آموزش کلاس کارشناسی ارشد هوش مصنوعی

Artificial Intelligence Masterclass

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: وارد عصر جدید مدل‌های هوش مصنوعی ترکیبی بهینه‌سازی شده توسط Deep NeuroEvolution، با مجموعه ابزار کاملی از مدل‌های ML، DL و AI شوید. خط مشی یادگیری تقویت عمیق شبکه تراکم ترکیبی گرادیان الگوریتم های ژنتیک استراتژی های تکامل کوواریانس-ماتریس تطبیق استراتژی های تکامل (CMA-ES) کنترلرهای فرا یادگیری Deep NeuroEvolution پیش نیازها:ریاضیات دبیرستانی کمی تجربه کدنویسی

امروز، پادشاه دوره های هوش مصنوعی خود را برای شما آورده ایم...:


هوش مصنوعی MASTERCLASS


آیا به هوش مصنوعی علاقه دارید؟ آیا می خواهید یاد بگیرید که قدرتمندترین مدل هوش مصنوعی را که تاکنون توسعه یافته است بسازید و حتی در برابر آن بازی کنید؟ درست وسوسه انگیز به نظر می رسد...


پس دوره کارشناسی ارشد هوش مصنوعی انتخاب مناسبی برای شماست. این جعبه ابزار نهایی هوش مصنوعی تمام چیزی است که برای از بین بردن آن به راحتی نیاز دارید. 10 ساعت راهنمای گام به گام و نقشه راه کامل دریافت خواهید کرد که به شما کمک می کند مدل هوش مصنوعی هیبریدی خود را از ابتدا بسازید.


در این دوره آموزشی به شما آموزش می دهیم که چگونه قدرتمندترین مدل هوش مصنوعی را بر اساس قوی ترین سیستم هوشمند هیبریدی توسعه دهید. این مدل تا کنون ثابت کرده است که بهترین حالتی است که هوش مصنوعی تا به حال ایجاد کرده است و در تمام مسابقات هوش مصنوعی با امتیازهای فوق العاده بالا توانسته است پیشینیان خود را شکست دهد.


این مدل ترکیبی به درستی مدل جهانی کامل نامیده می‌شود، و تمام مدل‌های هنری شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی، از جمله یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی عمیق، گرادیان خط مشی، و حتی، تکامل عصبی عمیق را ترکیب می‌کند.

>


با ثبت نام در این دوره این فرصت را خواهید داشت که نحوه ترکیب مدل های زیر را برای دستیابی به بهترین عملکرد سیستم هوش مصنوعی بیاموزید:

  • شبکه های عصبی کاملاً متصل

  • شبکه های عصبی کانولوشنال

  • شبکه های عصبی مکرر

  • انکودرهای خودکار متغیر

  • شبکه های تراکم مختلط

  • الگوریتم های ژنتیک

  • استراتژی های تکامل

  • استراتژی تکامل انطباق ماتریس کوواریانس (CMA-ES)

  • پارامتر-کاوش گرادیان های خط مشی

  • به علاوه بسیاری دیگر



بنابراین، شما فقط یک دوره آموزشی ساده هوش مصنوعی دیگر را دریافت نمی کنید، بلکه همه آنها را در یک بسته ترکیبی از یک دوره آموزشی و یک جعبه ابزار اصلی، از قدرتمندترین مدل های هوش مصنوعی می گذرانید. شما می توانید این جعبه ابزار را دانلود کرده و از آن برای ساخت سیستم های هوشمند هیبریدی استفاده کنید. مدل‌های ترکیبی در حال تبدیل شدن به برندگان مسابقه هوش مصنوعی هستند، بنابراین باید نحوه مدیریت آنها را قبلاً یاد بگیرید.


علاوه بر همه اینها، ما همچنین پیاده سازی کامل را در دو چارچوب هوش مصنوعی به شما ارائه خواهیم داد: TensorFlow و Keras. بنابراین هر زمان که می‌خواهید یک هوش مصنوعی برای یک برنامه خاص بسازید، می‌توانید مدل مورد نیاز خود را در جعبه ابزار انتخاب کنید و دوباره از آنها برای پروژه‌های مختلف استفاده کنید!

منتظر نمانید تا در این سفر حماسی به ما بپیوندید تا بر آینده هوش مصنوعی - مدل‌های ترکیبی هوش مصنوعی تسلط پیدا کنید.



سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • مقدمه + ساختار دوره + نسخه ی نمایشی Introduction + Course Structure + Demo

  • مسیرهای یادگیری Learning Paths

  • سه بهترین منبع شما Your Three Best Resources

  • منابع را از اینجا دانلود کنید Download the Resources here

  • با مربیان خود آشنا شوید! Meet your instructors!

معرفی Introduction

  • مقدمه + ساختار دوره + نسخه ی نمایشی Introduction + Course Structure + Demo

  • مسیرهای یادگیری Learning Paths

  • سه بهترین منبع شما Your Three Best Resources

  • منابع را از اینجا دانلود کنید Download the Resources here

  • با مربیان خود آشنا شوید! Meet your instructors!

مرحله 1 - شبکه عصبی مصنوعی Step 1 - Artificial Neural Network

  • طرح حمله Plan of Attack

  • نورون The Neuron

  • شبکه های عصبی چگونه کار می کنند؟ How do Neural Networks work?

  • نزول گرادیان تصادفی Stochastic Gradient Descent

  • پس انتشار Backpropagation

مرحله 1 - شبکه عصبی مصنوعی Step 1 - Artificial Neural Network

  • به مرحله 1 - شبکه عصبی مصنوعی خوش آمدید Welcome to Step 1 - Artificial Neural Network

  • به مرحله 1 - شبکه عصبی مصنوعی خوش آمدید Welcome to Step 1 - Artificial Neural Network

  • طرح حمله Plan of Attack

  • طرح حمله Plan of Attack

  • نورون The Neuron

  • تابع فعال سازی The Activation Function

  • تابع فعال سازی The Activation Function

  • شبکه های عصبی چگونه کار می کنند؟ How do Neural Networks work?

  • شبکه های عصبی چگونه یاد می گیرند؟ How do Neural Networks learn?

  • شبکه های عصبی چگونه یاد می گیرند؟ How do Neural Networks learn?

  • گرادیان نزول Gradient Descent

  • گرادیان نزول Gradient Descent

  • نزول گرادیان تصادفی Stochastic Gradient Descent

  • پس انتشار Backpropagation

مرحله 2 - شبکه عصبی کانولوشن Step 2 - Convolutional Neural Network

  • طرح حمله Plan of Attack

  • شبکه های عصبی کانولوشن چیست؟ What are Convolutional Neural Networks?

  • مرحله 1 - عملیات پیچیدگی Step 1 - The Convolution Operation

  • مرحله 2 - ادغام Step 2 - Pooling

  • مرحله 3 - صاف کردن Step 3 - Flattening

  • مرحله 4 - اتصال کامل Step 4 - Full Connection

  • خلاصه Summary

  • Softmax & Cross-Entropy Softmax & Cross-Entropy

مرحله 2 - شبکه عصبی کانولوشن Step 2 - Convolutional Neural Network

  • به مرحله 2 - شبکه عصبی کانولوشنال خوش آمدید Welcome to Step 2 - Convolutional Neural Network

  • به مرحله 2 - شبکه عصبی کانولوشنال خوش آمدید Welcome to Step 2 - Convolutional Neural Network

  • طرح حمله Plan of Attack

  • شبکه های عصبی کانولوشن چیست؟ What are Convolutional Neural Networks?

  • مرحله 1 - عملیات پیچیدگی Step 1 - The Convolution Operation

  • مرحله 1 Bis - لایه ReLU Step 1 Bis - The ReLU Layer

  • مرحله 1 Bis - لایه ReLU Step 1 Bis - The ReLU Layer

  • مرحله 2 - ادغام Step 2 - Pooling

  • مرحله 3 - صاف کردن Step 3 - Flattening

  • مرحله 4 - اتصال کامل Step 4 - Full Connection

  • خلاصه Summary

  • Softmax & Cross-Entropy Softmax & Cross-Entropy

مرحله 3 - AutoEncoder Step 3 - AutoEncoder

  • طرح حمله Plan of Attack

  • AutoEncoder چیست؟ What are AutoEncoders?

  • آموزش AutoEncoder Training an AutoEncoder

  • رمزگذارهای خودکار عمیق Deep AutoEncoders

مرحله 3 - AutoEncoder Step 3 - AutoEncoder

  • به مرحله 3 - AutoEncoder خوش آمدید Welcome to Step 3 - AutoEncoder

  • به مرحله 3 - AutoEncoder خوش آمدید Welcome to Step 3 - AutoEncoder

  • طرح حمله Plan of Attack

  • AutoEncoder چیست؟ What are AutoEncoders?

  • یادداشتی در مورد تعصبات A Note on Biases

  • یادداشتی در مورد تعصبات A Note on Biases

  • آموزش AutoEncoder Training an AutoEncoder

  • لایه های پنهان را بیش از حد کامل کنید Overcomplete Hidden Layers

  • لایه های پنهان را بیش از حد کامل کنید Overcomplete Hidden Layers

  • رمزگذارهای خودکار پراکنده Sparse AutoEncoders

  • رمزگذارهای خودکار پراکنده Sparse AutoEncoders

  • حذف نویز از رمزگذارهای خودکار Denoising AutoEncoders

  • حذف نویز از رمزگذارهای خودکار Denoising AutoEncoders

  • رمزگذارهای خودکار قراردادی Contractive AutoEncoders

  • رمزگذارهای خودکار قراردادی Contractive AutoEncoders

  • رمزگذارهای خودکار انباشته شده Stacked AutoEncoders

  • رمزگذارهای خودکار انباشته شده Stacked AutoEncoders

  • رمزگذارهای خودکار عمیق Deep AutoEncoders

مرحله 4 - رمزگذار خودکار متغیر Step 4 - Variational AutoEncoder

  • به مرحله 4 - رمزگذار خودکار متغیر خوش آمدید Welcome to Step 4 - Variational AutoEncoder

  • مقدمه ای بر VAE Introduction to the VAE

مرحله 4 - رمزگذار خودکار متغیر Step 4 - Variational AutoEncoder

  • به مرحله 4 - رمزگذار خودکار متغیر خوش آمدید Welcome to Step 4 - Variational AutoEncoder

  • مقدمه ای بر VAE Introduction to the VAE

  • رمزگذارهای خودکار متغیر Variational AutoEncoders

  • رمزگذارهای خودکار متغیر Variational AutoEncoders

  • ترفند پارامترسازی مجدد Reparameterization Trick

  • ترفند پارامترسازی مجدد Reparameterization Trick

مرحله 5 - پیاده سازی CNN-VAE Step 5 - Implementing the CNN-VAE

  • مقدمه مرحله 5 Introduction to Step 5

  • مقداردهی اولیه تمام پارامترها و متغیرهای کلاس CNN-VAE Initializing all the parameters and variables of the CNN-VAE class

  • ساخت بخش رمزگذار VAE Building the Encoder part of the VAE

  • ساخت بخش "V" از VAE Building the "V" part of the VAE

  • ساخت بخش Decoder از VAE Building the Decoder part of the VAE

  • بخش کد کامل Full Code Section

  • اجرای کراس The Keras Implementation

مرحله 5 - پیاده سازی CNN-VAE Step 5 - Implementing the CNN-VAE

  • به مرحله 5 خوش آمدید - پیاده سازی CNN-VAE Welcome to Step 5 - Implementing the CNN-VAE

  • به مرحله 5 خوش آمدید - پیاده سازی CNN-VAE Welcome to Step 5 - Implementing the CNN-VAE

  • مقدمه مرحله 5 Introduction to Step 5

  • مقداردهی اولیه تمام پارامترها و متغیرهای کلاس CNN-VAE Initializing all the parameters and variables of the CNN-VAE class

  • ساخت بخش رمزگذار VAE Building the Encoder part of the VAE

  • ساخت بخش "V" از VAE Building the "V" part of the VAE

  • ساخت بخش Decoder از VAE Building the Decoder part of the VAE

  • اجرای عملیات آموزشی Implementing the Training operations

  • اجرای عملیات آموزشی Implementing the Training operations

  • بخش کد کامل Full Code Section

  • اجرای کراس The Keras Implementation

مرحله 6 - شبکه عصبی مکرر Step 6 - Recurrent Neural Network

  • به مرحله 6 - شبکه عصبی تکراری خوش آمدید Welcome to Step 6 - Recurrent Neural Network

  • طرح حمله Plan of Attack

  • شبکه های عصبی مکرر چیست؟ What are Recurrent Neural Networks?

  • مشکل گرادیان ناپدید شدن The Vanishing Gradient Problem

  • تغییرات LSTM LSTM Variations

مرحله 6 - شبکه عصبی مکرر Step 6 - Recurrent Neural Network

  • به مرحله 6 - شبکه عصبی تکراری خوش آمدید Welcome to Step 6 - Recurrent Neural Network

  • طرح حمله Plan of Attack

  • طرح حمله Plan of Attack

  • شبکه های عصبی مکرر چیست؟ What are Recurrent Neural Networks?

  • مشکل گرادیان ناپدید شدن The Vanishing Gradient Problem

  • LSTMs LSTMs

  • LSTMs LSTMs

  • شهود عملی LSTM LSTM Practical Intuition

  • شهود عملی LSTM LSTM Practical Intuition

  • تغییرات LSTM LSTM Variations

مرحله 7 - شبکه تراکم مخلوط Step 7 - Mixture Density Network

  • به مرحله 7 - شبکه تراکم مخلوط خوش آمدید Welcome to Step 7 - Mixture Density Network

  • مقدمه ای بر MDN-RNN Introduction to the MDN-RNN

مرحله 7 - شبکه تراکم مخلوط Step 7 - Mixture Density Network

  • به مرحله 7 - شبکه تراکم مخلوط خوش آمدید Welcome to Step 7 - Mixture Density Network

  • مقدمه ای بر MDN-RNN Introduction to the MDN-RNN

  • شبکه های تراکم مخلوط Mixture Density Networks

  • شبکه های تراکم مخلوط Mixture Density Networks

  • تجسم VAE + MDN-RNN VAE + MDN-RNN Visualization

  • تجسم VAE + MDN-RNN VAE + MDN-RNN Visualization

مرحله 8 - پیاده سازی MDN-RNN Step 8 - Implementing the MDN-RNN

  • به مرحله 8 - پیاده سازی MDN-RNN خوش آمدید Welcome to Step 8 - Implementing the MDN-RNN

  • مقداردهی اولیه تمام پارامترها و متغیرهای کلاس MDN-RNN Initializing all the parameters and variables of the MDN-RNN class

  • ساخت RNN - جمع آوری پارامترها Building the RNN - Gathering the parameters

  • ساخت RNN - دریافت خروجی قطعی RNN Building the RNN - Getting the Deterministic Output of the RNN

  • بخش کد کامل Full Code Section

مرحله 8 - پیاده سازی MDN-RNN Step 8 - Implementing the MDN-RNN

  • به مرحله 8 - پیاده سازی MDN-RNN خوش آمدید Welcome to Step 8 - Implementing the MDN-RNN

  • مقداردهی اولیه تمام پارامترها و متغیرهای کلاس MDN-RNN Initializing all the parameters and variables of the MDN-RNN class

  • ساخت RNN - جمع آوری پارامترها Building the RNN - Gathering the parameters

  • ساخت RNN - ایجاد یک سلول LSTM با Dropout Building the RNN - Creating an LSTM cell with Dropout

  • ساخت RNN - ایجاد یک سلول LSTM با Dropout Building the RNN - Creating an LSTM cell with Dropout

  • ساخت RNN - تنظیم ورودی، هدف و خروجی RNN Building the RNN - Setting up the Input, Target, and Output of the RNN

  • ساخت RNN - تنظیم ورودی، هدف و خروجی RNN Building the RNN - Setting up the Input, Target, and Output of the RNN

  • ساخت RNN - دریافت خروجی قطعی RNN Building the RNN - Getting the Deterministic Output of the RNN

  • ساختن MDN - دریافت ورودی، لایه پنهان و خروجی MDN Building the MDN - Getting the Input, Hidden Layer and Output of the MDN

  • ساختن MDN - دریافت ورودی، لایه پنهان و خروجی MDN Building the MDN - Getting the Input, Hidden Layer and Output of the MDN

  • ساختن MDN - دریافت پارامترهای MDN Building the MDN - Getting the MDN parameters

  • ساختن MDN - دریافت پارامترهای MDN Building the MDN - Getting the MDN parameters

  • اجرای عملیات آموزشی (قسمت اول) Implementing the Training operations (Part 1)

  • اجرای عملیات آموزشی (قسمت اول) Implementing the Training operations (Part 1)

  • اجرای عملیات آموزشی (قسمت دوم) Implementing the Training operations (Part 2)

  • اجرای عملیات آموزشی (قسمت دوم) Implementing the Training operations (Part 2)

  • بخش کد کامل Full Code Section

  • اجرای کراس The Keras Implementation

  • اجرای کراس The Keras Implementation

مرحله 9 - یادگیری تقویتی Step 9 - Reinforcement Learning

  • اجرای شبه یادگیری تقویتی برای مدل جهان کامل A Pseudo Implementation of Reinforcement Learning for the Full World Model

  • بخش کد کامل Full Code Section

مرحله 9 - یادگیری تقویتی Step 9 - Reinforcement Learning

  • به مرحله 9 - یادگیری تقویتی خوش آمدید Welcome to Step 9 - Reinforcement Learning

  • به مرحله 9 - یادگیری تقویتی خوش آمدید Welcome to Step 9 - Reinforcement Learning

  • یادگیری تقویتی چیست؟ What is Reinforcement Learning?

  • یادگیری تقویتی چیست؟ What is Reinforcement Learning?

  • اجرای شبه یادگیری تقویتی برای مدل جهان کامل A Pseudo Implementation of Reinforcement Learning for the Full World Model

  • بخش کد کامل Full Code Section

مرحله 10 - تکامل عصبی عمیق Step 10 - Deep NeuroEvolution

  • استراتژی تکامل سازگاری کوواریانس-ماتریس (CMA-ES) Covariance-Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)

  • گرادیان های خط مشی کاوش پارامتر (PEPG) Parameter-Exploring Policy Gradients (PEPG)

مرحله 10 - تکامل عصبی عمیق Step 10 - Deep NeuroEvolution

  • به مرحله 10 - Deep NeuroEvolution خوش آمدید Welcome to Step 10 - Deep NeuroEvolution

  • به مرحله 10 - Deep NeuroEvolution خوش آمدید Welcome to Step 10 - Deep NeuroEvolution

  • NeuroEvolution عمیق Deep NeuroEvolution

  • NeuroEvolution عمیق Deep NeuroEvolution

  • استراتژی های تکامل Evolution Strategies

  • استراتژی های تکامل Evolution Strategies

  • الگوریتم های ژنتیک Genetic Algorithms

  • الگوریتم های ژنتیک Genetic Algorithms

  • استراتژی تکامل سازگاری کوواریانس-ماتریس (CMA-ES) Covariance-Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)

  • گرادیان های خط مشی کاوش پارامتر (PEPG) Parameter-Exploring Policy Gradients (PEPG)

  • استراتژی تکامل OpenAI OpenAI Evolution Strategy

  • استراتژی تکامل OpenAI OpenAI Evolution Strategy

اجرای نهایی The Final Run

  • کل اجرا The Whole Implementation

  • مسابقه نهایی: هوش انسانی در مقابل هوش مصنوعی The Final Race: Human Intelligence vs. Artificial Intelligence

  • با تشکر از شما ویدئو THANK YOU Video

اجرای نهایی The Final Run

  • کل اجرا The Whole Implementation

  • کل پوشه AI Masterclass را از اینجا دانلود کنید Download the whole AI Masterclass folder here

  • کل پوشه AI Masterclass را از اینجا دانلود کنید Download the whole AI Masterclass folder here

  • نصب پکیج های مورد نیاز Installing the required packages

  • نصب پکیج های مورد نیاز Installing the required packages

  • مسابقه نهایی: هوش انسانی در مقابل هوش مصنوعی The Final Race: Human Intelligence vs. Artificial Intelligence

  • با تشکر از شما ویدئو THANK YOU Video

پیشنهاد ویژه Special Offer

  • ***پاداش ویژه شما*** ***YOUR SPECIAL BONUS***

پیشنهاد ویژه Special Offer

  • ***پاداش ویژه شما*** ***YOUR SPECIAL BONUS***

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 کلاس کارشناسی ارشد هوش مصنوعی
جزییات دوره
11.5 hours
88
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
15,293
4.2 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

Kirill Eremenko Kirill Eremenko

دانشمند داده

اسم من کریل ارمنکو است و از اینکه شما دارید این مطلب را می خوانید بسیار روان هستم!

من به طور حرفه ای یک مشاور مدیریت علوم داده با بیش از پنج سال تجربه در امور مالی، خرده فروشی، حمل و نقل و سایر صنایع هستم. من توسط بهترین مربیان تجزیه و تحلیل در Deloitte استرالیا آموزش دیدم و امروز از Big Data برای هدایت استراتژی تجاری، بهبود تجربه مشتری و متحول کردن فرآیندهای عملیاتی موجود استفاده می کنم.

از دوره های من بلافاصله متوجه خواهید شد که چگونه تجربه واقعی زندگی و پیشینه تحصیلی خود را در فیزیک و ریاضیات ترکیب می کنم تا مربیگری گام به گام حرفه ای را در فضای علم داده ارائه دهم. من همچنین علاقه زیادی به سخنرانی عمومی دارم و به طور مرتب در دانشگاه ها و رویدادهای صنعتی پیشرو استرالیا در Big Data حضور دارم.

به طور خلاصه، من کاملاً و کاملاً مشتاق علوم داده هستم و مشتاقانه منتظر هستم تا اشتیاق و دانش خود را با شما به اشتراک بگذارم!

Hadelin de Ponteves Hadelin de Ponteves

هادلین یکی از بنیانگذاران و مدیر عامل شرکت BlueLife AI است که از قدرت پیشرفته هوش مصنوعی برای توانمندسازی مشاغل برای کسب سود کلان با نوآوری ، خودکارسازی فرایندها و به حداکثر رساندن بهره وری بهره می برد. هادلین همچنین یک کارآفرین آنلاین است که 70 دوره آموزشی الکترونیکی با رتبه برتر در جهان در موضوعاتی مانند یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی و بلاکچین ایجاد کرده است که به بیش از 1 میلیون دانش آموز در 210 کشور رسیده است.

SuperDataScience Team SuperDataScience Team

کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم SuperDataScience Social هستیم. هنگام انتشار دوره های جدید SDS ، هنگامی که پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و سایر موارد را منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در SuperDataScience

Ligency Team Ligency Team

کمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم روابط عمومی و بازاریابی Ligence هستیم. هنگامی که دوره های جدید منتشر می شوند ، وقتی پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و غیره منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در معرض خطر