#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی🧠 قسمت ۶: پروژه کوچک عملی 🎯 و جمع‌بندی فاز ۱سلام دوستان! 👋تو این قسمت م

#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی🧠 قسمت ۶: پروژه کوچک عملی 🎯 و جمع‌بندی فاز ۱سلام دوستان! 👋تو این قسمت می‌خوایم تمام چیزهایی که تا حالا یاد گرفتیم رو جمع‌بندی کنیم و یک پروژه کوچک عملی بسازیم تا مطمئن بشیم همه مفاهیم رو خوب یاد گرفتیم! 🚀 ۱. اهداف پروژه* استفاده از متغیرها و انواع داده‌ها* استفاده از شرط‌ها و حلقه‌ها* استفاده از توابع و ماژول‌ها* استفاده از کتابخانه‌ها۲. پروژه: تحلیل نمرات دانش‌آموزانفرض کنید سه دانش‌آموز داریم و نمراتشون رو می‌خوایم بررسی کنیم:import pandas as pd# داده‌هاstudents = {"نام": ["علی", "سارا", "نیما"], "نمره": [85, 92, 78]}df = pd.DataFrame(students)# تابع برای بررسی وضعیت نمرهdef check_grade(score): if score >= 90: return "عالی 🌟" elif score >= 75: return "خوب 👍" else: return "نیاز به تلاش بیشتر 💪"# اضافه کردن ستون وضعیت نمرهdf["وضعیت"] = df["نمره"].apply(check_grade)# نمایش جدول نهاییprint(df)خروجی نمونه: نام نمره وضعیت0 علی 85 خوب 👍1 سارا 92 عالی 🌟2 نیما 78 خوب 👍 ۳. نکات جمع‌بندی* پایتون ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی داره* مفاهیم پایه: متغیر، شرط، حلقه، تابع، ماژول و کتابخانه‌ها پایه هر پروژه AI هستن* در فاز بعدی می‌ریم سراغ پردازش داده‌ها و تجسم داده‌ها 🎨👀 قسمت بعدی: پردازش داده‌ها با Pandas و NumPy🗂 مرکز آموزش پایتون➖➖➖➖➖➖➖➖@pythonchallenge