آموزش دوره کامل خودروی خودران - یادگیری عمیق کاربردی

The Complete Self-Driving Car Course - Applied Deep Learning

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آموزش استفاده از یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتری و تکنیک های یادگیری ماشین برای ساخت خودروی خودران با پایتون آموزش استفاده از تکنیک های دید کامپیوتری و یادگیری عمیق برای ساخت الگوریتم های مرتبط با خودرو درک، ساخت و آموزش شبکه های عصبی کانولوشنال با Keras شبیه سازی یک خود کاملاً کاربردی رانندگی ماشین با شبکه های عصبی کانولوشن و قطار بینایی کامپیوتری یک مدل یادگیری عمیق که می تواند بین 43 علامت راهنمایی و رانندگی مختلف را شناسایی کند یاد بگیرید از تکنیک های دید کامپیوتری ضروری برای شناسایی خطوط خطوط در جاده استفاده کنید آموزش ساخت و آموزش شبکه های عصبی قدرتمند با Keras درک شبکه های عصبی در اساسی ترین سطح مبتنی بر پرسپترون پیش نیازها: یک کامپیوتر در حال کار بدون نیاز به تجربه!

خودروهای خودران به سرعت به یکی از متحول‌کننده‌ترین فناوری‌های ظهور تبدیل شده‌اند. الگوریتم های یادگیری عمیق، به طور مداوم جامعه ما را به جلو می برند و فرصت های جدیدی را در بخش تحرک ایجاد می کنند.

مشاغل یادگیری عمیق دارای برخی از بالاترین حقوق در جهان توسعه هستند. این اولین و تنها دوره‌ای است که از یادگیری عمیق استفاده عملی می‌کند و آن را برای ساخت خودروی خودران، یکی از مخرب‌ترین فناوری‌های امروزی در جهان، به کار می‌برد.

آموزش عمیق را در این دوره سرگرم کننده و هیجان انگیز با مربی برتر رایان اسلیم بیاموزید. رایان با بیش از 28000 دانش آموز، یک مربی با رتبه بالا و با تجربه است که برای ایجاد این دوره شگفت انگیز از سبک "یادگیری از طریق انجام" پیروی کرده است.

شما از مبتدی به متخصص یادگیری عمیق خواهید رسید و مربی شما هر کار را گام به گام روی صفحه با شما انجام می دهد.

در پایان دوره، شما یک خودروی خودران کاملاً کاربردی خواهید ساخت که سوخت آن کاملاً با یادگیری عمیق است. این شبیه‌سازی قدرتمند حتی ارشدترین توسعه‌دهندگان را تحت تأثیر قرار می‌دهد و به شما اطمینان می‌دهد که مهارت‌هایی در شبکه‌های عصبی دارید که می‌توانید به هر پروژه یا شرکتی بیاورید.


این دوره به شما نشان می دهد که چگونه:

  • از تکنیک‌های Computer Vision از طریق OpenCV برای شناسایی خطوط خطوط برای خودروهای خودران استفاده کنید.

  • یاد بگیرید که یک شبکه عصبی مبتنی بر پرسپترون را برای طبقه بندی بین کلاس های باینری آموزش دهید.

  • آموزش شبکه های عصبی کانولوشن برای شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی مختلف را بیاموزید.

  • شبکه‌های عصبی عمیق را طوری آموزش دهید که مجموعه داده‌های پیچیده را در خود جای دهند.

  • Master Keras، یک کتابخانه شبکه عصبی قدرتمند که در پایتون نوشته شده است.

  • یک ماشین خودران کاملاً کاربردی بسازید و آموزش دهید تا به تنهایی رانندگی کند!

تجربه لازم نیست. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانش‌آموزانی را بدون تجربه برنامه‌نویسی/ریاضی به توسعه‌دهندگان حرفه‌ای Deep Learning ببرد.

این دوره همچنین با تمام کد منبع و پشتیبانی دوستانه در منطقه Q A ارائه می شود.


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • چرا این دوره؟ Why This Course?

  • محتوای رایگان اضافی Additional FREE Content

معرفی Introduction

  • چرا این دوره؟ Why This Course?

  • محتوای رایگان اضافی Additional FREE Content

نصب و راه اندازی Installation

  • بررسی اجمالی Overview

  • آناکوندا توزیع - مک Anaconda Distribution - Mac

  • توزیع آناکوندا - ویندوز Anaconda Distribution - Windows

  • ویرایشگر متن Text Editor

  • Outro Outro

نصب و راه اندازی Installation

  • بررسی اجمالی Overview

  • آناکوندا توزیع - مک Anaconda Distribution - Mac

  • توزیع آناکوندا - ویندوز Anaconda Distribution - Windows

  • ویرایشگر متن Text Editor

  • Outro Outro

دوره سقوط پایتون (اختیاری) Python Crash Course (Optional)

  • دوره سقوط پایتون (نسخه نوشتاری) - دسترسی رایگان Python Crash Course (Written Version) - Free Access

  • دوره سقوط پایتون (نسخه نوشتاری) Python Crash Course (Written Version)

  • دوره 1 سقوط پایتون - انواع داده Python Crash Course Part 1 - Data Types

  • نوت بوک های Jupyter Jupyter Notebooks

  • عملیات حسابی Arithmetic Operations

  • متغیرها Variables

  • انواع داده های عددی Numeric Data Types

  • انواع داده های رشته ای String Data Types

  • بولین ها Booleans

  • مواد و روش ها Methods

  • لیست ها Lists

  • برش دادن Slicing

  • اپراتورهای عضویت Membership Operators

  • تغییرپذیری Mutability

  • تغییرپذیری II Mutability II

  • توابع و روش های رایج Common Functions & Methods

  • تاپل ها Tuples

  • مجموعه ها Sets

  • لغت نامه ها Dictionaries

  • ساختارهای داده مرکب Compound Data Structures

  • قسمت 1 - Outro Part 1 - Outro

  • قسمت 2 - کنترل جریان Part 2 - Control Flow

  • اگر دیگری If, else

  • elif elif

  • مقایسه های پیچیده Complex Comparisons

  • برای حلقه ها For Loops

  • برای Loops II For Loops II

  • در حالی که حلقه ها While Loops

  • زنگ تفريح Break

  • قسمت 2 - Outro Part 2 - Outro

  • قسمت 3 - توابع Part 3 - Functions

  • کارکرد Functions

  • محدوده Scope

  • رشته های Doc Doc Strings

  • توابع لامبدا و مرتبه بالاتر Lambda & Higher Order Functions

  • قسمت 3 - Outro Part 3 - Outro

دوره سقوط پایتون (اختیاری) Python Crash Course (Optional)

  • دوره سقوط پایتون (نسخه نوشتاری) - دسترسی رایگان Python Crash Course (Written Version) - Free Access

  • دوره سقوط پایتون (نسخه نوشتاری) Python Crash Course (Written Version)

  • دوره 1 سقوط پایتون - انواع داده Python Crash Course Part 1 - Data Types

  • نوت بوک های Jupyter Jupyter Notebooks

  • عملیات حسابی Arithmetic Operations

  • متغیرها Variables

  • انواع داده های عددی Numeric Data Types

  • انواع داده های رشته ای String Data Types

  • بولین ها Booleans

  • مواد و روش ها Methods

  • لیست ها Lists

  • برش دادن Slicing

  • اپراتورهای عضویت Membership Operators

  • تغییرپذیری Mutability

  • تغییرپذیری II Mutability II

  • توابع و روش های رایج Common Functions & Methods

  • تاپل ها Tuples

  • مجموعه ها Sets

  • لغت نامه ها Dictionaries

  • ساختارهای داده مرکب Compound Data Structures

  • قسمت 1 - Outro Part 1 - Outro

  • قسمت 2 - کنترل جریان Part 2 - Control Flow

  • اگر دیگری If, else

  • elif elif

  • مقایسه های پیچیده Complex Comparisons

  • برای حلقه ها For Loops

  • برای Loops II For Loops II

  • در حالی که حلقه ها While Loops

  • زنگ تفريح Break

  • قسمت 2 - Outro Part 2 - Outro

  • قسمت 3 - توابع Part 3 - Functions

  • کارکرد Functions

  • محدوده Scope

  • رشته های Doc Doc Strings

  • توابع لامبدا و مرتبه بالاتر Lambda & Higher Order Functions

  • قسمت 3 - Outro Part 3 - Outro

دوره Crash NumPy (اختیاری) NumPy Crash Course (Optional)

  • بررسی اجمالی Overview

  • جمع بردار - آرایه ها در مقابل فهرست ها Vector Addition - Arrays vs Lists

  • آرایه های چند بعدی Multidimensional Arrays

  • برش تک بعدی One Dimensional Slicing

  • تغییر شکل دادن Reshaping

  • برش چند بعدی Multidimensional Slicing

  • دستکاری اشکال آرایه Manipulating Array Shapes

  • ضرب ماتریس Matrix Multiplication

  • پشتهسازی Stacking

  • قسمت 4 - Outro Part 4 - Outro

دوره Crash NumPy (اختیاری) NumPy Crash Course (Optional)

  • بررسی اجمالی Overview

  • جمع بردار - آرایه ها در مقابل فهرست ها Vector Addition - Arrays vs Lists

  • آرایه های چند بعدی Multidimensional Arrays

  • برش تک بعدی One Dimensional Slicing

  • تغییر شکل دادن Reshaping

  • برش چند بعدی Multidimensional Slicing

  • دستکاری اشکال آرایه Manipulating Array Shapes

  • ضرب ماتریس Matrix Multiplication

  • پشتهسازی Stacking

  • قسمت 4 - Outro Part 4 - Outro

بینایی کامپیوتر: یافتن خطوط خطوط Computer Vision: Finding Lane Lines

  • بررسی اجمالی Overview

  • تصویر مورد نیاز برای درس بعدی Image needed for the next lesson

  • در حال بارگذاری تصویر Loading Image

  • فایل خود را قبل از اجرا ذخیره کنید! Save your file before running!

  • تبدیل مقیاس خاکستری Grayscale Conversion

  • تصویر صاف کننده Smoothening Image

  • تشخیص لبه ساده Simple Edge Detection

  • منطقه مورد نظر Region of Interest

  • اعداد باینری و Bitwise_and Binary Numbers & Bitwise_and

  • تشخیص خط - تبدیل Hough Line Detection - Hough Transform

  • Hough Transform II Hough Transform II

  • بهینه سازی Optimizing

  • منبعی برای ویدیوی آینده Resource for upcoming video

  • یافتن خطوط در ویدیو Finding Lanes on Video

  • خطای Numpy.float64 (رفع سریع) Numpy.float64 Error (Quick Fix)

  • کد منبع Source Code

  • قسمت 5 - نتیجه گیری Part 5 - Conclusion

بینایی کامپیوتر: یافتن خطوط خطوط Computer Vision: Finding Lane Lines

  • بررسی اجمالی Overview

  • تصویر مورد نیاز برای درس بعدی Image needed for the next lesson

  • در حال بارگذاری تصویر Loading Image

  • فایل خود را قبل از اجرا ذخیره کنید! Save your file before running!

  • تبدیل مقیاس خاکستری Grayscale Conversion

  • تصویر صاف کننده Smoothening Image

  • تشخیص لبه ساده Simple Edge Detection

  • منطقه مورد نظر Region of Interest

  • اعداد باینری و Bitwise_and Binary Numbers & Bitwise_and

  • تشخیص خط - تبدیل Hough Line Detection - Hough Transform

  • Hough Transform II Hough Transform II

  • بهینه سازی Optimizing

  • منبعی برای ویدیوی آینده Resource for upcoming video

  • یافتن خطوط در ویدیو Finding Lanes on Video

  • خطای Numpy.float64 (رفع سریع) Numpy.float64 Error (Quick Fix)

  • کد منبع Source Code

  • قسمت 5 - نتیجه گیری Part 5 - Conclusion

پرسپترون The Perceptron

  • بررسی اجمالی Overview

  • فراگیری ماشین Machine Learning

  • یادگیری تحت نظارت - مثال دوستانه Supervised Learning - Friendly Example

  • طبقه بندی Classification

  • مدل خطی Linear Model

  • پرسپترون ها Perceptrons

  • وزن ها Weights

  • پروژه - مراحل اولیه Project - Initial Stages

  • کد نمونه برای مراحل اولیه Sample Code for Initial Stages

  • تابع خطا Error Function

  • سیگموئید Sigmoid

  • پیاده سازی سیگموئید (کد) Sigmoid Implementation (Code)

  • کد منبع Source code

  • آنتروپی متقاطع Cross Entropy

  • متقاطع آنتروپی (کد) Cross Entropy (Code)

  • کد منبع Source Code

  • گرادیان نزول Gradient Descent

  • نزول گرادیان (کد) Gradient Descent (Code)

  • خلاصه Recap

  • کد منبع Source Code

  • قسمت 6 - نتیجه گیری Part 6 - Conclusion

پرسپترون The Perceptron

  • بررسی اجمالی Overview

  • فراگیری ماشین Machine Learning

  • یادگیری تحت نظارت - مثال دوستانه Supervised Learning - Friendly Example

  • طبقه بندی Classification

  • مدل خطی Linear Model

  • پرسپترون ها Perceptrons

  • وزن ها Weights

  • پروژه - مراحل اولیه Project - Initial Stages

  • کد نمونه برای مراحل اولیه Sample Code for Initial Stages

  • تابع خطا Error Function

  • سیگموئید Sigmoid

  • پیاده سازی سیگموئید (کد) Sigmoid Implementation (Code)

  • کد منبع Source code

  • آنتروپی متقاطع Cross Entropy

  • متقاطع آنتروپی (کد) Cross Entropy (Code)

  • کد منبع Source Code

  • گرادیان نزول Gradient Descent

  • نزول گرادیان (کد) Gradient Descent (Code)

  • خلاصه Recap

  • کد منبع Source Code

  • قسمت 6 - نتیجه گیری Part 6 - Conclusion

کراس Keras

  • بررسی اجمالی Overview

  • معرفی Keras (برای تعمیر نصب به مقاله بعدی مراجعه کنید) Intro to Keras (See next article for installation fix)

  • استفاده از Jupyter را متوقف کنید - به جای آن از Colab استفاده کنید Stop Using Jupyter - Use Colab instead

  • نحوه واردات کراس How to Import Keras

  • کد شروع Starter Code

  • رفع مشکل برای ویدیوی بعدی (به روز رسانی) Fix for next video (update)

  • مدل های کراس Keras Models

  • Keras - پیش بینی ها Keras - Predictions

  • کد منبع Source Code

  • قسمت 7 - Outro Part 7 - Outro

کراس Keras

  • بررسی اجمالی Overview

  • معرفی Keras (برای تعمیر نصب به مقاله بعدی مراجعه کنید) Intro to Keras (See next article for installation fix)

  • استفاده از Jupyter را متوقف کنید - به جای آن از Colab استفاده کنید Stop Using Jupyter - Use Colab instead

  • نحوه واردات کراس How to Import Keras

  • کد شروع Starter Code

  • رفع مشکل برای ویدیوی بعدی (به روز رسانی) Fix for next video (update)

  • مدل های کراس Keras Models

  • Keras - پیش بینی ها Keras - Predictions

  • کد منبع Source Code

  • قسمت 7 - Outro Part 7 - Outro

شبکه های عصبی عمیق Deep Neural Networks

  • بررسی اجمالی Overview

  • مرزهای غیر خطی Non-Linear Boundaries

  • معماری Architecture

  • فرآیند پیشخور Feedforward Process

  • تابع خطا Error Function

  • پس انتشار Backpropagation

  • رفع مشکل برای ویدیوی بعدی (به روز رسانی) Fix for next video (update)

  • پیاده سازی کد Code Implementation

  • کد منبع Source Code

  • بخش 8 - نتیجه گیری Section 8 - Conclusion

شبکه های عصبی عمیق Deep Neural Networks

  • بررسی اجمالی Overview

  • مرزهای غیر خطی Non-Linear Boundaries

  • معماری Architecture

  • فرآیند پیشخور Feedforward Process

  • تابع خطا Error Function

  • پس انتشار Backpropagation

  • رفع مشکل برای ویدیوی بعدی (به روز رسانی) Fix for next video (update)

  • پیاده سازی کد Code Implementation

  • کد منبع Source Code

  • بخش 8 - نتیجه گیری Section 8 - Conclusion

طبقه بندی چند طبقه Multiclass Classification

  • بررسی اجمالی Overview

  • سافت مکس Softmax

  • آنتروپی متقاطع Cross Entropy

  • پیاده سازی Implementation

  • کد منبع Source Code

  • بخش 9 - Outro Section 9 - Outro

طبقه بندی چند طبقه Multiclass Classification

  • بررسی اجمالی Overview

  • سافت مکس Softmax

  • آنتروپی متقاطع Cross Entropy

  • پیاده سازی Implementation

  • کد منبع Source Code

  • بخش 9 - Outro Section 9 - Outro

تشخیص تصویر MNIST MNIST Image Recognition

  • بررسی اجمالی Overview

  • مجموعه داده MNIST MNIST Dataset

  • آموزش و تست Train & Test

  • فراپارامترها Hyperparameters

  • اجرا قسمت 1 Implementation Part 1

  • برای ویدیوی آینده رفع کنید Fix for upcoming video

  • اجرا قسمت 2 Implementation Part 2

  • منبعی برای ویدیوی آینده Resource for upcoming video

  • اجرا قسمت 3 Implementation Part 3

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 10 - Outro Section 10 - Outro

تشخیص تصویر MNIST MNIST Image Recognition

  • بررسی اجمالی Overview

  • مجموعه داده MNIST MNIST Dataset

  • آموزش و تست Train & Test

  • فراپارامترها Hyperparameters

  • اجرا قسمت 1 Implementation Part 1

  • برای ویدیوی آینده رفع کنید Fix for upcoming video

  • اجرا قسمت 2 Implementation Part 2

  • منبعی برای ویدیوی آینده Resource for upcoming video

  • اجرا قسمت 3 Implementation Part 3

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 10 - Outro Section 10 - Outro

شبکه های عصبی کانولوشنال Convolutional Neural Networks

  • بررسی اجمالی Overview

  • Convolutions و MNIST Convolutions & MNIST

  • لایه کانولوشنال Convolutional Layer

  • پیچیدگی II Convolutions II

  • ادغام Pooling

  • لایه کاملا متصل Fully Connected Layer

  • کد شروع Starter Code

  • پیاده سازی کد I Code Implementation I

  • پیاده سازی کد II Code Implementation II

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 11 - نتیجه گیری Section 11 - Conclusion

شبکه های عصبی کانولوشنال Convolutional Neural Networks

  • بررسی اجمالی Overview

  • Convolutions و MNIST Convolutions & MNIST

  • لایه کانولوشنال Convolutional Layer

  • پیچیدگی II Convolutions II

  • ادغام Pooling

  • لایه کاملا متصل Fully Connected Layer

  • کد شروع Starter Code

  • پیاده سازی کد I Code Implementation I

  • پیاده سازی کد II Code Implementation II

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 11 - نتیجه گیری Section 11 - Conclusion

طبقه بندی نمادهای جاده Classifying Road Symbols

  • بررسی اجمالی Overview

  • کد شروع علائم راهنمایی و رانندگی Traffic Signs Starter Code

  • پیش پردازش تصاویر Preprocessing Images

  • پیاده سازی leNet leNet Implementation

  • مدل تنظیم دقیق Fine-tuning Model

  • منابع مورد نیاز برای تست Resources Needed for Testing

  • آزمایش کردن Testing

  • Fit Generator Fit Generator

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 12 - Outro Section 12 - Outro

طبقه بندی نمادهای جاده Classifying Road Symbols

  • بررسی اجمالی Overview

  • کد شروع علائم راهنمایی و رانندگی Traffic Signs Starter Code

  • پیش پردازش تصاویر Preprocessing Images

  • پیاده سازی leNet leNet Implementation

  • مدل تنظیم دقیق Fine-tuning Model

  • منابع مورد نیاز برای تست Resources Needed for Testing

  • آزمایش کردن Testing

  • Fit Generator Fit Generator

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 12 - Outro Section 12 - Outro

رگرسیون چند جمله ای Polynomial Regression

  • بررسی اجمالی Overview

  • پیاده سازی Implementation

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 13 - نتیجه گیری Section 13 - Conclusion

رگرسیون چند جمله ای Polynomial Regression

  • بررسی اجمالی Overview

  • پیاده سازی Implementation

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • بخش 13 - نتیجه گیری Section 13 - Conclusion

شبیه سازی رفتاری Behavioural Cloning

  • بررسی اجمالی Overview

  • جمع آوری داده ها Collecting Data

  • دانلود داده ها Downloading Data

  • متوازن کردن داده ها Balancing Data

  • تقسیم آموزشی و اعتبارسنجی Training & Validation Split

  • پیش پردازش تصاویر Preprocessing Images

  • (اصلاح برای ویدیوی بعدی) (Fix for next video)

  • تعریف مدل Nvidia Defining Nvidia Model

  • کد Drive.py Drive.py code

  • نمی توانید وصل شوید؟ Can't connect?

  • Flask & Socket.io Flask & Socket.io

  • ماشین خودران - تست 1 Self Driving Car - Test 1

  • رفع نشدن شبیه سازی Fix for simulation not starting

  • ژنراتور - تکنیک های تقویت Generator - Augmentation Techniques

  • ژنراتور دسته ای Batch Generator

  • Fit Generator Fit Generator

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • Outro Outro

شبیه سازی رفتاری Behavioural Cloning

  • بررسی اجمالی Overview

  • جمع آوری داده ها Collecting Data

  • دانلود داده ها Downloading Data

  • متوازن کردن داده ها Balancing Data

  • تقسیم آموزشی و اعتبارسنجی Training & Validation Split

  • پیش پردازش تصاویر Preprocessing Images

  • (اصلاح برای ویدیوی بعدی) (Fix for next video)

  • تعریف مدل Nvidia Defining Nvidia Model

  • کد Drive.py Drive.py code

  • نمی توانید وصل شوید؟ Can't connect?

  • Flask & Socket.io Flask & Socket.io

  • ماشین خودران - تست 1 Self Driving Car - Test 1

  • رفع نشدن شبیه سازی Fix for simulation not starting

  • ژنراتور - تکنیک های تقویت Generator - Augmentation Techniques

  • ژنراتور دسته ای Batch Generator

  • Fit Generator Fit Generator

  • کد منبع نهایی Final Source Code

  • Outro Outro

نمایش نظرات

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.

آموزش دوره کامل خودروی خودران - یادگیری عمیق کاربردی
جزییات دوره
18 hours
171
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
22,072
4.6 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Rayan Slim Rayan Slim

معلم

سلام! من Rayan هستم، یک توسعه دهنده نرم افزار تمام وقت مستقر در اتاوا، کانادا.

من برای اولین بار در هنگام کار بر روی یک استارت آپ به توسعه پرداختم. از آن زمان، من به‌عنوان یک توسعه‌دهنده مستقل، اپلیکیشن‌های وب و تلفن همراه بی‌شماری ساخته‌ام، در عین حال کارنامه‌ام را گسترش داده‌ام و راه‌های جدیدی را در رباتیک، تجزیه و تحلیل داده‌های یادگیری عمیق کاوش کرده‌ام.

در اوقات فراغت، من عاشق تدریس هستم!

Jad Slim Jad Slim

DeveloperJad مهندسی مکانیک را در دانشگاه اتاوا تحصیل کرده است. جاد همچنین در زمینه تولید نرم افزار ، یادگیری ماشین ، دید کامپیوتر ، مدل سازی ریاضی ، شبیه سازی رایانه و سیستم های هوشمند تجربه دارد. او همچنین بسیاری از برنامه های یادگیری عمیق را توسعه داده است ، و در حال حاضر به دنبال علاقه به ماشین های خودمختار و توسعه کامل پشته است.

Amer Sharaf Amer Sharaf

توسعه دهنده

Sarmad Tanveer Sarmad Tanveer

دانشمند داده