"یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی یکی از داغترین حوزههای فناوری هستند که در حال حاضر در آن حضور دارند! این زمینه با فرصتها و آیندههای شغلی در حال انفجار است. تکنیکهای یادگیری عمیق ماشینی امروزه به طور گسترده در چندین بخش مانند بانکداری، مراقبتهای بهداشتی، حمل و نقل و فناوری.
یادگیری ماشینی مطالعه الگوریتمهایی است که به رایانهها یاد میدهند از تجربه یاد بگیرند. از طریق تجربه (به عنوان مثال: داده های آموزشی بیشتر)، رایانه ها می توانند به طور مداوم عملکرد خود را بهبود بخشند. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه استفاده می کند. یادگیری عمیق از مغز انسان الهام گرفته شده و عملکرد نورون های بیولوژیکی را تقلید می کند. یک شبکه عصبی مصنوعی عمیق و سلسله مراتبی با اتصال چند نورون مصنوعی به صورت لایه ای شکل می گیرد. هرچه لایههای پنهان بیشتری به شبکه اضافه شود، شبکه عمیقتر خواهد بود، روابط غیرخطی پیچیدهتری را میتوان مدلسازی کرد. یادگیری عمیق به طور گسترده در اتومبیل های خودران، تشخیص چهره و گفتار، و برنامه های مراقبت های بهداشتی استفاده می شود.
هدف این دوره ارائه دانش به دانش آموزان از جنبه های کلیدی تکنیک های یادگیری عمیق و ماشینی به روشی کاربردی، آسان و سرگرم کننده است. این دوره تجربه عملی عملی را در آموزش مدلهای یادگیری عمیق و ماشینی با استفاده از مجموعه دادههای دنیای واقعی به دانشآموزان ارائه میدهد. این دوره چندین تکنیک را به صورت عملی پوشش می دهد، پروژه ها شامل اما نه محدود به:
(1) تکنیکهای یادگیری عمیق را برای انجام وظایف طبقهبندی تصویر آموزش دهید.
(2) مدلهای پیشبینی را برای پیشبینی رویدادهای آینده مانند قیمتهای آتی کالاها با استفاده از سری جدید فیسبوک پیامبر زمان ایجاد کنید.
(3) مدلهای پردازش زبان طبیعی را برای تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان و شناسایی پیامهای هرزنامه/هم توسعه دهید.
(4) سیستم های توصیه کننده مانند سیستم های توصیه کننده فیلم آمازون و نتفلیکس را توسعه دهید.
این دوره برای دانشآموزانی است که میخواهند درک اساسی از مدلهای یادگیری ماشینی و عمیق به دست آورند. دانش اولیه برنامه نویسی توصیه می شود. با این حال، این موضوعات به طور گسترده در طول سخنرانی های دوره اولیه پوشش داده خواهد شد. بنابراین، این دوره هیچ پیش نیازی ندارد و برای هر دانشجویی که دانش اولیه برنامه نویسی داشته باشد آزاد است. دانشآموزانی که در این دوره ثبتنام میکنند، بر مدلهای یادگیری عمیق و ماشینی تسلط خواهند داشت و میتوانند مستقیماً از این مهارتها برای حل مسائل 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