دوره آموزشی - جستجوی «نقاش ماشین»

نتایج جستجوی «نقاش ماشین» در دوره‌های آموزشی مرتبط با مقاطع تحصیلی و مهارت‌های شغلی مختلف، مانند دوره‌های برنامه‌نویسی، حسابداری، مدیریت و ...

آموزش یادگیری ماشین

چکیده آنچه که در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) خواهید آموخت اگر قصد دارید یک دوره یادگیری ماشین بگذرانید، کافی است کمی در اینترنت جستجو کنید. تعداد دوره‌ها اینقدر زیاد هستند که چندسالی لازم دارید تا از ابتدا تا مقطع قابل قبولی را طی کنید. شاید به ندرت دوره جامعی را پیدا کنید که این سه نکته را در اختیار شما بگذارد: 1. آموزش ریاضیات و تئوری الگوریتم‌ها در کنار پیاده‌سازی و کاربرد هر کدام از آن‌ها 2. توسعه و Deploy اپلیکشین‌های مبتنی بر Machine learning 3. امکان بهره‌گیری از روش‌های سریعتر یادگیری ماشین مانند Pycaret ما در این دوره، هم بر آموزش مفاهیم اصلی و نحوه کارکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین تاکید داریم هم بر نحوه استفاده از این الگوریتم‌ها در سطح کد به گونه‌ای که بتوانید در نهایت محصول خود را توسعه داده و به صورت اولیه، در بستر وب سرویس‌دهی کنید. دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) مناسب چه کسانی است؟ • اگر جهت اجرای ایده خود نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین دارید. • اگر بنیان‌گذار استارتاپ هستید و نیاز به استفاده از یادگیری ماشین در بهبود ایده استارتاپی خود دارید. • اگر قصد دارید تا محصول نهایی خود را Deploy نمایید. • اگر دانشجو یا محقق هستید و قصد دارید با تسلط بیشتر، چه از نظر تئوری و کدنویسی از یادگیری ماشین استفاده کنید. • اگر تمایل دارید تا در فرصت‌های شغلی با عنوان Machine learning Engineer یا Data Scientist در داخل یا خارج از ایران، امتیاز بیشتری را با توجه به تسلط در یادگیری ماشین اخد نمایید. بعد از فراگیری دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره، قادر خواهید بود تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر روی داده‌های واقعی پیاده‌سازی و اجرا نمایید. یکی از نقاط قوت این دوره این است که در نهایت شما را به سمت تولید محصول مبتنی بر یادگیری ماشین راهنمایی می‌کند. • آشنایی کامل با ابزارهای یادگیری ماشین در پایتون • آشنایی کامل با کتابخانه (NumPy) • آشنایی کامل با کتابخانه (Pandas) • آموزش نحوه بصری‌سازی داده‌ها (Matplotlib & Seaborn) • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه (Scikit-learn) • نحوه استفاده از Kaggle Kernel و Google Colab • نحوه Deploy نمودن مدل نهایی با استفاده از Streamlit • استفاده از روش‌های Automl و آموزش Pycaret ویژگی های متمایز دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، مکتب‌پلاس چیست؟ روش‌های آموزشی استفاده شده در دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning)، ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که شما را نسبت به نتیجه‌ی نهایی حاصل از فراگیری دوره مطمئن خواهد کرد. این ویژگی‌ها به شرح ذیل است: • کدهای مربوط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قدم به قدم با استفاده از کتابخانه‌های مربوطه توضیح داده می‌شود. • راه‌حل‌های استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مسایل تجاری بررسی شده و یک سیستم عملیاتی کامل جهت اجرا در وبسایت و اپلیکیشن شما ساخته می‌شود. • مراحل Deploy نمودن و توسعه محصول مبتنی بر یادگیری ماشین آموزش داده خواهد شد.

415,650 تومان

آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده

طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه های توصیه گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Deep learning) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.

169,150 تومان

آموزش یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ زمینه‌هایی مثل علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال حاضر محبوبیت زیادی را به خود اختصاص داده‌اند. چراکه با استفاده از این علوم می‌توان سیستم‌های هوشمند و یادگیرنده طراحی کرد و کارها را با سرعت و دقت بیشتری انجام داد. یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning برای ارتباط دادن یادگیری ماشین و شبکه‌های عمیق با دنیای صنعت کاربرد دارد. با یادگیری تقویتی می‌توان یک ماشین را برای انجام یک بازی به نحوی آموزش داد که در برابر انسان به پیروزی برسد. یادگیری تقویتی ارتباط بین هوش مصنوعی با صنعت را برقرار می‌کند. کاربرد اصلی یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی ربات‌ها و ماشین‌هایی است که به تولید کارخانه‌ها یا مدیریت انبار کمک می‌کنند. این ربات‌ها با یادگیری تقویتی تمام سناریوهای احتمالی زمان کار را فراگرفته و در زمان اتفاق افتادن هرکدام از حالات، واکنشی متناسب با آن از خود نشان می‌دهند. سیستم‌های خودآموز در دنیای امروز نقش بسیار ویژه‌ای دارند و شرکت‌هایی مثل آمازون یا اپل بر اساس این سیستم‌ها کار می‌کنند. هدف از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ هدف نهایی از دوره آموزش یادگیری تقویتی، راه‌اندازی سیستم‌های خودآموز است. سیستم‌هایی که بتوانند با درس گرفتن از تجربیات خود، به‌روز شده و واکنش‌های بهتری به شرایط نشان دهند. در واقع در این دوره ما به فراگیری مفهوم یادگیری تقویتی می‌پردازیم که در پی آن توانایی نوشتن برنامه‌ای را داریم که با کمک آن، کامپیوتر به‌جای تکرار یک مسیر ثابت، علاوه بر انجام کار، از هر بار انجام شدن کار درس می‌گیرد و دفعات بعدی آن را با خطاهای کمتری انجام خواهد داد. همان‌طور که گفتیم با یادگیری تقویتی می‌توان برنامه‌ای نوشت که کامپیوتر با استفاده از آن در برابر انسان پیروز شود. دوره آموزش یادگیری تقویتی مناسب چه کسانی است؟ علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و فعالین در این حوزه کسانی که به حوزه علم داده علاقه‌مند هستند شاغلین و علاقه‌مندان حوزه gameplay و رباتیک دانشجویان و پژوهشگران که در زمینه علم داده فعالیت می‌کنند بعد از یادگیری دوره آموزش یادگیری تقویتی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ در پایان این دوره قادر خواهید بود سیستم خودآموز دلخواهتان را بسازید. علاوه بر این با توجه به اینکه در این دوره با اصطلاحات و مفاهیم اساسی این حوزه آشنا می‌شوید. پس از پایان دوره امکان مطالعه و پژوهش سطح بالا در این زمینه را هم خواهید داشت. دو موردی که گفته شد را می‌توان به‌عنوان اصلی‌ترین مزایای این دوره بیان کرد. اما علاوه بر این مورد، در پایان دوره آموزش یادگیری تقویتی به مهارت‌های زیر هم مسلط خواهید بود: آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری تقویتی آشنایی با کتابخانه gym آشنایی با مدل‌های deep Q-learning آشنایی با مدل‌های Policy Based پیاده‌سازی روش‌های مختلف مدل کردن یادگیری تقویتی ویژگی‌های متمایز دوره آموزش یادگیری تقویتی چیست؟ شیوه آموزش این دوره ترکیبی از آموزش تئوریک و آموزش عملی است. به این صورت که ابتدا مباحث تئوری بررسی شده و سپس با پروژه‌ها و مثال‌های عملی، این یادگیری تثبیت می‌شود. علاوه بر این‌ها سعی شده است در این دوره تا حد ممکن مباحث ریاضی مربوط به یادگیری تقویتی بیان شود تا شرکت‌کننده در ادامه بتواند این مبحث را به‌صورت آکادمیک یا پژوهشی دنبال کند.

415,650 تومان

آموزش داکر مقدماتی

این دوره مناسب چه کسانی است؟ Docker ابزاری بسیار مناسبی برای کلیه برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان است چرا که این امکان را می‌دهد که یک برنامه توسعه‌یافته را جدای از پلتفرم، در هر محیطی اجرا کنند. کانتینر این امکان را به برنامه‌نویسان می‌دهد تا یک برنامه را با تمام ماژول‌ها و وابستگی‌ها ایزوله سازی کرده و در سیستم‌عامل‌های مختلف بدون هیچ مشکلی اجرا کند. به‌عنوان یک مثال بارز یک توسعه‌دهنده PHP را در نظر بگیرید. او احتمالاً باید یک وب سرور را بر روی سیستم خود نصب کند همچنین نیاز به یک پایگاه داده MySQL دارد و اگر پروژه گسترش پیدا کند ممکن است نیاز به نصب چند ماژول اضافی برای PHP و تنظیمات مختلف داشته باشید. توسعه دهندگان نرم‌افزار، ادمین‌های سرورها، مهندسان IT متخصصان و اپراتورهای شبکه‌های سلولی موبایل هرکسی که نیاز به ایجاد، اجرا و مدیریت نرم‌افزار بر روی سرورها را دارد. مهارت‌هایی که بعد از فراگیری دوره آموزش داکر مقدماتی خواهید داشت؟ آشنایی با ویژگی‌های داکر آشنایی با مفاهیم میکروسرویس‌ها و مباحث containerization استفاده از docker و میکروسرویس‌ها برای پیاده‌سازی نرم‌افزار استفاده از Dockerfile (داکر فایل) و docker-compose برای ایجاد نرم‌افزارها در محیط UAT پیاده‌سازی سناریوهای docker swarm و High Availability اجرای نرم‌افزارهای مستقل از سیستم‌عامل بر روی محیط‌های production

373,150 تومان

آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق

ویدیوهای زبان اصلی دوره به صورت رایگان هستند اما برای دسترسی به زیرنویس فارسی ویدیوها می توانید محتوای دوره را خریداری کنید. کاربرد دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ یادگیری ماشین روشی برای تحلیل داده‌ها است که ساخت مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند. ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند. آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق، سومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه یک پروژه را در این زمینه با موفقیت ایجاد کنید و به‌عنوان رهبر پروژه تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهید. در پایان شما قادر خواهید بود خطاهای موجود در سیستم یادگیری ماشین را تشخیص دهید، استراتژی‌هایتان را برای کاهش خطاها اولویت‌بندی کنید و تنظیمات پیچیده ML مانند مجموعه‌های آموزش و آزمایش ناسازگار را درک کنید. یادگیری end-to-end، یادگیری انتقال و یادگیری چند وظیفه‌ای از دیگر کارهایی است که بعد از گذراندن این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهید بود. هدف از یادگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چیست؟ هدف از دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین این است که شما بتوانید توانایی‌ها، چالش‌ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید. این دوره شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده می‌کند. علاوه بر این موارد، دوره حاضر مسیری برای شما فراهم می‌کند تا دانش و مهارت لازم را، برای استفاده از یادگیری ماشین در کار خود، ارتقا سطح فنی‌تان و برداشتن گام نهایی در دنیای هوش مصنوعی به دست آورید. دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق مناسب چه کسانی است؟ این دوره نحوه انجام پروژه یادگیری ماشین را به شما آموزش می‌دهد؛ بنابراین این دوره برای کسانی که دانش اولیه یادگیری ماشین دارند، بسیار مناسب است. دوره آموزش یادگیری ماشین با استفاده از تجربه اندریو انجی (Andrew Ng) در ساخت و حمل بسیاری از محصولات یادگیری عمیق تهیه دیده شده است. اگر شما دوست دارید یک رهبر فنی شوید و بتوانید یک تیم هوش مصنوعی را به‌خوبی هدایت کنید، این دوره قطعاً به شما در این راه کمک خواهد کرد. چراکه این دوره تجربه صنعت را به شما ارائه می‌دهد که تنها در صورت سال‌ها کار کردن در این حوزه به دست می‌آید. بعد از فراگیری دوره آموزش ساخت پروژه یادگیری ماشین موفق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ این دوره به شما می‌آموزد که چگونه پروژه‌های یادگیری ماشین را به بهترین نحو رهبری کرده و انجام دهید. در این راستا مهارت‌های زیر را فرامی‌گیرید: یادگیری عمیق Inductive Transfer یادگیری ماشین یادگیری چند وظیفه‌ای تصمیم‌گیری

84,150 تومان

آموزش رایگان پایتون مقدماتی

در این دوره آموزشی به زبان برنامه‌نویسی Python پرداخته شده‌است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند سطح بالا، شیءگرا و حرفه‌ایست که در حال گسترش روزافزون در جهان است. این زبان با قابلیت‌های فراوان و شگفت‌انگیزی که دارد تحولی در دنیای برنامه‌نویسی از توسعه برنامه‌های تحت وب تا ایجاد بازی‌های رایانه‌ای، به وجود آورده‌است. پایتون ابتدا در سال 1991 وارد دنیای برنامه‌نویسی شد و در سال‌های اخیر توجه برنامه‌نویسان را به خود جلب کرده و روزبه‌روز بر طرفداران آن افزوده می‌شود. تعداد کلمات کلیدی پایتون کم، ساده و کاملاً قابل درک است و این موضوع فهم و یادگیری آن را برای کاربران تازه‌کار بسیار ساده کرده‌است. در واقع این زبان پیچیدگی‌های معمول سایر زبان‌ها را ندارد و پس از برنامه‌نویسی، منطق آن کاملاً قابل درک است. این زبان اپن‌سورس را می‌توان در زمان کوتاهی به‌خوبی یاد گرفت و به‌واسطه کتابخانه‌های گسترده‌ای که دارد از آن استفاده‌های فراوان کرد. از پایتون می‌توان در زمینه‌های مختلفی استفاده کرد: استفاده از پایتون در طراحی وب: پایتون در وب توانایی‌های خود را به‌خوبی نشان داد و در ساخت برنامه‌های تحت وب به کار گرفته شد. ساخت اپلیکیشن موبایل: با استفاده از پایتون و به کمک برخی فریم ورک‌ها می‌توان اپلیکیشن‌هایی برای موبایل ساخت. کاربرد پایتون در تست نفوذ: وقتی صحبت از هک و نفوذ در سیستم‌ها می‌شود، پایتون حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. کاربرد پایتون در هک به علت بازدهی بالایی است که این زبان اسکریپتی در ساخت برنامه‌های کوچک دارد و به همین دلیل است که هکرهای حرفه‌ای تسلط بسیار خوبی بر پایتون دارند. آموزش و تحصیلات آکادمیک: در مدارس ایران بر خلاف بسیاری از کشورهای پیشرفته، برنامه‌ریزی خاصی برای آموزش برنامه‌نویسی به کودکان و نوجوانان وجود ندارد. در سال‌های گذشته، بسیاری از کشورها در مدارس خود زبان را آموزش می‌دادند اما امروزه پایتون جای آن را گرفته است. اگر یک کودک ۱۲ ساله کدهای جاوا را ببیند احتمالاً برای همیشه از برنامه‌نویسی زده می‌شود. اما پایتون ساختار ساده و جذابی دارد و یادگیری آن آسان است. پایتون به خاطر ساختار ساده‌ای که دارد گزینه مناسبی برای تدریس برنامه‌نویسی مخصوصاً به کودکان و نوجوانان است. کاربرد پایتون در داده‌کاوی: داده‌کاوی علم بررسی داده‌هاست. سرویس‌هایی مثل اینستاگرام یا موتور جستجوی گوگل، روزانه چند هزار گیگابایت داده از کاربران خود دریافت می‌کنند و درآمد بالایی از تحلیل این داده‌ها کسب می‌کنند. کاربرد پایتون در طراحی رابط گرافیکی: پایتون در ساخت رابط گرافیکی عملکرد خوبی دارد و کتابخانه‌های مختلفی برای این کار معرفی کرده‌است. کاربرد پایتون در طراحی بازی‌های کامپیوتری: در پایتون برای تولید بازی‌های کامپیوتری کتابخانه‌های گوناگونی وجود دارد که به‌سادگی می‌توان از آن‌ها برای تولید بازی استفاده کرد. این دوره به‌گونه‌ای ارائه شده‌است تا برای کاربرانی که هیچ آشنایی با برنامه‌نویسی ندارند قابل استفاده باشد. در این دوره به معرفی قابلیت‌های زبان Python پرداخته شده‌است. در این دوره کار با مفاهیم پایه‌ای Python آغاز شده و تا برنامه‌نویسی شیءگرا ادامه یافته‌است. توجه کنید که در این دوره به آموزش پایتون مقدماتی مقدماتی پرداخته شده که برای استفاده پایتون در یادگیری ماشین ضروری است. شایان ذکر است مدرس دوره آموزشی Python مقدماتی مترجم کتاب «پایتون از مقدماتی تا پیشرفته» نیز هستند. برای دیدن دوره‌های بیشتر مربوط به برنامه نویسی می‌توانید به صفحه آموزش برنامه نویسی مراجعه کنید.

186,150 تومان

آموزش برنامه نویسی اندروید

هدف از یادگیری دوره آموزش برنامه نویسی اندروید چیست؟ دوره آموزش اندروید مکتب‌پلاس سعی دارد با استفاده از برنامه نویسی کاتلین در قالب پروژه‌های کاربردی، صفر تا صد برنامه نویسی اندرویدی را به شما عزیزان آموزش دهد. اگر قصد ورود به حوزه برنامه نویسی موبایل را دارید، این دوره برای با اهداف زیر برای شما فراهم شده است؛ تنها کافیست تا حدودی با زبان برنامه نویسی جاوا آشنایی داشته باشید. تسلط بر برنامه نویسی اندروید و برنامه نویسی کاتلین طراحی بازی‌های موبایل متخصص شدن در حوزه توسعه اپلیکیشن‌های اندرویدی انجام پروژه‌های فریلنسری در حوزه برنامه نویسی اندروید دوره آموزش اندروید مناسب چه کسانی است؟ کسانی که در زمینه توسعه اپلیکیشن‌های موبایل اطلاعاتی ندارند. کسانی که تاحدودی با زبان برنامه‌نویسی جاوا آشنایی دارند. کسانی که به ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی موبایل و بازی‌های اندرویدی علاقه دارند. کسانی که قصد دارند با استفاده از زبان کاتلین اپلیکیشن‌های اندرویدی بسازند.

568,650 تومان

آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنالی

کاربرد دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشن چیست؟ شبکه عصبی کانولوشنال یا پیچشی (CNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که برای شناسایی و پردازش تصویر استفاده می‌شود. این شبکه‌ها اختصاصاً برای پردازش داده‌های پیکسلی طراحی شده‌اند. CNNها پردازش تصویر و هوش مصنوعی قدرتمندی هستند که با استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) کارهای تولیدی و توصیفی را انجام می‌دهند. این شبکه‌ها اغلب از دید ماشینی که شامل تشخیص تصویر و ویدئو به همراه سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شود، استفاده می‌کنند. یک شبکه عصبی سیستمی از سخت‌افزار و یا نرم‌افزار است که از عملکرد سلول‌های عصبی در مغز انسان الگو می‌گیرد. شبکه‌های عصبی سنتی برای پردازش تصویر ایده‌آل نیستند. اما در شبکه عصبی پیچشی لایه‌های نورون به شکلی تنظیم شده است که برای جلوگیری از مشکل در پردازش تصویر، کل میدان بینایی را پوشش می‌دهند. لایه‌های شبکه عصبی کانولوشنال یا شبکه عصبی پیچشی، از یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و یک لایه پنهان تشکیل شده است که شامل چندین لایه کانولوشن می‌شود. حذف محدودیت‌ها و افزایش کارایی منجر به تشکیل سیستمی می‌شود که بسیار از حالت عادی اثربخش‌تر است و همچنین برای پردازش تصویر و زبان طبیعی قدرت بیشتری خواهد داشت. بعد از فراگیری دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنالی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، چهارمین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. در پایان دوره آموزش شبکه عصبی کانولوشنال شما قادر خواهید بود شبکه عصبی مخصوص خود را بسازید. در این دوره حتی ساخت مدرن‌ترین انواع شبکه عصبی پیچشی به شما آموزش داده می‌شود. در پایان این دوره همچنین می‌توانید از شبکه عصبی پیچشی موجود، برای پردازش تصویر و تشخیص افراد یا اشیا در آن، کار با عکس، فیلم و انیمیشن و ده‌ها کاربرد جذاب دیگر استفاده کنید. به طور کلی می‌توان گفت در پایان این دوره، مهارت‌های زیر در شما تقویت شده یا به مهارت‌های شما افزوده می‌شوند: یادگیری عمیق طراحی سیستم تشخیص چهره کار با شبکه عصبی پیچشی Tensorflow کشف شیء و بخش‌بندی تصویر

186,150 تومان
شنبه 12 خرداد 1403، ساعت 02:06