لطفا جهت پرداخت (ورود به درگاه بانک) فیلترشکن خود را خاموش نمایید.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش Python & TensorFlow: فرو رفتن عمیق در یادگیری ماشین
Python & TensorFlow: Deep Dive into Machine Learning
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
Python & TensorFlow: نقشه راه به سمت تخصص یادگیری ماشین عمیق درک اصول یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و کاربردهای آن. TensorFlow را راهاندازی و پیمایش کنید، معماری آن را درک کنید و الگوریتمهای یادگیری تحت نظارت API مانند رگرسیون خطی، SVM و درختهای تصمیم را درک کنید. تکنیکهای بدون نظارت از جمله خوشهبندی و PCA درک و ساخت شبکههای عصبی، از جمله CNN و RNN، با استفاده از TensorFlow ارزیابی و بهینهسازی مدلهای ML، پرداختن به بیشبرازش و تسلط بر تنظیمات فراپارامتر، استقرار مدلهای TensorFlow در محیطهای تولیدی استفاده از مهارتها در پروژه طبقهبندی تصویر عملی انتقال از Pyth مبانی برنامه های پیشرفته ML و TensorFlow پیش نیازها: دانش پایه پایتون: آشنایی با نحو پایتون و سازه های برنامه نویسی پایه مهارت های ریاضی پایه: درک جبر و درک اولیه حساب و آمار و محاسبات می تواند مفید باشد، به ویژه برای درک کامپیوتر با الگوریتم های اینترنتی. دسترسی: برای دانلود نرم افزار مورد نیاز، دسترسی به مطالب دوره، و اجرای Python و TensorFlow Enthusiasm for Machine Learning: علاقه شدید به کاوش در پیچیدگی های ML و DL Python Environment Setup: داشتن محیطی مانند Jupyter Notebook یا هر IDE مناسب برای Python ( به عنوان مثال، PyCharm) می تواند مفید باشد. با توجه به ماهیت عملی پروژه های ML و TensorFlow، آماده بودن برای امتحان کردن چیزها و یادگیری از اشتباهات بسیار مهم است.
به دوره کامل Python TensorFlow for Machine Learning خوش آمدید. این برنامه فشرده هم برای مبتدیانی که مشتاق غواصی در دنیای علم داده هستند و هم برای متخصصان باتجربه ای که به دنبال تعمیق درک خود از یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و قابلیت های TensorFlow هستند، طراحی شده است.
با شروع با پایتون - سنگ بنای توسعه هوش مصنوعی مدرن - شما را از طریق ویژگیها و کتابخانههای ضروری آن راهنمایی میکنیم که دستکاری و تجزیه و تحلیل دادهها را آسان میکند. همانطور که ما به یادگیری ماشین می پردازیم، الگوریتم ها و تکنیک های اساسی را یاد می گیرید، که به طور یکپارچه از یادگیری تحت نظارت به یادگیری بدون نظارت حرکت می کند و راه را برای جادوی یادگیری عمیق هموار می کند.
با TensorFlow، یکی از پویاترین و پرکاربردترین چارچوبهای یادگیری عمیق، نحوه ایجاد معماری شبکههای عصبی پیچیده، بهینهسازی مدلها و استقرار راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی را کشف خواهیم کرد. ما فقط نمی خواهیم شما یاد بگیرید - هدف ما این است که شما تسلط پیدا کنید. در پایان دوره، نه تنها تئوری ها را درک خواهید کرد، بلکه تجربه عملی نیز کسب خواهید کرد و اطمینان حاصل می کند که برای صنعت آماده هستید.
چه بخواهید در تحقیقات هوش مصنوعی نوآوری کنید یا راهحلهایی را در محیطهای تجاری پیادهسازی کنید، این دوره جامع نوید درک عمیق را میدهد و شما را با ابزارها و دانش برای مهار قدرت پایتون، یادگیری ماشین، و TensorFlow مجهز میکند.
ما در مورد این سفر هیجان زده هستیم و امیدواریم شما را در داخل ببینیم!
سرفصل ها و درس ها
مقدمه ای بر یادگیری ماشین و عمیق
Introduction to Machine & Deep Learning
یادگیری ماشینی چیست؟
What is Machine Learning?
انواع یادگیری ماشینی
Types of Machine Learning
کاربردهای یادگیری ماشینی
Applications of Machine Learning
یادگیری عمیق چیست؟
What is Deep Learning?
مبانی TensorFlow و نصب
Basics of TensorFlow & Installation
TensorFlow چیست؟
What is TensorFlow?
نصب و راه اندازی TensorFlow
Installing and Setting up TensorFlow
معماری TensorFlow
TensorFlow Architecture
یک تجدید کننده در API ها
A refresher on APIs
TensorFlow APls
TensorFlow APls
یادگیری ماشین قسمت 1: یادگیری تحت نظارت
Machine Learning Part 1 : Supervised Learning
یادگیری تحت نظارت چیست؟
What is Supervised Learning?
رگرسیون خطی
Linear Regression
رگرسیون لجستیک
Logistic Regression
درختان تصمیم
Decision Trees
جنگل های تصادفی
Random Forests
ماشینهای بردار پشتیبانی (SVM)
Support Vector Machines (SVMs)
یادگیری ماشین قسمت 2: یادگیری بدون نظارت
Machine Learning Part 2 : Unsupervised Learning
یادگیری بدون نظارت چیست؟
What is Unsupervised Learning?
K-Means Clustering
K-Means Clustering
خوشه بندی سلسله مراتبی
Hierarchical Clustering
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA)
Principal Component Analysis (PCA)
مبانی یادگیری عمیق با تنسورفلو: شبکه های عصبی
Deep Learning Basics with Tensorflow : Neural Networks
شبکه های عصبی چیست؟
What are Neural Networks?
شبکه های عصبی پایه
Basic Neural Networks
شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)
Convolutional Neural Networks (CNNs)
شبکه های عصبی مکرر (RNN)
Recurrent Neural Networks (RNNs)
ساخت شبکه های عصبی عمیق
Building Deep Neural Networks
ارزیابی و بهینه سازی مدل
Model Evaluation & Optimization
داده های آموزشی و آزمایشی
Training and Testing Data
معیارهای ارزیابی مدل
Model Evaluation Metrics
Overfitting و Underfitting
Overfitting and Underfitting
تنظیم فراپارامتر
Hyperparameter Tuning
TensorFlow برای تولید
TensorFlow for Production
ذخیره و بازیابی مدل ها
Saving and restoring models
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.
بیایید با هم ابر جهان را کدنویسی و بسازیم! Meta Brains یک برند آموزشی حرفه ای است که توسط تیمی از توسعه دهندگان نرم افزار و متخصصان امور مالی که به امور مالی، کدنویسی و اکسل علاقه دارند، توسعه یافته است. ما تجارب حرفهای و آموزشی را برای ایجاد برنامههای آموزشی در سطح جهانی که برای همه قابل دسترسی است، گرد هم میآوریم. در حال حاضر، ما بر انقلاب بزرگ بعدی در محاسبات متمرکز هستیم: متاورس. هدف نهایی ما این است که نسل بعدی استعدادها را آموزش دهیم تا بتوانیم با هم متاورز را کدنویسی و بسازیم!
نمایش نظرات