برنامه نویسی پایتون TensorFlow با تمرین های کدنویسی

Python TensorFlow Programming with Coding Exercises

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آموزش عمیق با TensorFlow از طریق تمرین های کدگذاری عملی نحوه ساخت و آموزش شبکه های عصبی با استفاده از TensorFlow. تکنیک های پیاده سازی CNN و RNN برای وظایف خاص. روش‌هایی برای تنظیم دقیق و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق مهارت های عملی در استقرار مدل های TensorFlow در برنامه های کاربردی دنیای واقعی. پیش نیازها: درک اولیه برنامه نویسی پایتون. آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین.

به تمرین‌های Python TensorFlow با تمرین‌های کدنویسی خوش آمدید، دوره‌ای که برای راهنمایی شما در زمینه مفاهیم و تکنیک‌های ضروری مورد نیاز برای برتری در یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow طراحی شده است. TensorFlow یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین کتابخانه ها برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. این دوره به شما کمک می‌کند تا تجربه عملی در توسعه، آموزش، و استقرار شبکه‌های عصبی با TensorFlow کسب کنید و مهارت‌های لازم برای مقابله با چالش‌های دنیای واقعی در هوش مصنوعی و علم داده را در اختیار شما قرار دهد.

چرا یادگیری TensorFlow ضروری است؟ با افزایش تقاضا برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، توانایی ساخت و پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق به طور فزاینده ای ارزشمند می شود. TensorFlow که توسط گوگل توسعه داده شده است، ابزاری مناسب برای حرفه ای ها است که هدفشان ایجاد مدل های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و کارآمد است. چه یک دانشمند مشتاق داده باشید، چه یک مهندس نرم افزار که به دنبال تخصص در هوش مصنوعی است، یا محققی که قصد دارد یادگیری عمیق را در کار خود بگنجاند، این دوره برای رفع نیازهای شما طراحی شده است.

در طول دوره، شما در تمرینات کدنویسی شرکت خواهید کرد که موضوعات مختلفی را پوشش می دهد، از جمله:

  • مقدمه ای بر TensorFlow و اکوسیستم آن

  • ساخت شبکه های عصبی پایه با TensorFlow

  • پیاده سازی شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) برای تشخیص تصویر

  • توسعه شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش بینی توالی

  • مدل های آموزشی با استفاده از Keras API TensorFlow

  • تنظیم دقیق و بهینه سازی مدل ها برای عملکرد بهتر

  • استقرار مدل‌های TensorFlow در محیط‌های تولید

هر تمرین به دقت ساختار یافته است تا درک شما از TensorFlow و یادگیری عمیق را تقویت کند و اطمینان حاصل کند که می توانید با اطمینان این مهارت ها را در سناریوهای عملی به کار ببرید.

معرفی مربی: مدرس شما، فیصل ضمیر، یک توسعه دهنده باتجربه پایتون با بیش از 7 سال تجربه تدریس است. تخصص عمیق فیصل در برنامه نویسی پایتون و یادگیری ماشین، همراه با رویکرد تدریس عملی او، شما را به راحتی از طریق پیچیدگی های TensorFlow راهنمایی می کند.

30 روز ضمانت بازگشت وجه: ما به اثربخشی دوره خود اعتقاد داریم، به همین دلیل است که 30 روز ضمانت بازگشت وجه ارائه می دهیم. اگر کاملاً راضی نیستید، می‌توانید درخواست بازپرداخت کامل کنید، بدون سؤال.

گواهی در پایان دوره: پس از اتمام دوره، گواهینامه ای دریافت خواهید کرد که مهارت شما در TensorFlow و یادگیری عمیق را به رسمیت می شناسد و آن را به مجموعه ای ارزشمند برای مجموعه حرفه ای شما تبدیل می کند.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر TensorFlow Introduction to TensorFlow

  • مقدمه ای بر TensorFlow Introduction to TensorFlow

  • درس 01 Lesson 01

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 01 Assignment 01

  • تمرین تست 01 Practice Test 01

مفهوم هسته TensorFlow TensorFlow Core Concept

  • مفهوم هسته TensorFlow TensorFlow Core Concept

  • درس 02 Lesson 02

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 02 Assignment 02

رگرسیون خطی با TensorFlow Linear Regression with TensorFlow

  • رگرسیون خطی با TensorFlow Linear Regression with TensorFlow

  • درس 03 Lesson 03

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 03 Assignment 03

طبقه بندی با TensorFlow Classification with TensorFlow

  • طبقه بندی با TensorFlow Classification with TensorFlow

  • درس 04 Lesson 04

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 04 Assignment 04

شبکه های عصبی و TensorFlow Neural Networks and TensorFlow

  • شبکه های عصبی و TensorFlow Neural Networks and TensorFlow

  • درس 05 Lesson 05

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 05 Assignment 05

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) Convolutional Neural Networks (CNNs)

  • شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) Convolutional Neural Networks (CNNs)

  • درس 06 Lesson 06

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 06 Assignment 06

شبکه های عصبی مکرر (RNN) Recurrent Neural Networks (RNNs)

  • شبکه های عصبی مکرر (RNN) Recurrent Neural Networks (RNNs)

  • درس 07 Lesson 07

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 07 Assignment 07

انتقال یادگیری با TensorFlow Transfer Learning with TensorFlow

  • انتقال یادگیری با TensorFlow Transfer Learning with TensorFlow

  • درس 08 Lesson 08

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 08 Assignment 08

TensorFlow با Keras API TensorFlow with Keras API

  • TensorFlow با Keras API TensorFlow with Keras API

  • درس 09 Lesson 09

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 09 Assignment 09

استقرار مدل های TensorFlow Deploying TensorFlow Models

  • استقرار مدل های TensorFlow Deploying TensorFlow Models

  • درس 10 Lesson 10

  • تمرین های کدنویسی با راه حل ها Coding Exercises with Solutions

  • تکلیف 10 Assignment 10

  • تمرین تست 02 Practice Test 02

نمایش نظرات

برنامه نویسی پایتون TensorFlow با تمرین های کدنویسی
جزییات دوره
1.5 hours
30
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,010
از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Python AI ML DL DS Quiz Maker Python AI ML DL DS Quiz Maker

آزمون ساز یادگیری ماشینی هوش مصنوعی پایتون