نحوه استفاده از فیلتر عصبی پرتره هوشمند در Adobe Photoshop برای تغییر خلاقانه یک پرتره با تنظیم ویژگی هایی مانند شادی، غافلگیری، عصبانیت، سن صورت، نگاه، ضخامت مو، جهت سر، و جهت نور سوژه را بیاموزید.
پتانسیل طبقه بندی تصاویر را با شبکه های عصبی باز کنید. این دوره به شما می آموزد که ویژگی ها را استخراج کنید، مدل ها را بسازید و ارزیابی کنید با استفاده از TensorFlow، و معماری های پیشرفته را با یادگیری انتقال کشف کنید.
این دوره شبکه های عصبی را به شما آموزش می دهد عیب یابی و تنظیم عملکرد از یک دانشمند داده چشم انداز.
الگوریتم های ژنتیک، شبکه های عصبی، هوش مصنوعی، تکامل عصبی، جاوا
شبکه های عصبی بسته به نوع داده ها و اهداف می توانند به روش های مختلفی پیکربندی شوند. این دوره به شما کمک می کند تا نحوه صحیح انتخاب معماری شبکه عصبی برای داده های تصویری یا صوتی را درک کنید.
یاد بگیرید که شبکه های عصبی را برای کارایی و عملکرد بهینه کنید. این دوره به شما یاد می دهد که چگونه اندازه مدل را کاهش دهید و با استفاده از تکنیک های مناسب عملکرد را بهبود بخشید.
با CNN با استفاده از TensorFlow به دنیای یادگیری عمیق شیرجه بزنید و کراس. این دوره به شما نحوه ساخت و بهینه سازی CNN را آموزش می دهد مدل هایی برای برنامه های کاربردی در دنیای واقعی
چارچوب های یادگیری عمیق امروزی کار با شبکه های عصبی را آسان تر از همیشه می کند. این دوره به شما یاد می دهد که چگونه یک شبکه عصبی را به طور کارآمد بسازید و آموزش دهید، در حالی که برخی از چالش های رایج را ارزیابی کرده و به آنها رسیدگی می کنید.
یادگیری انتقال یکی از مفاهیم اصلی است که برای ساخت برنامههای هوش مصنوعی مولد استفاده میشود. این دوره اصول یادگیری انتقالی و همچنین استراتژی های پیشرفته ای مانند تنظیم دقیق و استخراج ویژگی را آموزش می دهد.
"این دوره با هدف تجهیز دانش آموزان به درک کل نگر از نقش هوش مصنوعی در تجارت، ارائه مهارت های عملی، ملاحظات اخلاقی و ..."
قدرت مدل های از پیش آموزش دیده را باز کنید. این دوره به شما نحوه استفاده و تنظیم دقیق مدل های از پیش آموزش دیده را برای طیف وسیعی از کاربردها، از جمله پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر، آموزش می دهد.