🔔 با توجه به بهبود نسبی اینترنت، آمادهسازی دورهها آغاز شده است. به دلیل تداوم برخی اختلالات، بارگذاری دورهها ممکن است با کمی تأخیر انجام شود. مدت اشتراکهای تهیهشده محفوظ است.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
شبکه های عصبی کانولوشن (CNN): تسلط بصری با یادگیری عمیق
- آخرین آپدیت
Convolutional Neural Networks (CNNs): Visual Mastery with Deep Learning
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
پتانسیل کامل شبکه های عصبی کانولوشن برای تشخیص و تجزیه و تحلیل تصویر را باز کنید.
در این دوره، شبکه های عصبی کانولوشن (CNNs): Visual
با تسلط بر یادگیری عمیق، توانایی ساخت، آموزش و
بهینه سازی مدل های CNN برای تشخیص بصری متنوع و پیچیده
وظایف
ابتدا، عناصر اساسی CNN ها را بررسی خواهید کرد
پیچیدگی های فیلترها، استخرها و پیچیدگی ها. شما متوجه خواهید شد
چگونه این عناصر برای استخراج و یادگیری ویژگی ها با هم کار می کنند
تصاویر.
در مرحله بعد، نحوه طراحی و آموزش مدل های موثر CNN را خواهید فهمید.
این شامل طراحی معماری های CNN سفارشی برای وظایف خاص،
استفاده از افزایش داده ها برای تعمیم مدل بهبود یافته، و
استفاده از تکنیک های پیشرفته مانند یادگیری انتقال برای بهبود
کارایی.
در نهایت، نحوه استفاده از CNN در سناریوهای دنیای واقعی را یاد خواهید گرفت.
درک کاربردهای آنها در صنایع مختلف و ناوبری
ملاحظات اخلاقی درگیر شما مطالعات موردی را ارزیابی خواهید کرد
از تاثیر عملی CNN ها قدردانی کنید و آخرین روندها را بررسی کنید
شکل دادن به آینده بینایی کامپیوتر
وقتی این دوره را تمام کردید، مهارت ها و مهارت ها را خواهید داشت
دانش CNN و یادگیری عمیق برای توسعه لازم است
سیستم های تشخیص بصری پیچیده و اعمال آنها در واقعی
چالش های جهانی
آکسل سیروتا دارای مدرک کارشناسی ارشد ریاضیات است که علاقه زیادی به عملیات یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دارد. وی پس از تحقیق در زمینه احتمال ، آمار و بهینه سازی یادگیری ماشین ، در حال حاضر در JAMPP به عنوان یک مهندس تحقیق در زمینه یادگیری ماشین مشغول به کار است که از داده های مشتری برای پیش بینی دقیق در زمان واقعی پیشنهاد استفاده می کند.
نمایش نظرات