آموزش مسترکلاس یادگیری عمیق با بیش از 20 پروژه TensorFlow 2

Deep Learning Masterclass with TensorFlow 2 Over 20 Projects

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: آموزش عمیق با TensorFlow 2 با بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی، تشخیص و استقرار صدا. API عملکردی، طبقه‌بندی فرعی مدل و لایه‌های سفارشی ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از معیارهای مختلف مانند: دقت، یادآوری، دقت و ارزیابی مدل طبقه‌بندی امتیاز F1 با ماتریس سردرگمی و منحنی ROC Tensorflow Callback، زمان‌بندی نرخ یادگیری و بررسی مدل با نقطه‌گذاری بیش‌ازحد و Mitig Dropout، Regularization، Data Augmentation افزایش داده با TensorFlow با استفاده از تصویر TensorFlow و Keras Layers استراتژی‌های تقویت پیشرفته مانند Cutmix و Mixup تقویت داده با آلبوم‌سازی با TensorFlow 2 و PyTorch Custom Loss و Metrics در TensorFlow در TensorFlow و TensorinFlow در Gransorining 2 TensorFlow 2 ادغام Tensorboard با TensorFlow 2 برای ثبت داده ها، مشاهده نمودارهای مدل، تنظیم هایپرپارامتر و پروفایل عملیات یادگیری ماشین (MLOps) با وزن ها و بایاس ها ردیابی آزمایشی با تنظیم فراپارامتر Wandb با ویرایش مجموعه داده Wandb با نسخه جدید Wandb مدل موشن با استفاده از Wandb Human شبکه های عصبی (Alexnet، Vggnet، Resnet، Mobilenet، EfficientNet) آموزش انتقال تصویر لایه های میانی convnet روش Grad-cam ترکیب مدل و عدم تعادل کلاس ترانسفورماتورها در استقرار مدل Vision تبدیل از tensorflow به Onnx مدل Quantization Aware آموزش ساخت API با Fastapi استقرار API به تشخیص اجسام ابری از ابتدا با YOLO تقسیم‌بندی تصویر از ابتدا با مدل UNET شمارش افراد از ابتدا با Csrnet تولید رقم با رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) تولید چهره با شبکه‌های عصبی متخاصم (GAN) تجزیه و تحلیل احساسات با شبکه‌های عصبی تکراری، مدل‌های توجه تغییر شکل ترجمه ماشین عصبی scratch با شبکه های عصبی تکراری، مدل های توجه و ترانسفورماتورها از ابتدا طبقه بندی قصد با Deberta در ترانسفورماتور Huggingface ترجمه ماشین عصبی با T5 در ترانسفورماتور Huggingface پاسخ سوال استخراجی با Longformer در ترانسفورماتور Huggingface تجارت الکترونیکی ترانسفورماتور ترانسفورماتور GPT با S. در ترانسفورماتورهای Huggingface تصحیح خطای گرامری با T5 در ترانسفورماتورهای Huggingface ایلان ماسک ربات با BlenderBot در ترانسفورماتورهای Huggingface پیشها:دسترسی پایه ریاضی به اتصال به اینترنت، همانطور که از گوگل کولب استفاده خواهیم کرد (نسخه رایگان) دانش پایه پایتون

یادگیری عمیق امروزه یکی از محبوب ترین زمینه ها در علوم کامپیوتر است. این برنامه در حوزه های بسیار و بسیار متنوعی کاربرد دارد. با انتشار مدل های یادگیری عمیق بسیار کارآمدتر در اوایل دهه 2010، ما شاهد پیشرفت بزرگی در وضعیت هنر در حوزه هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، تولید تصویر و پردازش سیگنال بوده ایم.

تقاضا برای مهندسین Deep Learning سرسام آور است و کارشناسان در این زمینه به دلیل ارزشی که دارند دستمزد بالایی دریافت می کنند. با این حال، شروع در این زمینه آسان نیست. اطلاعات بسیار زیادی وجود دارد که بسیاری از آنها قدیمی است و بسیاری از اوقات افراد مبتدی را در نظر نمی گیرند:(

در این دوره، ما شما را به سفری شگفت انگیز می بریم که در آن مفاهیم مختلف را با رویکردی گام به گام و مبتنی بر پروژه تسلط خواهید داشت. شما باید از Tensorflow 2 (محبوب ترین کتابخانه جهان برای یادگیری عمیق و ساخته شده توسط Google) و Huggingface استفاده کنید. ما با درک نحوه ساخت مدل‌های بسیار ساده (مانند مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت خودرو، طبقه‌بندی‌کننده متن برای نقد فیلم، طبقه‌بندی‌کننده باینری برای پیش‌بینی مالاریا) با استفاده از ترانسفورماتورهای Tensorflow و Huggingface شروع می‌کنیم، تا مدل‌های پیشرفته‌تر (مانند مدل‌های تشخیص شی با YOLO). ، مدل مولد متن با GPT2 و تولید تصویر با GAN )

پس از گذراندن این دوره و انجام پروژه‌های مختلف، مجموعه مهارت‌های مورد نیاز برای توسعه راه‌حل‌های مدرن یادگیری عمیق را که شرکت‌های بزرگ فناوری با آن مواجه می‌شوند، توسعه خواهید داد.


یاد خواهید گرفت:

  • مبانی تنسورفلو (تنسورها، ساخت مدل، آموزش و ارزیابی)

  • الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی Convolutional و Vision Transformers

  • ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، یادآوری، دقت، امتیاز F1، ماتریس سردرگمی، منحنی ROC)

  • کاهش برازش بیش از حد با افزایش داده

  • مفاهیم پیشرفته Tensorflow مانند تلفات و معیارهای سفارشی، حالت‌های Eager و نمودار و حلقه‌های آموزشی سفارشی، Tensorboard

  • عملیات یادگیری ماشین (MLOps) با وزن‌ها و سوگیری‌ها (ردیابی آزمایش، تنظیم فراپارامتر، نسخه مجموعه داده، نسخه‌سازی مدل)

  • طبقه بندی باینری با تشخیص مالاریا

  • طبقه بندی چند طبقه با تشخیص احساسات انسانی

  • آموزش را با Convnetهای مدرن (Vggnet، Resnet، Mobilenet، Efficientnet) و Vision Transformers (VITs) انتقال دهید

  • تشخیص شی با YOLO (شما فقط یک بار نگاه می کنید)

  • تقسیم بندی تصویر با UNet

  • افراد در حال شمارش با Csrnet

  • استقرار مدل (تقطیر، قالب Onnx، Quantization، Fastapi، Heroku Cloud)

  • تولید رقم با رمزگذارهای خودکار متغیر

  • تولید چهره با شبکه‌های عصبی متخاصم

  • پیش پردازش متن برای پردازش زبان طبیعی.

  • الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی مکرر، مدل‌های توجه، ترانسفورماتورها و شبکه‌های عصبی کانولوشن.

  • تجزیه و تحلیل احساسات با RNN، ترانسفورماتور، و ترانسفورماتور Huggingface (Deberta)

  • انتقال یادگیری با Word2vec و Transformers مدرن (GPT، Bert، ULmfit، Deberta، T5...)

  • ترجمه ماشینی با RNN، توجه، ترانسفورماتور و ترانسفورماتور Huggingface (T5)

  • استقرار مدل (قالب Onnx، Quantization، Fastapi، Heroku Cloud)

  • طبقه بندی قصد با Deberta در ترانسفورماتور Huggingface

  • ارتباط موجودیت نامگذاری شده با روبرتا در ترانسفورماتورهای Huggingface

  • ترجمه ماشین عصبی با T5 در ترانسفورماتور Huggingface

  • پاسخ به سوال استخراجی با Longformer در ترانسفورماتور Huggingface

  • موتور جستجوی تجارت الکترونیک با ترانسفورماتورهای جمله

  • Lyrics Generator با GPT2 در ترانسفورماتور Huggingface

  • تصحیح خطای گرامری با T5 در ترانسفورماتور Huggingface

  • ربات Elon Musk با BlenderBot در ترانسفورماتور Huggingface

  • تشخیص گفتار با RNN

اگر مایلید در حرفه خود قدمی فراتر بردارید، این دوره برای شما مناسب است و ما بسیار هیجان زده هستیم تا به اهداف شما کمک کنیم!

این دوره توسط Neuralearn به شما ارائه شده است. و درست مانند هر دوره دیگری توسط Neuralearn، ما تاکید زیادی بر بازخورد داریم. نظرات و سوالات شما در انجمن به ما در بهتر شدن این دوره کمک می کند. تا حد امکان در انجمن سوال بپرسید. ما تمام تلاش خود را می کنیم تا در کوتاه ترین زمان ممکن پاسخ دهیم.


لذت ببرید!!!


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • خوش آمدی Welcome

  • مقدمه کلی General Introduction

  • پیوند به کد Link to Code

تانسورها و متغیرها Tensors and Variables

  • مبانی تانسور Tensor Basics

  • راه اندازی و ریخته گری تانسور Tensor Initialization and Casting

  • نمایه سازی Indexing

  • عملیات ریاضی در تنسورفلو Maths Operations in Tensorflow

  • عملیات جبر خطی در Tensorflow Linear Algebra Operations in Tensorflow

  • تانسورهای پاره پاره Ragged Tensors

  • تانسورهای پراکنده Sparse Tensors

  • تانسورهای رشته String Tensors

  • متغیرهای تنسورفلو Tensorflow Variables

ساخت یک شبکه عصبی ساده در تنسورفلو Building a Simple Neural Network in Tensorflow

  • درک وظیفه Task Understanding

  • آماده سازی داده ها Data Preparation

  • مدل رگرسیون خطی Linear Regression Model

  • تحریم خطا Error sanctioning

  • آموزش و بهینه سازی Training and Optimization

  • اندازه گیری عملکرد Performance Measurement

  • اعتبار سنجی و آزمایش Validation and testing

  • اقدامات اصلاحی Corrective Measures

ساخت شبکه های عصبی کانولوشنال [تشخیص مالاریا] Building Convolutional Neural Networks [Malaria Diagnosis]

  • درک وظیفه Task understanding

  • آماده سازی داده ها Data Preparation

  • تجسم داده ها Data visualization

  • پردازش داده ها Data Processing

  • چگونه و چرا شبکه های عصبی کانولوشن کار می کنند How and Why Convolutional Neural Networks work

  • ساخت شبکه های ارتباطی در تنسورفلو Building Convnets in Tensorflow

  • از دست دادن متقاطع باینری Binary Crossentropy loss

  • آموزش Convnet Convnet training

  • ارزیابی و آزمایش مدل Model evaluation and testing

  • بارگیری و ذخیره مدل‌های تنسورفلو در Google Drive Loading and Saving Tensorflow Models to Google Drive

ساخت مدل های پیشرفته تر با API عملکردی، طبقه بندی فرعی و لایه های سفارشی Building more advanced Models with Functional API, Subclassing and Custom Layers

  • API عملکردی Functional API

  • زیر طبقه بندی مدل Model Subclassing

  • لایه های سفارشی Custom Layers

ارزیابی مدل های طبقه بندی Evaluating Classification Models

  • دقت، یادآوری و دقت Precision,Recall and Accuracy

  • ماتریس سردرگمی Confusion Matrix

  • نقشه های ROC ROC Plots

بهبود عملکرد مدل Improving Model Performance

  • تماس های تنسورفلو Tensorflow Callbacks

  • زمان بندی میزان یادگیری Learning rate scheduling

  • ایست بازرسی مدل Model checkpointing

  • کاهش بیش از حد و کم تناسب Mitigating overfitting and underfitting

افزایش داده ها Data augmentation

  • تقویت داده ها با TensorFlow با استفاده از tf.image و لایه های Keras Data augmentation with TensorFlow using tf.image and Keras Layers

  • مخلوط کردن افزایش داده با TensorFlow 2 با ادغام در tf.data Mixup Data augmentation with TensorFlow 2 with intergration in tf.data

  • Cutmix Data Augmentation با TensorFlow 2 و ادغام در tf.data Cutmix Data augmentation with TensorFlow 2 and intergration in tf.data

  • آلبوم سازی با TensorFlow 2 و PyTorch برای تقویت داده ها Albumentations with TensorFlow 2 and PyTorch for Data augmentation

مفاهیم پیشرفته تنسورفلو Advanced Tensorflow Concepts

  • از دست دادن سفارشی و معیارها Custom Loss and Metrics

  • حالت های مشتاق و نمودار Eager and graph modes

  • حلقه های آموزشی سفارشی Custom training loops

ادغام تانسوربرد Tensorboard integration

  • ثبت داده ها Data logging

  • مشاهده نمودارهای مدل Viewing model graphs

  • تنظیم فراپارامتر Hyperparameter tuning

  • نمایه سازی و سایر تجسم ها با Tensorboard. Profiling and other visualizations with Tensorboard.

MLO با وزن و سوگیری MLOps with Weights and Biases

  • ردیابی آزمایشی Experiment tracking

  • تنظیم فراپارامتر با Wandb Hyperparameter tuning with wandb

  • نسخه‌سازی مجموعه داده با وزن‌ها و بایاس‌ها و TensorFlow 2 Dataset Versioning with Weights and Biases and TensorFlow 2

  • نسخه‌سازی مدل با وزن‌ها و بایاس‌ها و تنسورفلو ۲ Model Versioning with Weights and Biases and TensorFlow 2

تشخیص احساسات انسانی Human Emotions Detection

  • آماده سازی داده ها Data preparation

  • مدل سازی و آموزش Modeling and training

  • افزایش داده ها Data augmentation

  • رکوردهای تنسورفلو Tensorflow records

شبکه های عصبی کانولوشنال مدرن Modern Convolutional Neural Networks

  • الکس نت Alexnet

  • Vggnet Vggnet

  • Resnet Resnet

  • کدگذاری مجدد Coding Resnets

  • موبایل نت Mobilenet

  • Efficientnet Efficientnet

یادگیری انتقالی Transfer Learning

  • استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده Leveraging pretrained models

  • تنظیم دقیق Finetuning

درک جعبه سیاه Understanding the blackbox

  • تجسم لایه های میانی Visualizing intermediate layers

  • روش Grad-cam Grad-cam method

گروه بندی و عدم تعادل طبقاتی Ensembling and class imbalance

  • گروه بندی Ensembling

  • عدم تعادل طبقاتی Class Imbalance

ترانسفورماتورها در ویژن Transformers in Vision

  • درک VIT ها Understanding VITs

  • ساخت VIT از ابتدا Building VITs from scratch

  • تنظیم دقیق ترانسفورماتورهای Huggingface Finetuning Huggingface transformers

  • ارزیابی مدل با Wandb Model evaluation with wandb

  • ترانسفورماتورهای کارآمد داده Data efficient transformers

  • ترانسفورماتورهای سویین Swin transformers

استقرار مدل Model deployment

  • تبدیل مدل از Tensorflow به Onnx Model Conversion from Tensorflow to Onnx

  • درک کوانتیزاسیون Understanding quantization

  • کوانتیزاسیون عملی Onnx Practical quantization of Onnx

  • آموزش آگاهی از کوانتیزاسیون Quantization aware training

  • تبدیل به Tensorflow Lite Conversion to Tensorflow Lite

  • API چیست What is an API

  • ساخت Emotions Detection API با Fastapi Building the Emotions Detection API with Fastapi

  • API تشخیص احساسات را در Cloud مستقر کنید Deploy the Emotions Detection API to the Cloud

  • API تشخیص احساسات را با Locust بارگیری کنید Load tesing the Emotions Detection API with Locust

تشخیص اشیا با الگوریتم YOLO Object Detection with YOLO algorithm

  • درک تشخیص اشیا Understanding object detection

  • کاغذ YOLO YOLO paper

  • آماده سازی مجموعه داده Dataset Preparation

  • YOLO Resnet YOLO Resnet

  • افزایش داده ها Data augmentation

  • آزمایش کردن Testing

  • مولدهای داده Data generators

تقسیم بندی تصویر Image segmentation

  • تقسیم بندی تصویر - مجموعه داده های حیوانات خانگی Oxford IIIT Image Segmentation - Oxford IIIT Pet Dataset

  • مدل UNET UNET Model

  • آموزش و بهینه سازی Training and optimization

  • افزایش داده ها و ترک تحصیل Data augmentation and dropout

  • وزن بندی کلاس Class weighting

مردم در حال شمارش People counting

  • شمارش افراد - مجموعه داده های فناوری شانگایی People Counting - Shangai Tech Dataset

  • آماده سازی مجموعه داده Dataset preparation

  • CSRNET CSRNET

  • آموزش و بهینه سازی Training and optimization

  • افزایش داده ها Data augmentation

تولید تصویر Image generation

  • مقدمه ای بر تولید تصویر Introduction to image generation

  • آشنایی با رمزگذارهای خودکار متغیر Understanding variational autoencoders

  • آموزش VAE و تولید رقم VAE training and digit generation

  • تجسم فضای پنهان Latent space visualizations

  • GAN ها چگونه کار می کنند How GANs work

  • ضرر GAN The GAN loss

  • بهبود آموزش GAN Improving GAN training

  • تولید چهره با GAN Face generation with GANs

پیش پردازش متن برای تحلیل احساسات Text Preprocessing for Sentiment analysis

  • درک تحلیل احساسات Understanding sentiment analysis

  • استانداردسازی متن Text standardization

  • توکن سازی Tokenization

  • یک رمزگذاری و کیسه کلمات One-hot encoding and Bag of Words

  • فرکانس مدت - فرکانس سند معکوس (TF-IDF) Term frequency - Inverse Document frequency (TF-IDF)

  • جاسازی ها Embeddings

تجزیه و تحلیل احساسات با شبکه های عصبی مکرر Sentiment Analysis with Recurrent neural networks

  • نحوه عملکرد شبکه های عصبی مکرر How Recurrent neural networks work

  • آماده سازی داده ها Data preparation

  • ساخت و آموزش RNN Building and training RNNs

  • RNN های پیشرفته (LSTM و GRU) Advanced RNNs (LSTM and GRU)

  • شبکه عصبی کانولوشنال 1 بعدی 1D Convolutional Neural Network

تحلیل احساسات با یادگیری انتقالی Sentiment Analysis with transfer learning

  • آشنایی با Word2vec Understanding Word2vec

  • یکپارچه سازی تعبیه های Word2vec از پیش آموزش دیده Integrating pretrained Word2vec embeddings

  • آزمایش کردن Testing

  • تجسم جاسازی ها Visualizing embeddings

ترجمه ماشین عصبی با شبکه های عصبی مکرر Neural Machine Translation with Recurrent Neural Networks

  • درک ترجمه ماشینی Understanding Machine Translation

  • آماده سازی داده ها Data preparation

  • ساخت، آموزش و آزمایش مدل Building, training and testing Model

  • درک امتیاز BLEU Understanding BLEU Score

  • کدگذاری امتیاز BLEU از ابتدا Coding BLEU score from scratch

ترجمه ماشین عصبی با توجه Neural Machine Translation with Attention

  • درک بهداناو توجه Understanding Bahdanau Attention

  • ساخت، آموزش و آزمایش بهداناو توجه Building, training and testing Bahdanau Attention

ترجمه ماشین عصبی با ترانسفورماتور Neural Machine Translation with Transformers

  • آشنایی با شبکه های ترانسفورماتور Understanding Transformer Networks

  • ساخت، آموزش و آزمایش ترانسفورماتورها Building, training and testing Transformers

  • ساخت ترانسفورماتور با لایه توجه سفارشی Building Transformers with Custom Attention Layer

  • تجسم نمرات توجه Visualizing Attention scores

تجزیه و تحلیل احساسات با ترانسفورماتورها Sentiment Analysis with Transformers

  • تجزیه و تحلیل احساسات با رمزگذار ترانسفورماتور Sentiment analysis with Transformer encoder

  • تجزیه و تحلیل احساسات با LSH توجه Sentiment analysis with LSH Attention

آموزش انتقال و مدل های زبان تعمیم یافته Transfer Learning and Generalized Language Models

  • درک یادگیری انتقال Understanding Transfer Learning

  • اولمفیت Ulmfit

  • Gpt Gpt

  • برت Bert

  • آلبرت Albert

  • Gpt2 Gpt2

  • روبرتا Roberta

  • T5 T5

تجزیه و تحلیل احساسات با Deberta در ترانسفورماتور Huggingface Sentiment Analysis with Deberta in Huggingface transformers

  • آماده سازی داده ها Data Preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

طبقه بندی قصد با Deberta در ترانسفورماتور Huggingface Intent Classification with Deberta in Huggingface transformers

  • درک مسئله و آماده سازی داده ها Problem Understanding and Data Preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

به نام Entity Relation with Roberta در ترانسفورماتور Huggingface Named Entity Relation with Roberta in Huggingface transformers

  • درک مسئله و آماده سازی داده ها Problem Understanding and Data Preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

پاسخ به سوال استخراجی با لانگفرمر در ترانسفورماتورهای Huggingface Extractive Question Answering with Longformer in Huggingface transformers

  • درک مسئله و آماده سازی داده ها Problem Understanding and Data Preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

موتور جستجوی تجارت الکترونیک با ترانسفورماتورهای جمله Ecommerce search engine with Sentence transformers

  • درک مسئله و جاسازی جملات Problem Understanding and Sentence Embeddings

  • آماده سازی مجموعه داده Dataset preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

مولد متن با GPT2 در ترانسفورماتور Huggingface Lyrics Generator with GPT2 in Huggingface transformers

  • درک مسئله و آماده سازی داده ها Problem Understanding and Data Preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

تصحیح خطای گرامری با T5 در ترانسفورماتور Huggingface Grammatical Error Correction with T5 in Huggingface transformers

  • درک مسئله و آماده سازی داده ها Problem Understanding and Data Preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

ربات Elon Musk با BlenderBot در ترانسفورماتور Huggingface Elon Musk Bot with BlenderBot in Huggingface transformers

  • درک مسئله و آماده سازی داده ها Problem Understanding and Data Preparation

  • مدل ساخت، آموزش و آزمایش Building,training and testing model

تشخیص خودکار گفتار Automatic Speech Recognition

  • درک تشخیص گفتار و پردازش داده ها Understanding Speech recognition and Data Processing

  • ساخت و آموزش مدل تشخیص گفتار Buillding and Training speech recognition model

برنامه نویسی ضروری پایتون Essential Python Programming

  • نصب پایتون Python Installation

  • متغیرها و عملگرهای پایه Variables and Basic Operators

  • اظهارات مشروط Conditional Statements

  • حلقه ها Loops

  • مواد و روش ها Methods

  • اشیاء و کلاس ها Objects and Classes

  • بارگذاری بیش از حد اپراتور Operator Overloading

  • انواع روش Method Types

  • وراثت Inheritance

  • کپسوله سازی Encapsulation

  • پلی مورفیسم Polymorphism

  • دکوراتورها Decorators

  • ژنراتورها Generators

  • بسته Numpy Numpy Package

  • مقدمه Matplotlib Matplotlib Introduction

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش مسترکلاس یادگیری عمیق با بیش از 20 پروژه TensorFlow 2
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 720,000 تومان (9 روز مهلت دانلود) در صورت خرید اشتراک، این آموزش بدلیل حجم بالا معادل 6 دوره است و 6 دوره از اشتراک شما کم می شود. زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
62.5 hours
181
Udemy (یودمی) udemy-small
15 خرداد 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
1,554
4.4 از 5
ندارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Neuralearn Dot AI Neuralearn Dot AI

کمک به میلیون ها یادگیرنده، بر یادگیری عمیق مسلط شوید.

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.