این یک آموزش عمیق کامل شبکه های عصبی با KERAS در پایتون است!
این یک بوت کمپ کامل 7 ساعته آموزش عمیق شبکه عصبی Python Keras است که به شما کمک می کند تا با استفاده از یکی از مهم ترین چارچوب های یادگیری عمیق: Keras، یادگیری ماشین اولیه، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق را بیاموزید.
به همین دلیل باید در این دوره ثبت نام کنید:
این دوره راهنمای کامل شما برای یادگیری عمیق ماشینی عملی با استفاده از چارچوب Keras در پایتون است.
این بدان معناست که این دوره جنبههای مهم Keras را پوشش میدهد، اگر این دوره را گذرانده باشید، میتوانید از گذراندن دورههای دیگر یا خرید کتابهای علوم داده مبتنی بر Python Keras صرفنظر کنید.
در این عصر دادههای بزرگ، شرکتها در سراسر جهان از پایتون برای بررسی بهمن اطلاعاتی که در اختیار دارند استفاده میکنند و ظهور Keras در یادگیری عمیق انقلابی ایجاد میکند.
با کسب مهارت در Keras می توانید به شرکت خود مزیت رقابتی بدهید و حرفه خود را به سطح بعدی ارتقا دهید.
قول من به شما این است: این یک دوره آموزشی را تکمیل کنید تا در علم داده مبتنی بر KERAS به یک حرفه ای تبدیل شوید!
اما اول از همه. نام من مینروا سینگ است و من فارغ التحصیل کارشناسی ارشد دانشگاه آکسفورد (جغرافی و محیط زیست) هستم. من اخیراً دکترای خود را در دانشگاه کمبریج (اکولوژی و حفاظت گرمسیری) به پایان رساندم.
من چندین سال تجربه در تجزیه و تحلیل دادههای واقعی از منابع مختلف با استفاده از تکنیکهای مرتبط با علم داده و تولید انتشارات برای مجلات بینالمللی با داوری دارم.
در طول تحقیقاتم، متوجه شدم که تقریباً تمام دورهها و کتابهای علوم داده پایتون، ماهیت چند بعدی موضوع را در نظر نمیگیرند و از علم داده به جای یادگیری ماشین استفاده میکنند..
این به دانش آموزان دانش ناقصی از موضوع می دهد. از سوی دیگر، دوره من به شما پایه ای قوی در تمام جنبه های علم داده در چارچوب Tensorflow می دهد.
برخلاف سایر دورههای پایتون، ما ویژگیهای مدلسازی آماری Tensorflow Keras را عمیقاً بررسی میکنیم و در این چارچوبها به شما پایهای بینظیر میدهیم!
کشف 8 بخش کامل که به هر جنبه ای از علم داده KERAS مبتنی بر پایتون می پردازد:
• مقدمه ای کامل بر علم داده پایتون و چارچوب قدرتمند مبتنی بر پایتون برای علم داده، Anaconda
• شروع به کار با نوت بوک های Jupyter برای پیاده سازی تکنیک های علم داده در پایتون
• ارائه جامع درباره نصب Keras و مختصری مقدمهای بر سایر بستههای علوم داده پایتون
• معرفی مختصر کار پانداها و Numpy
• اصول دستور زبان Keras
• یادگیری ماشینی، یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت در چارچوبهای Keras
• حتی خواهید فهمید که چگونه شبکه های عصبی مصنوعی و ساختارهای یادگیری عمیق را با Keras
اما، صبر کنید! این فقط یک دوره دیگر علم داده نیست:
شما با جذب ارزشمندترین اصول و تکنیک های پایتون کراس شروع خواهید کرد.
من برای سادهسازی و پرداختن به سختترین مفاهیم از روشهای ساده و قابل فهم استفاده میکنم.
دوره آموزشی من به شما کمک می کند روش ها را با استفاده از داده های واقعی به دست آمده از منابع مختلف پیاده سازی کنید. بسیاری از دورهها از دادههای ساختگی استفاده میکنند که دانشآموزان را قادر به پیادهسازی علوم داده مبتنی بر پایتون در زندگی واقعی نمیکند.
بعد از گذراندن این دوره، به راحتی از بسته هایی مانند Numpy، Pandas، و Matplotlib برای کار با داده های واقعی در پایتون و همچنین تسلط بر Keras استفاده می کنید. من حتی شما را با مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه عصبی کانولوشن (CNN) معرفی می کنم !!
انگیزه اصلی این دوره این است که اطمینان حاصل کنید که می توانید امروز علم داده مبتنی بر پایتون را بر روی داده های واقعی در عمل اعمال کنید، شروع به تجزیه و تحلیل داده ها برای پروژه های خود در هر سطح مهارت خود کنید، و کارفرمایان بالقوه خود را با نمونه های واقعی داده های خود تحت تاثیر قرار دهید. توانایی های علمی.
این دوره، دانشآموزان بدون پیشزمینه قبلی پایتون و/یا آمار را از سطح پایه به انجام برخی از رایجترین تکنیکهای پیشرفته علم داده با استفاده از نوتبوکهای قدرتمند Jupyter مبتنی بر پایتون میبرد
این یک دوره عملی و عملی است، یعنی مدتی را صرف پرداختن به برخی از مفاهیم نظری مرتبط با علم داده خواهیم کرد. با این حال، اکثر دوره بر روی پیادهسازی تکنیکهای مختلف بر روی دادههای واقعی و تفسیر نتایج تمرکز میکند..
بعد از هر ویدیو، مفهوم یا تکنیک جدیدی را یاد خواهید گرفت که می توانید آن را در پروژه های خود به کار ببرید!
هم اکنون به دوره بپیوندید!
دانشمند تحصیل کرده آکسبریج
سلام. من فارغ التحصیل دکترا از دانشگاه کمبریج هستم که در آنجا در اکولوژی گرمسیری تخصص دارم. من همچنین یک دانشمند داده هستم. به عنوان بخشی از تحقیقاتم، باید تجزیه و تحلیل گسترده دادهها، از جمله تجزیه و تحلیل دادههای مکانی را انجام دهم. یا برای این منظور ترجیح میدهم از ترکیبی از ابزارهای رایگان نرمافزار R، QGIS و Python استفاده کنم. بیشتر کار تجزیه و تحلیل دادههای مکانی خود را با استفاده از R انجام میدهم. و QGIS. اینها جدا از رایگان بودن، ابزارهای بسیار قدرتمندی برای تجسم، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. من همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد جغرافیا و محیط زیست از دانشگاه آکسفورد هستم. من مهارت های آماری و تجزیه و تحلیل داده های خود را از طریق تعدادی MOOC از جمله The Analytics Edge (دوره آماری مبتنی بر R و یادگیری ماشین ارائه شده توسط EdX)، یادگیری آماری (دوره یادگیری ماشین مبتنی بر R ارائه شده توسط Standford آنلاین) تقویت کرده ام. علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های مکانی، در تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی نیز مهارت دارم. من همچنین از برنامه نویسی عمومی، تجسم داده ها و توسعه وب لذت می برم. من علاوه بر اینکه یک دانشمند و اعداد شکن هستم، یک مسافر مشتاق هستم
نمایش نظرات