لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش کیمیاگری الگوریتمها - رمزگشایی از اسرار یادگیری ماشین [ویدیو]
- آخرین آپدیت
دانلود Algorithm Alchemy - Unlocking the Secrets of Machine Learning [Video]
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
یادگیری ماشین در حال متحول کردن صنایع است و تسلط بر الگوریتمهای اصلی آن برای نوآوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است. این دوره یک رویکرد ساختاریافته را ارائه میدهد که با مفاهیم بنیادی و پیادهسازی با زبان پایتون آغاز میشود. شما مدلهای یادگیری نظارتشده، از رگرسیون خطی تا تکنیکهای پیشرفته مجموعهای مانند جنگلهای تصادفی و گرادینت بوستینگ را بررسی خواهید کرد. هر الگوریتم از پایه پیادهسازی شده است تا هم تئوری و هم مهارتهای کدنویسی عملی شما تقویت شود.
فراتر از یادگیری نظارتشده، شما به تکنیکهای یادگیری بدون نظارت مانند خوشهبندی و کاهش ابعاد خواهید پرداخت. برای کشف الگوهای پنهان در دادهها، الگوریتمهای K-Means، DBSCAN، اتوانکودرها و t-SNE را پیادهسازی خواهید کرد. این دوره همچنین یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق، شامل Q-learning، گرادینتهای سیاست، CNNها، RNNها و ترنسفورمرها را معرفی میکند که تکنیکهای کلیدی پیشران پیشرفتهای هوش مصنوعی هستند.
در پایان، شما تسلطی کامل بر مدلهای یادگیری ماشین و کاربردهای واقعی آنها خواهید داشت. چه در حال ساخت مدلهای پیشبینیکننده باشید، چه بهینهسازی جریانهای کاری هوش مصنوعی یا پیشرفت در یادگیری عمیق، این دوره شما را به مهارتهای عملی و آماده برای بازار کار مجهز میکند.
- پیادهسازی الگوریتمهای کلیدی یادگیری ماشین با استفاده از پایتون
- تسلط بر تکنیکهای رگرسیون، طبقهبندی و خوشهبندی
- توسعه شبکههای عصبی و مدلهای یادگیری عمیق
- بهکارگیری یادگیری تقویتی برای تصمیمگیریهای مبتنی بر هوش مصنوعی
- بهینهسازی و تنظیم دقیق مدلها برای کاربردهای دنیای واقعی
- کسب تجربه عملی در یادگیری نظارتشده و بدون نظارت
این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان نرمافزار و علاقهمندان به هوش مصنوعی طراحی شده است که میخواهند درک خود را از الگوریتمهای یادگیری ماشین و کاربردهای عملی آنها عمیقتر کنند. این دوره برای برنامهنویسان پایتون مشتاق به پیادهسازی مدلها از صفر و متخصصانی که به دنبال انتقال به نقشهای مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، ایدهآل است. همچنین دانشجویان و پژوهشگرانی که هدفشان ساخت مدلهای پیشبینی، بهینهسازی گردش کار یا بررسی تکنیکهای یادگیری عمیق است، از این دوره بهرهمند خواهند شد.
- پوشش جامع مدلهای یادگیری نظارتشده، بدون نظارت و یادگیری عمیق * پیادهسازی عملی الگوریتمهای ML با استفاده از پایتون * بینشهای کاربردی در مورد کاربردهای دنیای واقعی و تنظیم عملکرد مدلها
سرفصل ها و درس ها
مقدمهای بر الگوریتمهای یادگیری ماشین و پیادهسازی در پایتون
Introduction to Machine Learning Algorithms and Implementation in Python
مقدمهای بر الگوریتمهای یادگیری ماشین و پیادهسازی در پایتون
Introduction to Machine Learning Algorithms and Implementation in Python
نمایش نظرات