لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مفاهیم پیشرفته و پروژههای شبکه عصبی بازگشتی (RNN)
- آخرین آپدیت
دانلود Advanced RNN Concepts and Projects
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره پیشرفته در زمینه شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)، به چالشهای کلیدی مانند مشکل محوشدگی گرادینت (Vanishing Gradient) میپردازد و راهکارهایی نظیر واحدهای بازگشتی دریچهای (GRU) و شبکههای حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM) را ارائه میدهد.
شما با بررسی کلی ماژولهای بهبودیافته RNN شروع کرده و سپس به بررسی RNNهای دوطرفه و مدلهای توجه (Attention Models) میپردازید تا پایهای قوی در مفاهیم پیشرفته RNN ایجاد کنید. در این دوره بر پیادهسازی عملی با استفاده از TensorFlow تأکید شده است و پروژههایی مانند تولید متن و پیشبینی قیمت سهام برای تثبیت یادگیری شما گنجانده شده است.
این دوره تضمین میکند که مهارتهای لازم برای مقابله با مشکلات واقعی هوش مصنوعی را با اعتماد به نفس به دست آورید. از طریق آموزشهای ویدئویی، پروژههای واقعی و تمرینات عملی، دانش و مهارتهای پیشرفته مورد نیاز برای برتری در حوزه AI را کسب خواهید کرد. در پایان، شما قادر خواهید بود مدلهای پیشرفته RNN را توسعه داده و به کار ببرید، GRUها، LSTMها و مکانیسمهای توجه را درک و پیادهسازی کنید، از TensorFlow برای مدلهای RNN استفاده نمایید و این مدلها را در پروژههایی مانند تولید متن و پیشبینی قیمت سهام به کار گیرید.
این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و علاقهمندان به هوش مصنوعی که درک مناسبی از RNNهای پایه و شبکههای عصبی دارند طراحی شده و درسهای تئوری عمیق را با کاربردهای عملی گسترده ترکیب میکند.
سرفصل ها و درس ها
محوشدگی گرادینت در RNN
Vanishing Gradients in RNN
آشنایی با ماژول بهبودیافته RNN
Introduction to a Better RNN Module
مقدمهای بر محوشدگی گرادینت در RNN
Introduction to Vanishing Gradients in RNN
واحد بازگشتی دریچهای (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU)
معادلات واحد بازگشتی دریچهای (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU) Equations
حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM)
Long Short Term Memory (LSTM)
معادلات حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM)
Long Short Term Memory (LSTM) Equations
نمایش نظرات