Google اخیراً TensorFlow 2.0 را منتشر کرده است که قدرتمندترین پلتفرم منبع باز گوگل برای ساخت و استقرار مدل های هوش مصنوعی در عمل است. انتشار Tensorflow 2.0 یک پیروزی بزرگ برای توسعه دهندگان و علاقه مندان به هوش مصنوعی است زیرا امکان توسعه تکنیک های هوش مصنوعی فوق العاده پیشرفته را به روشی بسیار آسان تر و سریع تر فراهم می کند.
هدف از این دوره ارائه دانش عملی به دانش آموزان در زمینه ساخت، آموزش، آزمایش و استقرار شبکه های عصبی مصنوعی پیشرفته و مدل های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow 2.0 و Google Colab است. این دوره پیاده سازی پیشرفته و پیشرفته مدل های هوش مصنوعی در TensorFlow 2.0 مانند DeepDream، AutoEncoders، شبکه های متخاصم مولد (GANs)، آموزش انتقال با استفاده از TensorFlow Hub، حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) شبکه های عصبی تکراری و بسیاری را پوشش می دهد. بیشتر کاربردهای این مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی بیپایان است، از جمله تولید عکسهای واقعی انسانی جدید، ترجمه متن، حذف نویز تصویر، فشردهسازی تصویر، ترجمه متن به تصویر، تقسیمبندی تصویر، و شرح تصویر.
انتظار میرود بخشهای جهانی هوش مصنوعی و فناوری یادگیری ماشین از 1.4 میلیارد دلار به 8.8 میلیارد دلار تا سال 2022 افزایش یابد و پیشبینی میشود که بخش فناوری هوش مصنوعی تا سال 2020 حدود 2.3 میلیون شغل ایجاد کند. این فناوری در مقیاس گسترده در حال پیشرفت است و در حال پیشرفت است. تقریباً در هر بخش پذیرفته شده است. این دوره تجربه عملی عملی در آموزش شبکههای عصبی مصنوعی پیشرفته با استفاده از مجموعه دادههای دنیای واقعی با استفاده از TensorFlow 2.0 و Google Colab را برای دانشجویان فراهم میکند. این دوره چندین تکنیک را به صورت عملی پوشش میدهد، پروژهها شامل موارد زیر است اما محدود به موارد زیر نیست:
برای ایجاد شاهکارهای هنری مبتنی بر هوش مصنوعی، الگوریتم پیشرفته DeepDream را توسعه دهید، آموزش دهید، و آزمایش کنید!
شبکههای متخاصم مولد انقلابی معروف به GAN را برای تولید تصاویر کاملاً جدید پیادهسازی کنید.
شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) را برای تولید متن جدید به سبک شکسپیر ایجاد کنید!
مدلهای هوش مصنوعی را با استفاده از سرویس TensorFlow 2.0 در عمل اجرا کنید.
از Auto-Encoders برای فشرده سازی و حذف نویز تصویر استفاده کنید.
از انتقال دانش برای انتقال دانش از شبکه های از پیش آموزش دیده برای طبقه بندی تصاویر جدید با استفاده از TensorFlow 2.0 Hub استفاده کنید.
این دوره برای دانشآموزانی طراحی شده است که میخواهند درک اساسی از نحوه ساخت، آموزش، آزمایش و استقرار مدلهای پیشرفته در Tensorflow 2.0 به دست آورند. دانش اولیه برنامه نویسی و شبکه های عصبی مصنوعی توصیه می شود. دانشآموزانی که در این دوره ثبتنام میکنند، بر تکنیکهای هوش مصنوعی پیشرفته و یادگیری عمیق تسلط دارند و میتوانند مستقیماً از این مهارتها برای حل مشکلات چالشبرانگیز دنیای واقعی استفاده کنند.
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.
استاد و پرفروش ترین مربی Udemy ، دانشجویان 100K + رایان احمد مربی پرفروش Udemy است که علاقه زیادی به آموزش و فناوری دارد. ماموریت رایان این است که آموزش با کیفیت را برای همه قابل دسترسی و مقرون به صرفه کند. رایان دکترای خود را دارد. مدرک مهندسی مکانیک از دانشگاه مک مستر * ، با تمرکز بر مکاترونیک و کنترل وسایل نقلیه الکتریکی (EV). وی همچنین با تمرکز بر هوش مصنوعی (AI) و تشخیص خطا و MBA در امور مالی از دانشکده بازرگانی DeGroote ، مدرک کارشناسی ارشد علمی کاربردی را از مک مستر دریافت کرد. رایان چندین سمت مهندسی در شرکتهای Fortune 500 در سطح جهان مانند سامسونگ آمریکا و فیات-کرایسلر اتومبیل (FCA) کانادا داشت. رایان چندین دوره در زمینه علوم ، فناوری ، مهندسی و ریاضیات را به بیش از 100000 دانشجو در سطح جهان آموزش داده است. وی بیش از 15 مقاله تحقیقاتی در زمینه مجلات و کنفرانس ها در زمینه تخمین وضعیت ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، مدل سازی باتری و کنترل های EV دارد. وی دریافت کننده بهترین جایزه مقاله در کنفرانس برق و حمل و نقل IEEE حمل و نقل (iTEC 2012) در دیترویت ، میشیگان ، ایالات متحده آمریکا است.
SuperDataScience Teamکمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم SuperDataScience Social هستیم. هنگام انتشار دوره های جدید SDS ، هنگامی که پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و سایر موارد را منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در SuperDataScience
Mitchell Bouchardویدیو | عکس | طراحی | رمزنگاری
Ligency Teamکمک به دانشمندان داده برای موفقیت در آنجا ، ما تیم روابط عمومی و بازاریابی Ligence هستیم. هنگامی که دوره های جدید منتشر می شوند ، وقتی پادکست های جدید ، وبلاگ ها ، صفحه های اشتراک گذاری و غیره منتشر می کنیم ، از ما می شنوید! ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. در کلاس می بینمت، خالصانه، افراد واقعی در معرض خطر
نمایش نظرات