لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مدلسازی آماری پیشرفته برای متخصصین یادگیری عمیق
Advanced Statistical Modeling for Deep Learning Practitioner
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
آمار رمزگشایی برای تمرینکنندگان یادگیری عمیق و تسلط بر مدلسازی آماری برای متخصصان یادگیری عمیق شما رایجترین توزیعهای احتمال مانند توزیع نرمال و توزیع دو جملهای را خواهید آموخت. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده های اریب را برای توزیع معمولی با استفاده از روش های تبدیل مختلف مانند log، ریشه مربع و تبدیل توان تبدیل کنید. نحوه محاسبه فواصل اطمینان برای برآوردهای آماری مانند دقت مدل را یاد خواهید گرفت. شما مفاهیم داده های جمعیت در مقابل داده های نمونه را خواهید آموخت. شما خواهید آموخت که نمونه گیری تصادفی به چه معناست و چگونه بر تجزیه و تحلیل داده ها تأثیر می گذارد. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه بندی را خواهید آموخت. متوجه خواهید شد که منظور ما از عدم تناسب و برازش بیش از حد در تکیه ماشین و مدل سازی آماری چیست. پیش نیازها: نیازی به پیشینه آماری نیست، در این دوره همه چیز توضیح داده خواهد شد. دانش پایه در پایتون مفید است.
در حوزه هوش مصنوعی که به سرعت در حال تکامل است، توانایی استفاده از قدرت مدلهای یادگیری عمیق به شدت بر پایهای قوی در مدلسازی آماری پیشرفته متکی است. این دوره برای تجهیز شاغلین به یادگیری عمیق با دانش و مهارت های مورد نیاز برای هدایت چالش های آماری پیچیده، اتخاذ تصمیمات مدل سازی آگاهانه و بهینه سازی عملکرد شبکه های عصبی عمیق طراحی شده است.
اهداف دوره:
1. تسلط بر تکنیکهای آماری پیشرفته: درک عمیقی از مفاهیم و تکنیکهای آماری پیشرفته، از جمله تحلیل چند متغیره، مدلسازی بیزی، تجزیه و تحلیل سریهای زمانی، و روشهای ناپارامتریک، بهطور خاص برای کاربردهای یادگیری عمیق به دست آورید.
2. بهینهسازی عملکرد مدل: یاد بگیرید چگونه از ابزارهای آماری برای تنظیم دقیق فراپارامترها، مدیریت مجموعه دادههای نامتعادل، و رسیدگی به مشکلات بیش از حد برازش و عدم تناسب استفاده کنید، و اطمینان حاصل کنید که مدلهای یادگیری عمیق شما به اوج عملکرد میرسند.
3. تفسیر خروجیهای مدل: مهارتهایی را برای تفسیر و ارزیابی انتقادی خروجیهای مدلهای یادگیری عمیق، از جمله فواصل اطمینان، فواصل پیشبینی و کمیسازی عدم قطعیت، توسعه دهید، و قابلیت اطمینان سیستمهای هوش مصنوعی خود را افزایش دهید.
4. گنجاندن مدلسازی احتمالی: دنیای مدلسازی احتمالی و شبکههای عصبی بیزی را کاوش کنید تا عدم قطعیت را در مدلهای خود بگنجانید و آنها را در سناریوهای دنیای واقعی قویتر و قابل اعتمادتر کنید.
5. پیشبینی سریهای زمانی: تکنیکهای تجزیه و تحلیل سریهای زمانی را برای پیشبینیها و پیشبینیهای دقیق، با تمرکز بر برنامههایی مانند مدلسازی مالی، پیشبینی تقاضا، و تشخیص ناهنجاریها مسلط کنید.
6. پیشپردازش پیشرفته داده: روشهای پیشپردازش دادههای پیشرفته را برای مدیریت انواع دادههای پیچیده مانند متن، تصاویر و نمودارها بیاموزید و تکنیکهای آماری را برای استخراج بینشهای ارزشمند از دادههای بدون ساختار بکار ببرید.
7. پروژه های عملی: دانش خود را از طریق پروژه های عملی و مطالعات موردی، کار با مجموعه داده های دنیای واقعی و چارچوب های یادگیری عمیق برای حل مشکلات چالش برانگیز در حوزه های مختلف به کار ببرید.
8. ملاحظات اخلاقی: در مورد ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوه ها در مدل سازی آماری، حصول اطمینان از توسعه و استقرار هوش مصنوعی مسئول بحث کنید.
چه کسانی باید شرکت کنند:
- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین به دنبال تعمیق مهارتهای مدلسازی آماری خود برای یادگیری عمیق هستند.
- محققان و متخصصان هوش مصنوعی با هدف بهبود استحکام و تفسیرپذیری مدلهای یادگیری عمیق خود.
- افراد حرفه ای علاقه مند به ماندن در خط مقدم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، با تمرکز بر تکنیک های آماری پیشرفته.
پیش نیازها:
- یک پایه قوی در یادگیری ماشینی و مفاهیم یادگیری عمیق.
- تسلط به زبان های برنامه نویسی مانند پایتون.
- دانش اولیه آمار توصیه می شود اما اجباری نیست.
در این سفر مدلسازی آماری پیشرفته به ما بپیوندید، جایی که تخصص لازم برای ارتقای پروژههای یادگیری عمیق خود را به ارتفاعات جدیدی از دقت و قابلیت اطمینان کسب خواهید کرد. قدرت آمار را در دنیای یادگیری عمیق کشف کنید و به یک متخصص مطمئن و توانا در این زمینه پویا تبدیل شوید.
سرفصل ها و درس ها
مبانی تجزیه و تحلیل داده ها: بررسی انواع داده ها، گرایش های مرکزی، اقدامات
Foundations of Data Analysis: Exploring Data Types, Central Tendencies,Measures
درک انواع داده های بنیادی: عدد صحیح، رشته ای و بولی
Understanding Fundamental Data Types: Integer, String, and Boolean
ابهام زدایی از انواع داده ها: داده های کیفی و کمی توضیح داده شده است
Demystifying Data Types: Qualitative and Quantitative Data Explained
انواع داده ها و گرایش های مرکزی: رونمایی از میانگین، میانه و حالت
Data Types and Central Tendencies: Unveiling the Mean, Median, and Mode
درک انواع داده ها و گرایش های مرکزی: بررسی میانگین، میانه و مد
Understanding Data Types and Central Tendencies: Exploring Mean, Median, and Mod
متغیر ناوبری: اندازه گیری پراکندگی در آمار کسب و کار
Navigating Variability: Measures of Dispersion in Business Statistics
تجزیه و تحلیل عمیق اندازه گیری های پراکندگی در آمار کسب و کار
In-Depth Analysis of Measures of Dispersion in Business Statistics
Python Essentials: کاوش انواع داده ها و محاسبه گرایش های مرکزی در GC
Python Essentials: Exploring Data Types and Calculating Central Tendencies in GC
تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون: نمونه گیری، توزیع یکنواخت، Z-Score، P-Value و غیره
Analyzing Data with Python: Sampling, Uniform Distribution, Z-Score, P-Value etc
کاوش توزیع یکنواخت و Z-Scores در پایتون با استفاده از Google Colab
Exploring Uniform Distribution and Z-Scores in Python using Google Colab
آزمایش فرضیه با پایتون: P-Values و T-Tests در Google Colab
Hypothesis Testing with Python: P-Values and T-Tests in Google Colab
تجزیه و تحلیل داده های تجاری: فواصل اطمینان و تجزیه و تحلیل واریانس در پایتون
Analyzing Business Data: Confidence Intervals and Analysis of Variance in Python
تجزیه و تحلیل ضرایب، همبستگی، علیت و غیره در پایتون آمار کسب و کار
Analyzing Coefficients,Correlation,Causation etc in Business Statistics python
تجزیه و تحلیل ضرایب، همبستگی و علیت در پایتون آمار کسب و کار
Analyzing Coefficients, Correlation, and Causation in Business Statistics python
ارزیابی مفروضات داده ها با طرح QQ و پیاده سازی فرضیه پایتون
Assessing Data Assumptions with QQ Plots and Python Implementation of Hypothesis
بررسی کیفیت و الگوهای داده ها: بینش از هیستوگرام ها، CDF و غیره
Exploring Data Quality and Patterns: Insights from Histograms,CDF and others etc
کاوش در کیفیت و الگوهای داده ها: بینش از هیستوگرام ها، نمودارهای جعبه، نقاط پرت
Exploring Data Quality and Patterns: Insights from Histograms,Box Plots,Outliers
بررسی بینش های پاکسازی داده، توابع توزیع تجمعی (CDF)
Exploring Data Cleaning Insights, Cumulative Distribution Functions (CDF)
پاکسازی داده ها و کاوش روابط متغیر در پایتون برای کسب و کار
Data Cleaning and Exploring Variable Relationships in Python for Business Statis
پاکسازی داده ها و کاوش روابط بین متغیرها در پایتون برای Busine
Data Cleaning and Exploring Relationships Between Variables in Python for Busine
تقویت بینش تجاری: پاکسازی داده ها و تجزیه و تحلیل همبستگی با HeatMap
Enhancing Business Insights: Data Cleaning and Correlation Analysis with HeatMap
تحلیل همبستگی با همبستگی رتبه پیرسون و اسپیرمن
Correlation Analysis with Pearson and Spear-man Rank Correlation
رمزگشایی ویژگی های سری زمانی: پرده برداری از ماهیت سری های زمانی
Deciphering Time Series Characteristics: Unveiling the Essence of Time Series
کشف اسرار دادههای سری زمانی: درک ویژگیهای سری زمانی
Unlocking the Secrets of Time Series Data: Understanding Time Series Characteris
تجزیه سری های زمانی: باز کردن اجزا برای تجزیه و تحلیل واضح
Decomposing Time Series: Unraveling the Components for Clear Analysis
تسلط بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی: رونمایی از میانگین های متحرک، مهار ACF و PACF
Mastering Time Series Analysis: Unveiling Moving Averages,Harnessing ACF&PACF
کاوش در تجزیه و تحلیل سری های زمانی: رونمایی از میانگین های متحرک و الگوهای ACF/PACF
Exploring Time Series Analysis: Unveiling Moving Averages and ACF/PACF Patterns
تسلط بر تحلیل سری های زمانی با مدل های ARIMA: راهنمای جامع
Mastering Time Series Analysis with ARIMA Models: A Comprehensive Guide
تسلط بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی: راز زدایی از مدل های ARIMA برای Clear and Comprehe
Mastering Time Series Analysis: Demystifying ARIMA Models for Clear and Comprehe
راز زدایی از توزیع های گاوسی: تجزیه و تحلیل جامع استاتیک با py
Demystifying Gaussian Distributions: A Comprehensive Analysis of Statics with py
درک توزیع های گاوسی: تجزیه و تحلیل جامع آماری Pa
Understanding Gaussian Distributions: A Comprehensive Analysis of Statistical Pa
درک قضیه حد مرکزی (CLT) و پیامدهای آن برای Skewed
Understanding the Central Limit Theorem (CLT) and Its Implications for Skewed
بازگشایی توزیع های اریب: تحلیل گرایش مرکزی از طریق نمونه گیری
Unraveling Skewed Distributions: Central Tendency Analysis Through Sampling
باز کردن بینش ها: بررسی تحلیل واریانس در تحلیل استاتیکی
Unlocking Insights: Exploring Analysis of Variance in Statics Analysis
باز کردن بینش ها: بررسی تحلیل واریانس در تحلیل استاتیکی
Unlocking Insights: Exploring Analysis of Variance in Statics Analysis
باز کردن قدرت داده ها: تجزیه و تحلیل استاتیک، مدل سازی پیش بینی، ترانسفورماتور معکوس
Unlocking the Power of Data: Statics Analysis, Predictive Modeling, Reverse Tran
کشف تصادفات جاده ای انگلستان: رویکرد یادگیری عمیق سری زمانی برای ورود واضح
Unraveling UK Road Accidents: A Time Series Deep Learning Approach for Clear Ins
کشف تصادفات جاده ای انگلستان: تجزیه و تحلیل یادگیری عمیق سری زمانی با پایتون
Unraveling UK Road Accidents: Time Series Deep Learning Analysis with Python
پیشبینی روندهای تصادفات جادهای بریتانیا در آینده: اکتشاف واضح سریهای زمانی
Predicting Future UK Road Accident Trends: A Clear Exploration of Time Series
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.
نمایش نظرات