دوره کامل سیستم های توصیه گر با استفاده از ML با محتوای کاربردی و دفترچه های کد دقیق. این دوره با دو پروژه دنیای واقعی با آزمونهایی برای ساخت برنامههای کاربردی از ابتدا با استفاده از ML با پایتون پر شده است.
یک دوره جامع، عملی و قابل درک در مورد یادگیری تقویتی. در مورد پروژه های Deep Q-Learning، SARSA، Deep RL، مسابقه اتومبیل رانی و پروژه های تجاری بیاموزید و با سوالات مصاحبه آماده باشید.
نقشه راه کامل برای مبتدیان به علم داده و یادگیری ماشین.
این دوره یک بسته جامع برای مبتدیان است تا اصول چت بات ها با یادگیری ماشینی، کاربردهای آن را بیاموزند و آن را از ابتدا با استفاده از یادگیری ماشین با پایتون بسازند.
شبکه های عصبی کانولوشن را با استفاده از TensorFlow، CNN برای تشخیص تصویر و CNN برای تشخیص اشیا یاد بگیرید. مفاهیم و روشهای CNN را با توجه به علم داده با کدگذاری زنده در سراسر جهان درک کنید.
آموزش استفاده از Spark، Pyspark AWS، Spark Apps، Spark EcoSystem، Hadoop و Mastering PySpark
یاد بگیرید که داده های خام را درک کنید و آنها را با استفاده از پایتون به همراه پروژه های کوچک عملی تجسم کنید.
این بسته کامل شما را قادر می سازد تا با استفاده از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق با پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی، که یک زبان محبوب برای مفاهیم یادگیری ماشینی است، توسعه سیستم توصیه گر پایه تا پیشرفته را بیاموزید.
استراتژیهای کلان داده را با اسکالا و اسپارک، PySpark و AWS بیاموزید، بسازید و اجرا کنید و با Python بر روی MongoDB مسلط شوید.
اسکالا را بیاموزید. Spark، Hadoop، ETL pipeline را از AWS S3 به AWS RDS با استفاده از Spark از ابتدا یاد بگیرید
Master Spark، PySpark AWS، برنامه های Spark، Spark Ecosystem، Hadoop و تسلط بر PySpark
دوره ای طراحی شده برای مبتدیان که در آن یادگیری عمیق و شبکه های عصبی عمیق را بدون غواصی عمیق تر در ریاضیات دشوار می آموزید.
این دوره یک بسته کامل برای مبتدیان است تا مبانی سیستم های توصیه گر و کاربردهای آنها را بیاموزند و آنها را از ابتدا با استفاده از یادگیری عمیق با پایتون و مفاهیم لازم برای مدل سیستم توصیه گر بسازند.
فروشگاه تک مرحله ای برای درک و پیاده سازی شبکه های عصبی تکراری با پایتون
کاوش در زمینه پردازش زبان طبیعی با استفاده از Spacy، NLTK، PyTorch، پیش پردازش متن، Embeddings، Word2Vec و Deep Learning
دوره ای جامع که مفاهیم و روش شناسی آمار و احتمال با علم داده را به شما آموزش می دهد.
آمار و احتمال برای یادگیری ماشین و علم داده: آمار یادگیری، طبقهبندی کننده احتمال و بیز، پایتون
دنیای Computer Vision را کاوش کنید و یاد بگیرید که با استفاده از Python، OpenCV، TensorFlow و دیگران به آن مسلط شوید.
یادگیری تقویتی را از ابتدا بیاموزید.
اسکراپینگ وب و داده کاوی را از ابتدا با استفاده از پایتون بیاموزید
آیا تا به حال خواسته اید رباتی بسازید که در واتس اپ پیام ارسال کند، آمار کانال یوتیوب را در CSV یا فرمت های دیگر با یک کلیک دریافت کنید، یا با استفاده از چند خط کد، مطالب خود را در فیس بوک پست کنید؟ جلوترش رو نگاه نکن؛ این دوره برای شماست
یادگیری ماشین و پشتیبانی از ماشین برداری را از ابتدا بیاموزید
مسیر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین شروع کنید! اجازه دهید پرده های یادگیری ماشینی و جنگل تصادفی برداشته شوند. کاوش یک الگوریتم پیشرفته با جزئیات با پیاده سازی عملی با استفاده از Random Forest و Python
با این دوره آموزشی مناسب برای مبتدیان، توسعه برنامه ها با استفاده از MongoDB را از ابتدا یاد بگیرید
بر مفاهیم پایه علم داده و یادگیری ماشین مسلط شوید و یاد بگیرید که چگونه این مفاهیم را با موفقیت در دنیای واقعی پیاده سازی کنید.
یک دوره جامع در زمینه پیش بینی سری های زمانی با ML و RNN با بیش از 12 ساعت محتوای عملی و دفترچه های کد دقیق. این دوره با سه پروژه دنیای واقعی با آزمونهایی برای تقویت یادگیری پر شده است.
این دوره مبتدی برای چت بات ها اصول چت بات ها را با AWS Lex و AWS Lambda آموزش می دهد. شما تجربه عملی در ساخت رباتهای گفتگوی کاربردی و کشف مفاهیم ساخت و آزمایش چتباتها با AWS به دست خواهید آورد.
به دنیای یادگیری ماشینی شیرجه بزنید و پروژه هایی را با برنامه های کاربردی دنیای واقعی ایجاد کنید
مجموعه داده های چت بات را بر اساس یادداشت های مکالمه، منابع آنلاین و وب سایت ها توسعه و ارزیابی کنید. توسعه رباتهای چت با یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، AWS Lex، AWS Lambda، Twilio، Boto-3 و ادغام وب برای چتباتها
آیا تا به حال خواسته اید یک چت بات ساده، آسان و کارآمد برای کسب و کار خود بسازید یا به یک مربی کارآمد برای آموزش خود نیاز داشته اید؟ اگر بله، این دوره ایده آلی است که به نفع علایق شما خواهد بود