کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش شبکه های عصبی مصنوعی برای مدیران کسب و کار در R Studio

Artificial Neural Networks for Business Managers in R Studio

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: برای این دوره نیازی به کدنویسی یا پیشینه ریاضیات پیشرفته ندارید. نحوه عملکرد مدل های ANN پیش بینی کننده را درک کنید

آنچه یاد خواهید گرفت

  • درک کاملی از شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و یادگیری عمیق داشته باشید
  • درک سناریوهای کسب و کار که در آن شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) قابل استفاده است
  • ساخت شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) در R
  • از شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی استفاده کنید
  • از زبان برنامه نویسی R برای دستکاری داده ها و انجام محاسبات آماری استفاده کنید
  • استفاده از کتابخانه های Keras و Tensorflow را بیاموزید

شما به دنبال یک دوره کامل شبکه عصبی مصنوعی (ANN) هستید که همه آنچه را که برای ایجاد یک مدل شبکه عصبی در R 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 R 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 دانش آموزی 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 استودیو R بدون ریاضیات بیش از حد.

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 واقعاً بتواند 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 می ارزد. - 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 پیوست شده است که می‌توانید آن 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 مواردی 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 - راه اندازی R Studio و دوره R Crash

    این بخش شما را با R شروع می کند.

    این بخش به شما کمک می‌کند استودیوی R و R را بر روی سیستم خود راه‌اندازی کنید و به شما یاد می‌دهد که چگونه برخی از عملیات اساسی را در R انجام دهید.

  • 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 برای یافتن مینیمم یک تابع درک می کنیم و یاد می گیریم که چگونه از آن برای بهینه سازی مدل شبکه خود استفاده می شود.

  • قسمت 3 - ایجاد مدل ANN رگرسیون و طبقه بندی در R

    در این قسمت نحوه ایجاد مدل‌های ANN در R Studio را خواهید آموخت.

    این بخش را با ایجاد یک مدل ANN با استفاده از Sequential API برای حل یک مشکل طبقه‌بندی شروع می‌کنیم. 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 نهایت 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 بخش 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 کلاسیک ML - رگرسیون خطی
    این بخش با رگرسیون خطی ساده شروع می شود و سپس رگرسیون خطی چندگانه را پوشش می دهد.

    ما تئوری اساسی 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 کسب و کار تفسیر می کنیم، بررسی می کنیم. مشکل.

در پایان این دوره، اعتماد شما به ایجاد یک مدل شبکه عصبی در R 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 R برای یادگیری عمیق استفاده کنیم؟

درک R یکی از مهارت های ارزشمند مورد نیاز برای یک حرفه در یادگیری ماشین است. در زیر دلایلی وجود دارد که چرا باید یادگیری عمیق را در R

یاد بگیرید

1. این یک زبان محبوب برای یادگیری ماشین در شرکت‌های فناوری برتر است. تقریباً همه آنها دانشمندان داده را استخدام می کنند که از R. فیس بوک استفاده می کنند، برای مثال، از R برای انجام تجزیه و تحلیل رفتاری با داده های پست کاربر استفاده می کنند. گوگل از R برای ارزیابی اثربخشی تبلیغات و پیش بینی های اقتصادی استفاده می کند. و به هر حال، فقط شرکت‌های فناوری نیستند: R در شرکت‌های تحلیل و مشاوره، بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی، مؤسسات دانشگاهی و آزمایشگاه‌های تحقیقاتی، و تقریباً در هر جای دیگری که داده‌ها نیاز به تجزیه و تحلیل و تجسم دارند، استفاده می‌شود.

2. یادگیری مبانی علوم داده در R. R مسلماً ساده‌تر است، یک مزیت بزرگ دارد: به طور خاص با دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در ذهن طراحی شده است.

3. بسته های شگفت انگیزی که زندگی شما را آسان می کند. از آنجایی که R با در نظر گرفتن تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است، دارای اکوسیستم فوق العاده ای از بسته ها و منابع دیگر است که برای علم داده عالی هستند.

4. جامعه ای قوی و رو به رشد از دانشمندان داده و آماردانان. همانطور که زمینه علم داده منفجر شده است، R نیز با آن منفجر شده است و به یکی از سریع ترین زبان های در حال رشد در جهان تبدیل شده است (که توسط StackOverflow اندازه گیری شده است). این بدان معناست که در حین انجام پروژه‌ها در R، یافتن پاسخ به سؤالات و راهنمایی‌های جامعه آسان است.

5. ابزار دیگری را در جعبه ابزار خود قرار دهید. هیچ زبانی ابزار مناسبی برای هر شغلی نخواهد بود. افزودن R به کارنامه شما برخی از پروژه‌ها را آسان‌تر می‌کند – و البته، هنگامی که به دنبال شغل در علم داده هستید، شما را به یک کارمند انعطاف‌پذیرتر و قابل فروش تبدیل می‌کند.

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.

آموزش عمیق، از سوی دیگر، از قدرت محاسباتی پیشرفته و انواع خاصی از شبکه های عصبی استفاده می کند و آنها را در مقادیر زیادی از داده ها برای یادگیری، درک و شناسایی الگوهای پیچیده به کار می برد. ترجمه خودکار زبان و تشخیص های پزشکی نمونه هایی از یادگیری عمیق هستند.

این دوره برای چه کسانی است:

  • افرادی که به دنبال شغلی در علم داده هستند
  • حرفه ای ها سفر شبکه عصبی خود را آغاز می کنند
  • آماردانان به تجربه عملی بیشتری نیاز دارند
  • هر کسی که کنجکاو است در یک بازه زمانی کوتاه بر ANN از سطح مبتدی تسلط یابد
سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • به دوره خوش آمدید Welcome to the course

  • مقدمه ای بر شبکه های عصبی و جریان درس Introduction to Neural Networks and Course flow

  • منابع دوره Course Resources

  • این یک نقطه عطف است! This is a milestone!

راه اندازی R Studio و دوره تصادف R Setting Up R Studio and R crash course

  • نصب استودیو R و R Installing R and R studio

  • مبانی استودیو R و R Basics of R and R studio

  • بسته ها در R Packages in R

  • وارد کردن داده ها قسمت 1: مجموعه داده های داخلی R Inputting data part 1: Inbuilt datasets of R

  • وارد کردن داده ها قسمت 2: ورود دستی داده ها Inputting data part 2: Manual data entry

  • وارد کردن داده ها قسمت 3: وارد کردن از فایل های CSV یا متنی Inputting data part 3: Importing from CSV or Text files

  • ایجاد بارپلات در R Creating Barplots in R

  • ایجاد هیستوگرام در R Creating Histograms in R

تک سلولی - پرسپترون و نورون سیگموئید Single Cells - Perceptron and Sigmoid Neuron

  • پرسپترون Perceptron

  • توابع فعال سازی Activation Functions

شبکه های عصبی - انباشتن سلول ها برای ایجاد شبکه Neural Networks - Stacking cells to create network

  • اصطلاحات پایه Basic Terminologies

  • گرادیان نزول Gradient Descent

  • انتشار پشت Back Propagation

مفاهیم مهم: سوالات رایج مصاحبه Important concepts: Common Interview questions

  • چند مفهوم مهم Some Important Concepts

  • امتحان Quiz

پارامترهای مدل استاندارد Standard Model Parameters

  • فراپارامترها Hyperparameters

  • امتحان Quiz

آزمون تمرینی Practice Test

  • درک مفهومی خود را آزمایش کنید Test your conceptual understanding

تنسورفلو و کراس Tensorflow and Keras

  • کراس و تنسورفلو Keras and Tensorflow

  • نصب Keras و Tensorflow Installing Keras and Tensorflow

R - مجموعه داده برای مسئله طبقه بندی R - Dataset for classification problem

  • نرمال سازی داده ها و تقسیم بندی آزمون-ترن Data Normalization and Test-Train Split

  • اطلاعات بیشتر در مورد تقسیم قطار آزمایشی More about test-train split

ر - ساخت و آموزش مدل R - Building and training the Model

  • ساختمان، تدوین و آموزش Building,Compiling and Training

  • ارزیابی و پیش بینی Evaluating and Predicting

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش شبکه های عصبی مصنوعی برای مدیران کسب و کار در R Studio
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
7h 41m
28
Udemy (یودمی) udemy-small
11 دی 1400 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
96,596
4.3 از 5
ندارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/96c0

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

آموزش تجزیه و تحلیل احساسات با شبکه های عصبی راجعه در TensorFlow

آموزش تجزیه و تحلیل احساسات با شبکه های عصبی راجعه در TensorFlow

Sentiment Analysis with Recurrent Neural Networks in TensorFlow

شبکه های عصبی راجعه (RNN) برای در نظر گرفتن توالی داده ها ایده آل هستند. در این دوره ، نحوه استفاده از جاسازی کلمات برای تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از شبکه های عصبی را کشف خواهید کرد.

Janani Ravi Janani Ravi

آموزش طبقه بندی احساسات با شبکه های عصبی مکرر

آموزش طبقه بندی احساسات با شبکه های عصبی مکرر

Sentiment Classification with Recurrent Neural Networks

این دوره به شما یاد می دهد که چگونه یک سیستم برای طبقه بندی احساسات بسازید. پیچیدگی‌های داخلی شبکه‌های عصبی مکرر را یاد می‌گیرید و یک طبقه‌بندی احساسات را با استفاده از مجموعه داده‌های مرور محصول آمازون منبع باز پیاده‌سازی می‌کنید.

آموزش اجرای Captioning تصویر با شبکه های عصبی مکرر

آموزش اجرای Captioning تصویر با شبکه های عصبی مکرر

Implement Image Captioning with Recurrent Neural Networks

این دوره به شما یاد می دهد که چگونه با استفاده از TensorFlow مدل های زیرنویس تصویر را بسازید و آموزش دهید، با کمک مطالعه موردی - ساخت مدلی برای برچسب گذاری تصویر. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده ها را برای آموزش مدل آماده کنید و مدل آموزش دیده را ارزیابی کنید.

آموزش شبکه های عصبی در پایتون: یادگیری عمیق برای مبتدیان

آموزش شبکه های عصبی در پایتون: یادگیری عمیق برای مبتدیان

Neural Networks in Python: Deep Learning for Beginners

شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) را در پایتون بیاموزید. با استفاده از Keras Tensorflow | مدل های یادگیری عمیق پیش بینی شده بسازید | پایتون

Start-Tech Academy Start-Tech Academy

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.

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.