحله‌به‌مرحله باز کن و بگو هر نماد چه معنایی دارد.
4. بعد از هر مفهوم، یک مثال عددی ساده حل کن.
5. در پایان، ۳ تمرین از آسان به متوسط بده.
6. تا زمانی که تمرین‌ها را حل نکرده‌ام، وارد مبحث بعدی نشو.
7. کاربرد هر مفهوم در هوش مصنوعی را با یک مثال واقعی توضیح بده.
8. اگر پاسخ من اشتباه بود، بدون سرزنش، اشتباه را پیدا کن و ساده توضیح بده.

اول یک نقشه راه جبر خطی برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی طراحی کن و سپس اولین درس را شروع کن.

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

12 September 2026 07:54

فقط ۲ تا ظرفیت تخفیف باقی مونده:
این دوره برای توئه اگر:
🔹 صفر مطلقی و نمی‌دونی از کجا شروع کنی.
🔹 دانش‌آموز یا دانشجویی و می‌خوای برنامه‌نویسی یاد بگیری.
🔹 می‌خوای مسیر شغلیت رو عوض کنی و وارد Tech، Data یا AI بشی.
🔹 خودآموزی و دوست داری با پروژه یاد بگیری.
🔹 فقط می‌خوای برنامه‌نویسی رو امتحان کنی و ببینی به دردت می‌خوره یا نه.
🔹 دنبال یه مهارت کاربردی و چندمنظوره برای Web، Data، AI و Automation هستی.
لازم نیست نابغه باشی؛ فقط باید شروع کنی. 🐍

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

10 September 2026 18:59

فقط ۴ تا ظرفیت تخفیف ۹۹،۰۰۰ تومن یاقی مونده
بعدش به قیمت ۵۰۰،۰۰۰ تومن برمیگرده

سفارش

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

09 September 2026 08:19

رضایت شما عزیزان از دوره پایتون

با پشتیبانی رایگان مادام العمر
با این قیمت (۹۹،۰۰۰ تومن) هیچ جا پشتیبانی نمیدن

ظرفیت تخفیف محدود

سفارش

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

07 September 2026 07:56

به دلیل استقبال بی نظیرتون ۱۰ تا ظرفیت تخفیف ۹۹ هزارتومنی دگه‌ هم فعال شد
بدون شک بهترین دوره برای یادگیری پایتون‌از صفر مطلق

سفارش

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

04 September 2026 17:28

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و سوم:

تبدیلات آفین در نامپای: قرینه‌سازی، چرخش و اعمال ماتریس روی بردارها با مثال کد

⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:00 - معرفی نوت‌بوک و ریپوی گیت‌هاب Machine Learning Foundations
00:57 - شروع بخش Eigendecomposition و رسم بردار اولیه با plot vectors
05:00 - اعمال ماتریس همانی (I) روی بردار و بدون تغییر ماندن آن
06:10 - اعمال ماتریس E: قرینه‌سازی (Flip) روی محور X
08:23 - اعمال ماتریس F: قرینه‌سازی روی محور Y
09:15 - تعریف تبدیل آفین (Affine Transformation) و حفظ موازی بودن بردارها
10:03 - انواع دیگر تبدیلات آفین: مقیاس‌دهی، برشی‌سازی (Shearing) و چرخش
13:07 - اعمال هم‌زمان چند تبدیل آفین با ماتریس A روی بردار
16:06 - تبدیل چهار بردار هم‌زمان با چسباندن آن‌ها در یک ماتریس ستونی

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

03 September 2026 14:16

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت 22 ام:
مراحل تمرین اعمال ماتریس، پیش‌نیاز درک تجزیه به مقادیر ویژه (Eigen Decomposition)

⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:53 - تمرین اول: اعمال ماتریس همانی I۳ روی بردار u
01:01 - تمرین دوم: اعمال ماتریس B روی بردار u
01:31 - تمرین سوم: ترکیب بردارهای u و u۲ و اعمال B روی ماتریس حاصل
02:14 - ارائه راه‌حل‌های هر سه تمرین
03:24 - بررسی تفصیلی راه‌حل تمرین اول (ماتریس همانی)
04:06 - بررسی تفصیلی راه‌حل تمرین دوم (ضرب نقطه‌ای بردارها)
05:08 - بررسی تفصیلی راه‌حل تمرین سوم (ترکیب دو ستون نتیجه)
07:21 - جمع‌بندی و ورود به پیاده‌سازی عملی با کد پایتون

مشاهده قسمت بیست و یکم و قبل تر

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

02 September 2026 17:23

آیا برای مهندس هوش مصنوعی (AI) شدن باید کل پایتون رو یاد بگیریم؟ 🤔 چقدر نیاز هست از پایتون در ابتدای راه بلد باشیم؟


توی این پادکست، مسیر درست یادگیری پایتون برای AI رو از پایه تا PyTorch، ساده و قدم‌به‌قدم بررسی می‌کنیم 🎧


این پادکست مخصوص عزیزانی هست که صفر صفر هستند و تازه می‌خوان شروع کنن 🚀

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

01 September 2026 16:00

آموزش ریاضیات هوش مصنوعی قسمت بیست و یکم :
ماتریس‌های قطری: تعریف، رابطه با ماتریس همانی و کارآمدی محاسباتی در ضرب و معکوس‌سازی

⏱️ بخش‌های مهم ویدیو:
00:08 - تعریف ماتریس قطری
00:16 - ماتریس همانی به‌عنوان نمونه‌ای از ماتریس قطری
00:53 - نماد diag(x) برای ماتریس‌های قطری مربعی
01:21 - کارآمدی محاسباتی ماتریس‌های قطری
01:29 - ضرب ماتریس قطری در بردار (معادل ضرب هادامارد)
01:51 - معکوس کردن ماتریس قطری
02:25 - محدودیت معکوس‌پذیری: عدم وجود صفر روی قطر اصلی
02:48 - کارآمدی محاسباتی در ماتریس‌های قطری غیرمربعی

مشاهده قسمت بیستم

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

01 September 2026 09:07

بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه
دوره پشتیبانی رایگان مادام العمرم داره

سفارش با قیمت ۵۰۰ هزارتومن تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن

سفارش

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

30 August 2026 17:23

قراره یه جزوه طبقه بندی تصاویر از صفر(image classification) بزاریم و شما به عنوان تمرین هرکدی که داخل جزوه گذاشتیم رو با پرامپت های ۱ و ۵ یاد بگیرید🥳🥳🥳

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

30 August 2026 11:27

به جرات میگم بهترین دوره پایتون از صفر مطلقه خیلی از دوره های فارسی زبان که بالای ۳ تومن پول میدید ، دقیقا کپی برابر اصل همین آموزشه

سفارش با تخفیف ویژه ۹۹۰۰۰ تومن

W3schoolsfaآموزش رایگان پایتون ،برنامه نویسی و هوش مصنوعی

29 August 2026 18:30

مهلت تخفیف فقط تا آخر امشب
ظرفیت دریافت هدیه فقط برای ۳ نفر
پیش نیاز این دوره آشنایی با مفاهیم پایه پایتونه

برای یادگیری مفاهیم پایه پایتون میتونید این دوره
رو سفارش بدید

سفارش