شما به دنبال یک دوره کامل شبکه عصبی مصنوعی (ANN) هستید که هر آنچه را که برای ایجاد یک مدل شبکه عصبی در پایتون نیاز دارید به شما آموزش دهد، درست است؟
شما دوره مناسب شبکه های عصبی را پیدا کرده اید!
پس از تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود:
مشکل تجاری را که می توان با استفاده از مدل های شبکه عصبی حل کرد، شناسایی کنید.
درکی واضح از مفاهیم شبکه عصبی پیشرفته مانند Gradient Descent، Forward و Backward Propagation و غیره داشته باشید.
مدل های شبکه عصبی را در پایتون با استفاده از کتابخانه های Keras و Tensorflow ایجاد کنید و نتایج آنها را تجزیه و تحلیل کنید.
مفاهیم یادگیری عمیق را با اطمینان تمرین، بحث و درک کنید
این دوره چگونه به شما کمک خواهد کرد؟
یک گواهی پایان قابل تأیید به همه دانشجویانی که این دوره شبکه های عصبی را می گذرانند ارائه می شود.
اگر شما یک تحلیلگر کسب و کار یا یک مدیر اجرایی هستید، یا دانشجویی هستید که می خواهید یادگیری عمیق را در مسائل دنیای واقعی کسب و کار بیاموزید و به کار ببرید، این دوره با آموزش برخی از پیشرفته ترین مفاهیم، پایه محکمی برای آن در اختیار شما قرار می دهد. شبکههای عصبی و پیادهسازی آنها در پایتون بدون ریاضیات زیاد.
چرا باید این دوره را انتخاب کنید؟
این دوره تمام مراحلی را که باید برای ایجاد یک مدل پیشبینی با استفاده از شبکههای عصبی انجام داد، پوشش میدهد.
اکثر دورهها فقط بر آموزش نحوه اجرای تجزیه و تحلیل تمرکز دارند، اما ما معتقدیم که داشتن یک درک نظری قوی از مفاهیم ما را قادر میسازد تا یک مدل خوب ایجاد کنیم. و پس از اجرای تجزیه و تحلیل، باید بتوان قضاوت کرد که مدل چقدر خوب است و نتایج را تفسیر کرد تا بتواند واقعاً به کسب و کار کمک کند.
چه چیزی ما را واجد شرایط آموزش به شما می کند؟
این دوره توسط آبیشک و پخراج تدریس می شود. ما به عنوان مدیران شرکت مشاوره گلوبال آنالیتیکس، به کسبوکارها کمک کردهایم تا مشکل تجاری خود را با استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق حل کنند و از تجربیات خود برای گنجاندن جنبههای عملی تجزیه و تحلیل دادهها در این دوره استفاده کردهایم
ما همچنین خالق برخی از محبوب ترین دوره های آنلاین هستیم - با بیش از 250000 ثبت نام و هزاران بررسی 5 ستاره مانند این:
این خیلی خوب است، من عاشق این واقعیت هستم که تمام توضیحات ارائه شده توسط یک فرد غیر روحانی قابل درک است - جاشوا
با تشکر از نویسنده برای این دوره فوق العاده. شما بهترین هستید و این دوره به هر قیمتی ارزش دارد. - دیزی
قول ما
آموزش دانش آموزان وظیفه ماست و به آن متعهد هستیم. اگر در مورد محتوای دوره، برگه تمرین یا هر موضوعی مربوط به هر موضوعی سؤالی دارید، همیشه می توانید سؤالی را در دوره ارسال کنید یا برای ما پیام مستقیم ارسال کنید.
فایلهای تمرین را دانلود کنید، در آزمون تمرینی شرکت کنید و تکالیف را تکمیل کنید
با هر سخنرانی، یادداشتهای کلاسی ضمیمه شده است که میتوانید آنها را دنبال کنید. همچنین می توانید برای بررسی درک خود از مفاهیم در آزمون تمرینی شرکت کنید. یک تکلیف عملی نهایی برای شما وجود دارد که یادگیری خود را به صورت عملی پیاده سازی کنید.
چه چیزی در این دوره پوشش داده می شود؟
این دوره تمام مراحل ایجاد یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی یعنی یک مدل یادگیری عمیق را برای حل مشکلات تجاری به شما آموزش می دهد.
در زیر محتوای دوره این دوره در ANN آمده است:
قسمت 1 - مبانی پایتون
این قسمت شما را با پایتون شروع می کند.
این قسمت به شما کمک میکند تا محیط پایتون و ژوپیتر را روی سیستم خود راهاندازی کنید و به شما یاد میدهد که چگونه برخی از عملیات اساسی را در پایتون انجام دهید. ما اهمیت کتابخانه های مختلف مانند Numpy، Pandas Seaborn را درک خواهیم کرد.
قسمت 2 - مفاهیم نظری
این بخش به شما درک کاملی از مفاهیم درگیر در شبکه های عصبی می دهد.
در این بخش با سلول های تک یا پرسپترون ها و نحوه چیدمان پرسپترون ها برای ایجاد یک معماری شبکه آشنا خواهید شد. پس از تنظیم معماری، الگوریتم Gradient descent را میفهمیم تا مینیمم یک تابع را پیدا کنیم و یاد بگیریم که چگونه از آن برای بهینهسازی مدل شبکهمان استفاده میشود.
قسمت 3 - ایجاد مدل ANN رگرسیون و طبقه بندی در پایتون
در این قسمت نحوه ایجاد مدل های ANN در پایتون را خواهید آموخت.
این بخش را با ایجاد یک مدل ANN با استفاده از Sequential API برای حل یک مشکل طبقه بندی شروع می کنیم. ما یاد می گیریم که چگونه معماری شبکه را تعریف کنیم، مدل را پیکربندی کنیم و مدل را آموزش دهیم. سپس عملکرد مدل آموزش دیده خود را ارزیابی می کنیم و از آن برای پیش بینی داده های جدید استفاده می کنیم. ما همچنین یک مشکل رگرسیونی را حل می کنیم که در آن سعی می کنیم قیمت خانه را در یک مکان پیش بینی کنیم. همچنین نحوه ایجاد معماری های ANN پیچیده با استفاده از API عملکردی را پوشش خواهیم داد. در آخر نحوه ذخیره و بازیابی مدل ها را یاد می گیریم.
ما همچنین اهمیت کتابخانههایی مانند Keras و TensorFlow را در این بخش درک میکنیم.
قسمت 4 - پیش پردازش داده
در این قسمت شما می آموزید که چه اقداماتی باید انجام دهید تا داده ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید، این مراحل برای ایجاد یک معنادار بسیار مهم هستند.
در این بخش، با تئوری پایه درخت تصمیم شروع میکنیم، سپس موضوعات پیشپردازش دادهها مانند مقدار گمشده، تبدیل متغیر و تقسیم Test-Train را پوشش میدهیم.
قسمت 5 - تکنیک ML کلاسیک - رگرسیون خطی
این بخش با رگرسیون خطی ساده شروع می شود و سپس رگرسیون خطی چندگانه را پوشش می دهد.
ما تئوری اصلی هر مفهوم را بدون اینکه بیش از حد ریاضی در مورد آن انجام دهیم پوشش داده ایم تا شما
درک کنید که این مفهوم از کجا می آید و چگونه مهم است. اما حتی اگر نفهمید
تا زمانی که یاد بگیرید چگونه اجرا کنید و نتیجه را همانطور که در سخنرانی های عملی آموزش داده شده است تفسیر کنید، مشکلی ندارد.
ما همچنین به نحوه کمی سازی دقت مدل ها، معنی آماره F چیست، چگونه متغیرهای طبقه بندی شده در مجموعه داده های متغیرهای مستقل در نتایج تفسیر می شوند و چگونه در نهایت نتیجه را برای یافتن پاسخ یک تجارت تفسیر می کنیم، بررسی می کنیم. مشکل.
در پایان این دوره، اعتماد شما به ایجاد یک مدل شبکه عصبی در پایتون افزایش می یابد. شما درک کاملی از نحوه استفاده از ANN برای ایجاد مدل های پیش بینی و حل مشکلات تجاری خواهید داشت.
ادامه دهید و روی دکمه ثبت نام کلیک کنید، و من شما را در درس 1 می بینم!
به سلامتی
Start-Tech Academy
------------
در زیر برخی از پرسشهای متداول رایج دانشآموزانی که میخواهند سفر یادگیری عمیق خود را شروع کنند، آورده شده است-
چرا از پایتون برای یادگیری عمیق استفاده کنیم؟
درک Python یکی از مهارتهای ارزشمند مورد نیاز برای یک حرفه در یادگیری عمیق است.
اگرچه همیشه اینطور نبوده است، پایتون زبان برنامه نویسی انتخابی برای علم داده است. این یک تاریخچه مختصر است:
در سال 2016، از R در Kaggle، پلتفرم برتر مسابقات علم داده، پیشی گرفت.
در سال 2017، در نظرسنجی سالانه KDNuggets از ابزارهای پرکاربرد دانشمندان داده، از R پیشی گرفت.
در سال 2018، 66 درصد از دانشمندان داده گزارش کردند که از پایتون روزانه استفاده می کنند، که آن را به ابزار شماره یک برای متخصصان تجزیه و تحلیل تبدیل می کند.
کارشناسان یادگیری عمیق انتظار دارند این روند با افزایش توسعه در اکوسیستم پایتون ادامه یابد. و در حالی که سفر شما برای یادگیری برنامه نویسی پایتون ممکن است تازه شروع شده باشد، خوب است بدانید که فرصت های شغلی فراوان (و در حال رشد) نیز هستند.
تفاوت بین داده کاوی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟
به زبان ساده، یادگیری ماشین و داده کاوی از الگوریتم ها و تکنیک های مشابه داده کاوی استفاده می کنند، به جز اینکه انواع پیش بینی ها متفاوت است. در حالی که داده کاوی الگوها و دانش ناشناخته قبلی را کشف می کند، یادگیری ماشین الگوها و دانش شناخته شده را بازتولید می کند - و بیشتر به طور خودکار این اطلاعات را در داده ها، تصمیم گیری ها و اقدامات اعمال می کند.
از سوی دیگر، یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی پیشرفته و انواع خاصی از شبکههای عصبی استفاده میکند و آنها را در مقادیر زیادی از دادهها برای یادگیری، درک و شناسایی الگوهای پیچیده به کار میبرد. ترجمه خودکار زبان و تشخیص های پزشکی نمونه هایی از یادگیری عمیق هستند.
بیش از 1،700،000+ ثبت نام | 4+ رتبه بندی شده | 160+ CountriesStart-Tech Academy یک شرکت آموزش تجزیه و تحلیل مبتنی بر فناوری است و هدف آن گردآوری شرکتهای تحلیلی و فراگیران علاقه مند است. محتوای آموزشی با کیفیت بالا به همراه کارآموزی و فرصت های پروژه به دانشجویان در شروع سفر Analytics خود کمک می کند. بنیانگذار Abhishek Bansal و Pukhraj Parikh است. Pukhraj که به عنوان مدیر پروژه در یک شرکت مشاوره آنالیز کار می کند ، چندین سال تجربه کار بر روی ابزارها و نرم افزارهای تجزیه و تحلیل را دارد. او در مجموعه های اداری MS ، رایانش ابری ، SQL ، Tableau ، SAS ، Google analytics و Python مهارت دارد. Abhishek قبل از اینکه به فن آوری های یادگیری و آموزش مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بپردازد ، به عنوان یک مالک فرآیند اکتساب در یک شرکت مخابراتی پیشرو کار می کرد.
نمایش نظرات