آموزش Tensorflow با پایتون
Tensorflow with Python
آنچه خواهید آموخت
- یادگیری نصب Tensorflow، معرفی Tensorflow، انواع داده های مختلف در Tensorflow، تنظیم محیط زیست Pycharm IDE، و غیره
- مجموعه ای از مهارت هایی که می تواند پس از اتمام این آموزش Tensorflow به دست آید، تجزیه و تحلیل داده ها، tensorflow، کاربرد یادگیری عمیق
- مهارت های کمی نیز وجود دارد که می تواند در تکمیل این دوره به دست آید، مانند مدل Tensorflow، شبکه های عصبی، IDE Pycharm، Tensorflow API مشتاق، رگرسیون خطی، رگرسيون لجستيک و تانسور، ويژگي ها و etc
TensorFlow یک کتابخانه منبع باز برای یادگیری ماشین و برنامه های یادگیری عمیق است. این یک نرم افزار رایگان است و نیازی به مجوز ندارد. TensorFlow توسط تیم Google Brain ساخته شده است. TensorFlow در ابتدا در سال 2015 منتشر شد. این کتاب کاملاً به زبان های Python ، C ++ و CUDA نوشته شده است. از چندین پلتفرم متقابل مانند macOS ، ویندوز ، لینوکس ، اندروید و غیره پشتیبانی می کند و عمدتا در قالب کتابخانه ریاضی استفاده می شود. این مجوز تحت مجوز Apache 2.0 است. استفاده از یادگیری ماشینی شامل طبقه بندی عناصر و متن اصلی ، مدل های مجهز و متناسب ، صرفه جویی و ترمیم است. سطح مقیاس تولید یادگیری ماشین شامل مدل خطی ، یادگیری گسترده و عمیق ، درختان تقویت شده ، برآوردگرهای مبتنی بر CNN است. مدل های مختلف تولیدی تحت TensorFlow عبارتند از ترجمه ، شرح تصویر ، DCGAN و تکنیک های VAE. روش های مختلف نمایش داده ها در TensorFlow نمایشی بردار از کلمات ، روش های هسته ، مدل های خطی در مقیاس بزرگ و یونی کد است.
این TensorFlow یک پلتفرم یادگیری ماشین است که تحت مجوز منبع باز است. از کتابخانه TensorFlow می توان هم برای تولید و هم برای کاربردهای تحقیقاتی استفاده کرد. برنامه های مختلفی که می توانند تحت TensorFlow انجام شوند عبارتند از: تحقیق و آزمایش ، مقیاس تولید یادگیری ماشین ، مدل های مولد ، تصاویر ، توالی ها ، داده های بار ، نمایش داده ها ، برنامه های یادگیری غیرماشینی.
این آموزش شامل موارد زیر است:
1 نصب تنسورفلو با استفاده از Pip و Anaconda Navigator
2. مقدمه TensorFlow
3. محیطی که در PyCharm IDE تنظیم شده و برنامه سلام جهانی نمونه را اجرا می کند
4. انواع داده های مورد استفاده در TensorFlow و نحوه استفاده از آنها در پایتون
5. پیاده سازی مثال مدل Linear ، محاسبه مقدار ضرر و کاهش مقدار ضرر با استفاده از Optimizer و Train
6. به روزرسانی مقدار عنصر داده موجود با استفاده از Feed Dictionary
7. مثال نگهدارنده و کاربرد و اعلان سازنده
8. جمع شدن 2 عدد و محاسبه برنامه ای اعداد تصادفی
چه کسی این دوره است:
- یادگیرندگان که هر مهندسی لیسانس را در علوم کامپیوتر یا هر زمینه فنی نگهداری می کنند می توانند این آموزش Tensorflow را به عنوان یک گزینه بهتر در تخصص در فن آوری های یادگیری عمیق انتخاب کنند. تمام یادگیرندگان که در یادگیری و به دست آوردن دانش در تکنیک های یادگیری عمیق و یا پردازش داده ها یا تجزیه و تحلیل داده های بزرگ یا چارچوب های Hadoop می توانند این دوره Tensorflow را انتخاب کنند.
- توسعه دهنده نرم افزار، دانشمند تحقیقاتی، تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب و کار، توسعه دهنده Hadoop، پژوهشگر، برنامه نویس SAS، برنامه نویس، مهندس یادگیری ماشین، توسعه دهنده ماشین، AI، مهندس Chatbots، مهندس AI ML، توسعه دهنده Python، معمار Python ML ، دانشمند یادگیری ماشین، و غیره. این دوره همچنین می تواند فرصت های شغلی بهتر را در زمینه یادگیری ماشین یا فرآیندهای یادگیری عمیق انتخاب کند.
معرفی Introduction
-
مقدمه ای بر تنسرفلو با پایتون Introduction to Tensorflow with Python
نصب و راه اندازی Installation
-
نصب Tensorflow Installation of Tensorflow
-
انواع اساسی داده ها برای Tensorflow Basic Data Types for Tensorflow
پیاده سازی مدل خطی Implementing Linear Model
-
پیاده سازی مدل خطی ساده Implementing Simple Linear Model
-
ایجاد یک فایل پایتون Creating a Python File
-
بهینه سازی متغیر Optimization of Variable
-
پیاده سازی متغیر سازنده Implementing the Constructor Variable
محاسبه عدد اضافی و تصادفی Addition and Random Number Calculation
-
چاپ نتیجه متغیر Printing the Variable Result
-
نامگذاری متغیر Naming the Variable
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
این دوره غیر فعال شده است.
https://donyad.com/d/6750
آموزش TensorFlow: شروع کار
TensorFlow: Getting Started
این دوره به شما نحوه نصب و استفاده از TensorFlow ، کتابخانه پیشرو یادگیری ماشین از Google را نشان می دهد. خواهید دید که چگونه TensorFlow می تواند طیف وسیعی از مدل های یادگیری ماشین را ایجاد کند ، از رگرسیون خطی ساده گرفته تا شبکه های عصبی عمیق پیچیده.
آموزش مدل های طبقه بندی ساختمان با TensorFlow
Building Classification Models with TensorFlow
این دوره نکات دقیق ساخت چنین مدل‌هایی و همچنین رگرسیون لجستیک، روش‌های نزدیک‌ترین همسایه و معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی‌کننده‌ها مانند دقت، دقت و یادآوری را پوشش می‌دهد.
آموزش مقدمه ای بر TensorFlow
Introduction to TensorFlow
در این دوره آموزشی، نحوه ایجاد مدل های یادگیری ماشینی در TensorFlow که ابزاری است که برای نوشتن برنامه های یادگیری ماشین استفاده خواهیم کرد، یاد خواهید گرفت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از کتابخانه های TensorFlow برای حل مسائل عددی استفاده کنید. هنگام نوشتن برنامه‌ها، اغلب می‌خواهید درباره اشتباهات رایجی که ممکن است به آنها برخورد کنید و نحوه رفع خطاهای رایج بدانید. سپس، ما به تخمین‌گر API نگاه می‌کنیم، که بالاترین سطح انتزاع را در TensorFlow برای آموزش، ارزیابی و ارائه مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از tf_estimator برای ایجاد، آموزش و ارزیابی یک مدل ML استفاده کنید. در نهایت، نحوه اجرای مدل‌های TensorFlow را در پلتفرم Cloud AI، زیرساخت‌های مدیریت شده توسط Google برای اجرای TensorFlow یاد خواهید گرفت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه با پلتفرم Cloud AI، مدل های ML را در مقیاس آموزش، استقرار و تولید کنید.
Google Cloud
آموزش درک تصویر با TensorFlow در GCP
Image Understanding with TensorFlow on GCP
در این دوره ، ما نگاهی خواهیم انداخت به استراتژی های مختلف برای ساخت یک طبقه بندی تصویر با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشن. ما با افزایش ، استخراج ویژگی ها و تنظیمات دقیق بیش از حد دقت مدل را بهبود خواهیم بخشید در حالی که ...
Ganesh D
کارآفرین و مربی من یک کارآفرین و مربی هستم. من از طریق دوره های خود و فیلم های آنلاین به هزاران دانش آموز در چندین موضوع در زمینه های مختلف آموزش داده ام. من 11 سال سابقه مربیگری دارم. من دوست دارم دانش خود را با دانش آموزان در میان بگذارم. در طول سال ها من ایده های تجاری مختلفی از اصول اولیه تا الگوی پیچیده تر را اجرا کرده ام و دانش بزرگی کسب کرده ام که دوست دارم آنها را به اشتراک بگذارم. من چندین ماه را برای آماده سازی دوره هایم صرف می کنم. قدرت من به عنوان یک معلم از توانایی من در تجزیه و تحلیل موضوعات پیچیده به مفاهیم ساده تر ناشی می شود. و توجه من به جزئیات به من کمک می کند تا این مفاهیم را به گونه ای توضیح دهم که برای دانشجویان بسیار قابل دسترسی باشد. من به طور مداوم در حال تحقیق ، مطالعه و آموزش هستم تا مهارت های خود را ارتقا دهم. امیدوارم از دوره های من لذت ببرید
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.