انجام پروژه پایانی یادگیری عمیق با نرم افزار متلب و پایتون:

یادگیری عمیق که در زبان فارسی به یادگیری ژرف نیز ترجمه شده است، ( Deep learning) به بیانی دیگر: یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی یک زیر شاخه از یادگیری ماشین و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاشند تا مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیرخطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایه‌ی آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است.
انحام پروژه یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) با کیفیت و هزینه مناسب در همیارپروژه :

موسسه همیارپروژه این تضمین را به شما می دهد که از بهترین برنامه نویسان حال حاضر کشور برای انجام پروژه یادگیری عمیق شما را استفاده خواهد کرد.شاید این مورد باعث شود که تصور کنید بهترین برنامه نویسان غالبا قیمت شان هم باید بالاتر از بقیه باشد درحالی که این چنین نیست و ما قیمت ها را به پایین ترین سطح ممکن به نسبت دیگر مراکز سفارش پروژه یادگیری عمیق رسانده ایم تا شما هم کیفیت و هم قیمت را در بهترین حالت دریافت کنید.
خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه تشخیص چهره با متلب

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب

انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب (Matlab)

انجام پروژه های داده کاوی با متلب (Matlab)

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه متلب
برای انجام پروژه یادگیری عمیق باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های یادگیری عمیق و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه نرم افزار متلب و پایتون را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه یادگیری عمیق ، باید سفارش یادگیری عمیق  خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.

deep-learning
انجام پروژه پایانی یادگیری عمیق با نرم افزار متلب و پایتون:

انجام پروژه پایانی کارشناسی ، کارشناسی ارشد و دکتری با نرم افزار متلب و پایتون از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام پروژه پایانی یادگیری عمیق Deep learning، از ابتدای شروع کار، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه یادگیری عمیق خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های Deep learning و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای سفارش پروژه متلب شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان انجام پروژه یادگیری عمیق چقدر خواهد بود؟

انجام پروژه های یادگیری عمیق در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
قیمت سفارش انجام پروژه یادگیری عمیق چقدر است و چگونه تعیین می شود ؟

همیارپروژه یک وب سایت مناقصه ای است.یعنی با داشتن صدها مجری متخصص برای سفارش پروزه یادگیری عمیق بهترین قیمت را بر اساس رزومه مجری و زمان پروژه برای کارفرمای گرامی انتخاب می کند و درصورت موافقت هزینه توسط کارفرما پروژه را به مجری می سپارد و آن را مدیریت می کند تا رضایت مشتری عزیز را کسب نماید.
کیفیت در پروژه Deep learning به چه صورت خواهد بود ؟

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

کیفیت در انجام پروژه های یادگیری عمیق از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.به دلیل داشتن مجریان و متخصصان با تجربه کیفیت پروژه ها بالا بوده تا کارفرما بتواند با خیال راحت برون سپاری کند و بعداز دریافت نیر با توجه به داشتن گزارش در اغلب پروژه های درخواستی پروژه را خوب متوجه شود و بتواند آن را ارائه دهد.
پروژه های آماده یادگیری عمیق :

موسسه همیارپروژه تاکنون صد ها پروژه یادگیری عمیق را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده متلب بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های آماده یادگیری عمیق
مراحل انجام پروژه های یادگیری عمیق در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه یادگیری عمیق برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

انتخاب بهترین محقق برای پروژه یادگیری عمیق :

مهمترین بخش سفارش پروژه یادگیری عمیق شما انتخاب یک محقق کاربلد و حرفه ای یادگیری عمیق با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص یادگیری عمیق در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان یادگیری عمیق می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت.
تضمین پشتیبانی در انجام پروژه های یادگیری عمیق:

گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام یادگیری عمیق جربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه یادگیری عمیق است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه یادگیری عمیق پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف وضعیت پروژه قرار می دهد.بعداز انجام پروژه و تحویل آن به شما سایت هر گونه ایراد و اصلاحی که شما مشتری محترم از پروژه تحویل داده شده به ما اطلاع دهید را مورد بررسی قرار داده و ایرادات را برطرف می نماید و تا اخذ رضایت شما پشتیبانی از پروژه تان را ادامه خواهد داد.
نحوه سفارش پروژه یادگیری عمیق Deep learning :

عمیق  را می تواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب
    انجام پروژه های کمک درسی شبکه عصبی
    انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون
    هزینه مناسب انجام پروژه شبکه عصبی

پروژه در زمینه یادگیری عمیق:

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های شبکه عصبی GMDH

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های مهندسی کامپیوتر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های پایتون (python)
یادگیری عمیق چیست؟

یکی از مباحث مهم در مبحث هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، یادگیری ژرف یا همان یادگیری عمیق می باشد. درواقع یادگیری عمیق همان یادگیری ماشین است که در سطوح گوناگون، یادگیری را برای ماشین بکار می برد. از این طریق، ماشین درک بهتری از واقعیت های موجود داده ها پیدا می کند و الگوهای گوناگونی را شناسایی می کند. جهت شناخت یادگیری عمیق، ابتدا نیاز داریم که شبکه های عصبی را بدانیم. در واقع یادگیری عمیق همان یادگیری توسط شبکه های عصبی می باشد. که از لایه های پنهانی زیادی تشکیل شده است. هرچقدر که در لایه های شبکه عصبی عمیق تر می شویم، به مدلهای پیچیده تری دست پیدا می کنیم.
انجام پروژه های کمک درسی یادگیری عمیق:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه 5 ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه های دانشجویی و کمک درسی به فعالیت خود بپردازد. و از آن جهت که اکثر کاربران ما دانشجویان عزیز می باشند، ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به دانشجویان عزیز ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست دانشجو میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه یادگیری عمیق نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.

 

جهت سفارش پروژه یادگیری عمیق چه باید کنم؟

برای سفارش پروژه یادگیری عمیق خود می توانید از طریق فرم ثبت سفارش در زیر اقدام کرده یا با شماره ی عمیق (deep learning) چیست؟

این روزها یادگیری عمیق به موضوعی داغ تبدیل شده است به طور  کلی، یادگیری عمیق، همان یادگیری ماشین است، به طوری که در سطوح مختلف نمایش یا انتزاع (abstraction) یادگیری را برای ماشین انجام میدهد. با این کار، ماشین درک بهتری از واقعیت وجودی داده ها پیدا کرده و میتواند الگوهای مختلف را بشناسد.این روش ویژگی را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.

انجام پروژه های یادگیری عمیق
فرق یادگیری عمیق با یاد گیری ماشین چیست؟

یادگیری عمیق همان یادگیری ماشین است، با این تفاوت که یادگیری عمیق از عملکرد مغز انسان الهام گرفته و از سوی دیگر به وسیله های بسیار پیشرفته ای مثل کارت های گرافیک بسیار قدرتمند به منظور محاسبات پیچیده داده های کلان نیاز دارد . یادگیری ماشین برای حل مساله اول آن را به قسمت های کوچکتر تقسیم می کنند و سپس هر کدام آنها را حل میکند اما انجام پروژه یادگیری عمیق به گونه ای است که بطور کلی انجام میگردد

 
 آریا پروژه چه نوع پروژه  های یادگیری عمیق (deep learning) را میتواند انجام دهد؟

انجام پروژه دانشجویی یادگیری عمیق

انجام پروژه یادگیری عمیق با متلب

انجام پروژه درسی یادگیری عمیق

 
 فعالیت های دیگر آریا پروژه

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

انجام پروژه های متلب

انجام پروزه های پایتون

انجام پروژه های سی شارپ

انجام پروژه های وریلاگ

انجام پروژه هوش مصنوعی

 
مراحل انجام پروژه های یادگیری عمیق (deep learning) درآریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    در ابتدا پروژه یادگیری عمیق از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 
نحوه سفارش پروژه  یادگیری عمیق (deep learning) در آریاپروژه

کارشناسان آریاپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های یادگیری عمیق از ابتدای پروژه در کنار شما عزیزان خواهند بود و با دادن آموزش هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه دیپ لرنینگ خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای سفارش خود هستند.

متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه ۱۰ ساله آمادگی دارد انجام پروژه دیپ لرنینگ را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کمترین قیمت تحویل شما دهد.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

هزینه پروژه دیپ لرنینگ در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.

 
دیپ لرنینگ چیست؟

دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق که به Deep Learnuing نیز گفته میشود. یکی از حوزه های بسیار مهم در هوش مصنوعی می باشد که کاربرد اصلی آن در پردازش دادهای بزرگ می باشد. امروزه انجام پروژه های دیپ لرنینگ اهمیت فراوانی در شناسایی الگوهای پیچیده در میان حجم عظیمی از داده ها دارد. هدف از طراحی لرنینگ ارائه یک روش جامع جهت استفاده از شبکه های عصبی تو درتو برای بالا بردن دقت در خروجی می باشد.  یادگیری عمیق در اصل از روشی که ذهن انسان برای یادگیری استفاده میکند بهره میبرد و کاربرد اصلی آن در علم داده و پیش بینی های پیچیده در کلان داده است یادگیری عمیق را در حقیقت میتوان نوعی از یادگیری ماشین دانست با این تفاوت که بر خلاف یادگیری ماشین که از روش های سنتی برای مدل سازی استفاده میکد یادگیری عمیق از روش های انتزاعی و مدلسازی پیچیده برای پیش بینی داده استفاده میکند این باعث میشود ماشین درک درستی از واقعیت های موجود داشته باشد و الگوهای موجود را بهتر شناسایی نماید همچنین الگوریتم های یادگیری عمیق از روش سلسله مراتبی و تحلیل پیچیده تشکیل شده اند.

امروزه انجام پروژه یادگیری عمیق مهم ترین بخش از پیاده سازی سیستم های یادگیری ماشین است. این روش ویژگی را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.یکی از مهمترین ویژگی های یادگیری عمیق دقت بسیار بالا آن در تشخیص انواع خطا و بهینه سازی سیستم ها با ساختارهای مختلف شبکه عصبی می باشد چون از چندین شبکه عصبی در هم استفاده میشود در واقع تک لایه مخفی در شبکه عصبی با شماره زیادی دیپ لایه جایگزین شده است. یادگیری عمیق یک نوع شبکه عصبی بوده که داده های مختلف را به صورت یک یک ورودی جذب می‌کند و داده‌ها ورودی را از طریق برخی لایه‌های تبدیل غیرخطی پردازش و محاسبه کرده و به عنوان داده‌های خروجی برمی‌ گرداند

روش یادگیری عمیق امروزه در سیستم های که دقت برای آنها اهمیت بالایی دارد بسیار پرکاربرد می باشد این روش انقلابی در سیستم های چند منظوره برای بالاترین نهایت صحت در خروجی ایجاد کرده است. این نحوه کار که ما در یادگیری عمیق میبینیم در اصل ایده گرفته شده از مغز انسان گرفته است. در مغز انسان هم نورون های مربوط به سلسله مراتب اولیه در ویژوال کورتکس مغز اطلاعاتی که دریافت میکنن حساس به لبه ها و توده ها هستن و بعد خروجی اونها در یک سلسله مراتب بعدی ادامه پیدا میکنه تا اینکه نورونهای به ساختار های پیچیده تری مثل صورتها حساسیت نشون بدند. در حقیقت در یک تعریف کلی تر از یادگیری عمیق در اصلاح یادگیری دقت دار از مجموعه شاخه های یادگیری ماشین است. این روش ویژگی ها را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.یکی از مهمترین ویژگی های یادگیری عمیق دقت بسیار بالا آن در تشخیص انواع خطا و بهینه سازی سیستم ها با ساختارهای مختلف شبکه عصبی می باشد چون از چندین شبکه عصبی در هم استفاده میشود در واقع تک لایه مخفی در شبکه عصبی با شماره زیادی دیپ لایه جایگزین شده است.

 

متلب پروژه چه نوع پروژه های دیپ لرنینگ را میتواند انجام دهد؟
انجام پروژه دیپ لرنینگ با متلب
انجام پروژه دیپ لرنینگ با پایتون
انجام پروژه یادگیری عمیق با متلب
انجام تمرین دیپ لرنینگ

 

روش های پیاده سازی دیپ لرنینگ :

۱- کاهش نرخ یادگیری : یکی از روش های پیاده سازی یادگیری عمیق است که در آن به استفاده از روش هایی برای کاهش زمان یادگیری پرداخته میشود این روش به این اصل تاکید دارد که هر بار وزن مدل تغییر مکند چقدر مدل تغییر پیدا میکند

۲- انتقال یادگیری : در این روش به آموزش شبکه از قبل طراحی شده پرداخته میشود ، در این روش داده های جدید به شبکه تزریق میشود با توجه به طبقه بندی داده ها و آموزش شبکه داده های جدید هم طبقه بندی میشود

۳- آموزش از صفر : این روش های کم کاربردی پیاده سازی است و نیاز به یک توسعه دهنده دارد که بتواند سیستمی را طراحی کند که به حجم زیادی از داده ها نیاز دارد

۴- حذف تصادفی واحدها : در این روش تلاش میشود با حذف واحدها و داده های تصادفی عملکرد شبکه عصبی بهبود پیدا کند
شبکه های مختلف دیپ لرنینگ

۱- شبکه عصبی شعاعی : از ساده ترین شبکه های یادگیری عمییق به صورت تک لایه و دولایه هستند که بیشترین برای مصارف دو حالت باز یا بسته استفاده میشود

۲- پرسپترون چند لایه : از این شبکه برای طبقه بندی داده های غیر هم گن استفاده میشود

۳- شبکه برگشتی : در این شبکه ها برای پیش بینی خروجی داده استفاده میشود این شبکه عملیات تکرار شبکه را به اندازه ای که سیستم بهترین خروجی را دریافت کند ادامه میدهد

۴- شبکه پیچی : از این شبکه های یادگیری عمیق بیشتر در شناسایی الگوهای مختلف در حجم انبوه داده استفاده میشود

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

5- شبکه RNN :  از این شبکه ها بیشتر در حوزه کدینگ و بازگشایی رمز استفاده میشود
ضرورت استفاده از متلب و پایتون در یادگیری عمیق

دیپ لرنینگ همانند سایر حوزه های هوش مصنوعی برای پیاده سازی الگوریتم ها و سیستم های خود نیاز به استفاده از نرم افزارهای تخصصی دارد که بتواند در کمترین زمان و با سرعت بالا آنها را اجر نماید ، الگوهای یادگیری عمیق به طور کلی بسیار پیچیده است و باید با کاربر بامفاهیم شبکه های عصبی آشنایی کامل داشته باشد  متلب و پایتون دو نمونه از نرم افزار بسیار کاربردی در این حوزه می باشند که با استفاده از کتابخانه های موجود در آنها یک شبکه را پیاده سازی کرده و با استفاده از چندین شبکه عصبی تو در تو مدل سازی را انجام دهید.

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه پردازش تصویر

انجام پروژه منطق فازی
اهمیت استفاده از یادگیری عمیق در چیست ؟

یادگیری عمیق از مجموعه دروسی می باشد که در شاخه هوش مصنوعی تدریس میشود این شاخه که زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین هست به بررسی روش های میپردازد که مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی می باشد در یادگیری عمیق با استفاده از الگوریتم های مخصوص ساختار مغز به صورت کامل پیاده سازی میشود و به ماشین آموزش داده میشود که تمامی کارها را به صورت اتوماتیک انجام بدهد یادگیری عمیق نیازمند تعداد زیادی داده و همچنین قدرت پردازش بالا می باشد به همین دلیل به سیستم پردازش قدرتمندی نیاز است. هدف از یادگیری عمیق در نهایت طراحی سیستم هایی است که بتواند مانند انسان راه حل ارائه داده و درباره یک موضوع خاص اظهار نظر نماید یکی از اصلی ترین دلایل اهمیت یادگیری عمیق در علم داده می باشد که متخصصان این حوزه با استفاده از یادگیری عمیق روابط های داده ها را پیش بینی ، مدل سازی و در نهایت تحلیل می نماید.

 
چه کسانی نیاز به استفاده از یادگیری عمیق دارند ؟

همه متخصصان و کارشناسی که در حوزه علم داده و تحلیل آن در حال فعالیت هستند نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق دارند با توجه به حجم بسیار بالا داده در حوزه کلان داده و رفتار غیرقابل پیش بینی آنها توسط انسان نیاز به شبیه سازی و الگوریتم هایی داریم که بتواند به راحتی همانند ذهن شبکه های را برای یادگیری روند تغییر داده پیش بینی کرده و در نهایت یک راهکرد یا الگوری مشخص از میان آنها استخراح نمایند به همین دلیل استفاده از یادگیری عمیق مورد نیاز همه کارشناسان داده کاوی و هوش مصنوعی می باشد.

 
کاربردهای یادگیری عمیق

۱- قابلیت توسعه سیستم های پردازش زبان طبیعی برای ادراک بهتر

۲- قابلیت تشخص زود هنگام بیماری و درمان آن

۳- توانایی پیش بینی وضعیت آب و هوا و سنجش میزان کیفیت هوا

۴- امکان بازسازی کیفیت عکس های قدیمی با دیپ لرنینگ

۵- حوزه نظامی : در زمینه تشخیص هدف متحرک

۶- شناسایی مشتریان سودده و رونق کسب و کار

 

مراحل انجام پروژه دیپ لرنینگ

    ارسال پروژه دیپ لرنینگ از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه دیپ لرنینگ توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه دیپ لرنینگ براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه دیپ لرنینگ توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

سفارش پروژه دیپ لرنینگ با آموزش کامل

بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟

موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه دیپ لرنینگ با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.

 

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

ضمانت در پروژه دیپ لرنینگ به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه یادگیری عمیق دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.

 

زمان تحویل پروژه دیپ لرنینگ چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه دیپ لرنینگ خواهد کرد.

 

آیا امکان کنسل کردن پروژه یادگیری عمیق وجود دارد ؟

امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه دیپ لرنینگ منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.

 

امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری یادگیری عمیق

در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه دیپ لرنینگ در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود

 

نحوه اعتماد در پروژه های یادگیری عمیق به موسسه متلب پروژه

موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه های دانشجویی دیپ لرنینگ تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید

 

زمان پشتبانی از پروژه های دیپ لرنینگ انجام شده :

زمان پشتیبانی از پروژه دیپ لرنینگ موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری می‌تواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.

پروژه طبقه بندی دیتاست COCOMO با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات دانشجویان با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۹۶۰ تومان
پروژه پیش بینی میزان مصرف انرژِی خانه هوشمند با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۱,۶۲۰ تومان
پروژه طبقه بندی داده های مغزی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات داروها با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه تشخیص سرطان تنفسی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۱,۸۰۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات محصولات با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه پیش بینی قیمت های بورس اوراق بهادار با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۲۴۰ تومان
پروژه تشخیص حملات سیستم ناسا با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه تنشخیص تراکنش های مشکوک در دستگاه های خودپرداز ATM با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات کاربران شبکه اجتماعی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه پیش بینی حملات DARPA با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۹۶۰ تومان
پروژه پیش بینی حملات BOTNET با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی داده های پروتئینی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۹۶۰ تومان
پروژه پیش بینی حملات DDOS با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی دیتاست حیوانات سایت UCI با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه پیش بینی بارش باران با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۱,۶۲۰ تومان
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست iris با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) تراکنش های کارت اعتباری در بانکداری الکترونیک با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
تا پیش از پیدایش یادگیری عمیق تا چندین دهه، برای کار با سیستم‌های یادگیری ماشین به وجود یک متخصص نیاز بود تا استخراج ویژگی‌ها را به روش سنتی (دستی) انجام دهد. اما این کار به صورت دستی کاری زمانبر، سخت و پیچیده است؛ همینطور امکان بروز خطا نیز وجود دارد، در حالی که انتخاب این ویژگی‌ها امری بسیار مهم است.

با پیدایش دیپ لرنینگ تحولی رخ داد، چر‌ا‌که دیپ لرنینگ بدون نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها، داده‌های خام را به بردار تبدیل کرده و به شبکه تغذیه می‌کرد. مدل های یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل مداوم داده‌ها و با کشف ساختار‌های پیچیده در داده‌ها، یادگیری را فرا می‌گیرند.

پیدا کردن ابزاری که این کار‌ها را با سهولت و بدون پیچیدگی انجام دهد کار ساده‌ای نیست. بیگ پرو1 از مهمترین ابزار های انجام آنلاین و آفلاین یادگیری عمیق محسوب می‌شود که با کمترین هزینه و سهولت در کار با ابزار، در اختیار کاربران قرار گرفته است.
یادگیری عمیق در بیگ پرو1

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

یکی از ابزار های انجام آنلاین یادگیری عمیق، ابزار یادگیری عمیق در بیگ پرو1 است. کاربر با ورود به داشبورد داده کاوی بیگ پرو1 و ورود به بخش مدلسازی با بارگذاری فایل داده خود و انتخاب ستون هدف وارد بخش مربوط به انجام یادگیری ماشین می‌شود که به‌راحتی و با انتخاب الگوریتم یادگیری عمیق می‌تواند پردازش خود را شروع کند. البته این کار را می‌توان به صورت خودکار نیز با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین خودکار در بیگ پرو1 انجام داد.
یادگیری عمیق- Deep learning   
یادگیری عمیق چیست؟

 یادگیری عمیق (Deep learning) یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است، این الگوریتم به رایانه‌ها می‌آموزد که با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان با عنوان شبکه های عصبی مصنوعی، داده‌ها را خوشه‌بندی کنند و با دقت باورنکردنی پیش‌بینی کنند.

دیپ لرنینگ یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل‌سازی می‌شود. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به دقت پیشرفته‌ای دست یابند، که گاهی اوقات از عملکرد سطح انسانی فراتر می‌رود.

هرچه الگوریتم های یادگیری عمیق بیشتر یاد بگیرند، عملکرد بهتری دارند. Deep learning کامپیوتر را برای انجام وظایف انسان مانند، تشخیص گفتار، شناسایی تصویر و پیش‌بینی آموزش می‌‌‌دهد.
چند تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

 از نظر علمی دیپ لرنینگ، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. به عبارت دیگر یادگیری عمیق یک شکل تخصصی از یادگیری ماشینی است و عملکردی مشابه آن را دارد؛ اما قابلیت‌های آن‌ها با‌هم متفاوت است.

    در یادگیری ماشینی، نحوه انتقال داده‌ها به سیستم به صورت دستی انجام می‌شود، درحالی دیپ لرنینگ به اتصالات عصبی مصنوعی متکی است. مراحل استخراج ویژگی و مدل سازی به صورت خودکار انجام می‌شود و نیازی به دخالت انسان ندارد.
    برنامه‌های یادگیری ماشین نسبت به الگوریتم‌های یادگیری عمیق ساده‌تر هستند و می‌توانند روی سیستم‌های معمولی اجرا شوند، اما سیستم های دیپ لرنینگ به سخت افزار و منابع بسیار قوی‌تری نیاز دارند.
    راه انداری سیستم‌های یادگیری ماشین می‌تواند به سرعت انجام شود اما نتایج محدودی را به دست خواهد آورد، در حالی که راه‌اندازی سیستم‌های دیپ لرنینگ به زمان بیشتری نیاز دارد ولی می‌تواند در سریعترین زمان ممکن نتیجه بخش باشد.

اهمیت دیپ لرنینگ

یادگیری عمیق دقت تشخیص بالایی دارد و در برخی از وظایف مانند طبقه‌بندی تصاویر مختلف بهتر از انسان عمل می‌کند. این الگوریتم توانایی پردازش تعداد زیادی از ویژگی‌ها را دارد، به همین خاطر هنگام برخورد با داده‌های بدون ساختار بسیار قدرتمند عمل می‌کند.

یادگیری ماشین-Deep learning   

یکی از دلایل محبوبیت دیپ لرنینگ این است که در بسیاری از برنامه‌های کاربردی مهم (تشخیص اشیا، تشخیص گفتار، بینایی کامپیوتر) بسیار خوب عمل می‌کند. علاوه‌بر‌این، وظیفه استخراج ویژگی ها را (تا حدی) خودکار می‌کند.

دستیارهای دیجیتال هوشمندی مانند الکسا، سیری و سایر برنامه‌های صوتی، از پردازش زبان طبیعی پشتیبانی می‌کنند. این دستگاه ها دستورات صوتی را دریافت کرده و به متن تبدیل می‌کنند. با به کارآمدن دیپ لرنینگ، پیشرفت سریعی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP)، در حال رخ دادن است.
روش کار یادگیری عمیق

فرآیند دیپ لرنینگ مشابه فرآیندی است که کودکی نا‌بالغ برای شناسایی حیوانات خانگی طی می‌کند.

شبکه عصبی مصنوعی تلاش می‌کند تا با ترکیب تعدادی از ورودی داده‌ها و فاکتورهای دیگر از مغز انسان تقلید کند.

این عناصر برای تشخیص دقیق، طبقه بندی و توصیف اشیاء درون داده‌ها با هم کار می‌کنند.

یادگیری ژرف می‌تواند به سیستم‌های پیش‌بینی منجر شود که به خوبی تعمیم می‌یابند، به خوبی تطبیق می‌یابند، به‌طور مداوم با رسیدن داده‌های جدید بهبود می‌یابند.
متدهای یادگیری عمیق

تکنیک های مختلف یادگیری عمیق، ماشین‌ها را به حدی توانمند ساخته‌اند که می‌توانند با الهام از شبکه عصبی مغز انسان، وظایف خود را بیاموزند. انواع مختلفی از مدل های یادگیری عمیق وجود دارد که به دلیل دقت بالایی که دارند، می‌توانند با مشکلاتی که برای مغز انسان بسیار پیچیده هستند مقابله کنند. در اینجا به چند مورد از آن‌ها می‌پردازیم:

 

شبکه های عصبی کانولوشنال:

CNNها که به عنوان ConvNets نیز شناخته می‌شوند، یک نوع پیشرفته و با پتانسیل بالا از مدل کلاسیک شبکه عصبی مصنوعی هستند، که برای پردازش تصویر و تشخیص اشیا استفاده می‌شوند.

 

شبکه های عصبی مکرر(RNN):

RNN‌ها دانشی را که از قبل به دست آورده‌اند به عنوان یک مقدار ورودی برای پیش‌بینی‌های جدید استفاده می‌کنند. از کاربردهای شبکه های عصبی مکرر می‌توان به پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، شناسایی دست خط و… اشاره کرد.

 

شبکه های مولد متخاصم:

GAN‌ها الگوریتم های مولد یادگیری عمیق هستند که نمونه‌های داده جدیدی را مشابه  داده‌های آموزشی تولید می‌کنند. این الگوریتم ترکیبی از دو تکنیک یادگیری ژرف و شبکه های عصبی است. هنگامی که Generator داده‌های مصنوعی را ارائه می‌دهد، Discriminator داده‌های واقعی و مصنوعی را از هم تشخیص می‌دهد. از کاربرد‌های GAN‌ها می‌توان به کمک به فرآیندهای کشف داروی جدید، رندر کردن اشیا سه بعدی، بالا بردن کیفیت عکس، ایجاد عکس از چهره انسان، ایجاد تصاویر واقعی و شخصیت‌های کارتونی اشاره کرد.

 

نقشه های خودسازمانده:

SOM‌ها تجسم داده‌ها را با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی خودسازمانده برای کاهش ابعاد داده‌ها امکان پذیر می‌کنند و تعداد متغیرهای تصادفی را در یک مدل کاهش می‌دهند. از نقشه‌های خود سازمان‌دهنده برای کمک به مصرف کنندگان در درک داده‌های چند‌بعدی، پروژه های خلاقانه در موسیقی، ویدئو و متن با کمک هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

 

ماشین های بولتزمن:

ماشین های بولتزمن محدود (RBMs) شبکه های عصبی تصادفی هستند. به دلیل تصادفی بودن آن‌ها، نمی‌توان آن‌ها را از پیش تعریف کرد. این شبکه‌ها می‌توانند از توزیع احتمال در مجموعه‌ای از ورودی‌ها یاد بگیرند.

 از این تکنیک یادگیری عمیق برای تولید پارامترهای مدل، نظارت بر سیستم و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های خاص استفاده می‌شود.
کاربردهای یادگیری عمیق در دنیای امروز

 دستیاران مجازی:

برنامه‌هایی مانند اپل، سیری، الکسا و آمازون دستیاران مجازی هستند که از یادگیری ژرف برای درک و تشخیص گفتار و زبان کاربران هنگام استفاده از این برنامه‌ها استفاده می‌کنند.

 

حمل و نقل:

وسایل نقلیه با استفاده از دیپ لرنینگ می‌توانند علامت‌های راهنمایی و رانندگی و موانع وسط جاده را درک کنند و نسبت به آن‌ها واکنش نشان دهند. هرچه وسایل نقلیه بیشتر درگیر یادگیری عمیق شوند و الگوریتم‌های بیشتری را دریافت کنند می‌توانند با دقت بالایی همچون یک انسان واقعیت‌های هنگام رانندگی را درک کنند و متناسب با آنها حرکت کنند. با استفاده از نرم‌افزار پیش‌بینی‌کننده، می‌توان از خرابی‌های احتمالی وسایل نقلیه را باخبر شد و تعمیرات برنامه ریزی شده ای را در نظر گرفت تا از بروز مشکل جلوگیری شود و هزینه های عملیاتی کاهش یابد.

 

خدمات مشتری:

بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها در ارائه خدمات به مشتری از دیپ لرنینگ استفاده می‌کنند. ربات‌های چت که در خدمات و سامانه‌های خدماتی استفاده می‌شود، شکل ساده‌ای از هوش مصنوعی هستند. این ربات‌ها می‌توانند به طور هوشمندانه به تعداد بسیاری از سوالات شنیداری و متنی پاسخ دهند. چت بات‌ها از طریق یادگیری عمیق تعیین می‌کنند که آیا پاسخ‌های متعددی به سوالات مبهم وجود دارد یا خیر؟ بر این اساس چت بات سعی می‌کند که به سوالات پاسخ دهد و یا اینکه به یک کاربر انسانی ارجاع دهد.

پروژه آماده یادگیری عمیق
توضیحات پروژه یادگیری عمیق :

همان طور که می دانید یادگیری عمیق قسمتی از خاندان بزرگ‌تر یادگیری ماشین می باشد که به روش‌هایی متمرکز است که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی می باشند.یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که در آن از الگوریتم‌هایی به کار گرفته می شود  که مغز انسان را در حالت شبیه‌سازی قرار می دهند. اسم این الگوریتم‌ها شبکه‌های عصبی مصنوعی است.

یک فردی یادگیری عمیق را اینگونه توصیف می کند که  یادگیری عمیق بهترین راه برای دست یافتن به هوش مصنوعی واقعی می باشد.

یادگیری عمیق یکی از  روشهای یادگیری ماشین می باشد که به کامپیوترها اموزش می‌دهد که کاری را که اکثر انسان‌ها انجام می‌دهند را انجام دهد اگر بخواهیم مثال هایی از یادگیری عمیق داشته باشیم :۱:یادگیری عمیق تکنولوژی اصلی ساخت خودروهای خودران است ۲:یادگیری عمیق به خودروها این قدرت را می‌دهد که تابلوها را شناسایی کنند و یا تیر چراغ برق را از روی انسان ها تشخیص بدهند. یادگیری عمیق تکنولوژی اصلی به کار گرفته شده در در رابط کاربری صوتی تلفن‌های همراه، تبلت‌ها، تلویزیون‌ها، هندزفری‌ها و …. هستند. زمانی است که یادگیری عمیق توجه زیادی را به سمت خود جلب کرده است؛ زیرا که دست اوردی را با خود به همراه داشته است که هیچ وقت در گذشته ممکن نبود.

یک پژوهش در مورد روشهای شناسایی چهره با یادگیری عمیق انجام شده است.( شناسایی چهره face recognition را با deep learning‌جستجو کرده ایم.)

حداقل 30 الی 40 مقاله را بررسی شده است.

مقالات از سال ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۰ می باشند.

IEEE-TNNLS

Neural Networks (from Elsevier)

Neurocomputing (from Elsevier)

NIPS

ICML

AAAI

IJCNN

موضوع مقاله راجع به شبکه های کانولوشن در تشخیص چهره می باشد با داده های عابر بانک انجام گرفته است.
پروژه آماده یادگیری عمیق :

در پروژه یادگیری عمیق علاوه بر کدنویسی ما توضیحات کار را نیز ارائه داده ایم. تا مشتری محترم بتوانند درک صحیحی از روند انجام پروژه داشته باشند.
نمونه پروژه های آماده یادگیری عمیق :

پایاپروژه مفتخر است تا به امروز صدها پروژه مربوط به  یادگیری عمیق انجام داده است. که برخی از آنها را جهت دانلود شما عزیزان در سایت بارگزاری نموده ایم. جهت مشاهده و دانلود روی لینک روبرو کلیک نمایید: نمونه پروژه های یادگیری عمیق
روش دریافت پروژه آماده یادگیری عمیق :

شما عزیزان میتوانید پروژه مورد نظر را از لینک زیر به سبد خرید خود اضافه نموده و پس از پرداخت هزینه پروژه آن را آپلود نمایید.
بروز خطای احتمالی در دانلود پروژه یادگیری عمیق :
یادگیری عمیق یک تابع هوش مصنوعی است که از عملکردهای درونی مغز انسان در پردازش داده ها و ایجاد الگوهایی برای استفاده در تصمیم گیری، تقلید می کند. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی (AI) است که دارای شبکه هایی از گره های به هم پیوسته است که قادر به یادگیری بدون نظارت از داده ای است که از نوع آموزشی بدون ساختار یا بدون برچسب است و همچنین نمایش داده‌ را در قالب ویژگی‌ های انتزاعی امکان‌ پذیر می‌ کند و آنها را به زیر مجموعه هایی طبقه‌ بندی می‌ کند که ممکن است برای مدل‌ های سنتی یادگیری ماشینی، بسیار پیچیده باشند.

یکی از رایج‌ ترین تکنیک‌ های هوش مصنوعی که برای پردازش داده‌ بزرگ استفاده می‌ شود، یادگیری ماشینی است، یعنی یک الگوریتم خود تطبیقی ​​که با تجربه یا با داده‌ جدید اضافه شده، تحلیل و الگوهای بهتری به دست می‌ آورد. همانطور که منابع تولید داده بیشتر و بیشتر به تصویر می آیند، تعداد فرمت های فایل نیز افزایش می یابد. اکنون، طراحی یک مدل، برای ادغام داده‌ از این منابع متعدد و استخراج بینش‌ های معنادار، با برنامه‌ های سنتی کد گذاری شده امکان‌ پذیر نیست. در حالی که برنامه‌ های سنتی، تجزیه و تحلیل را با داده‌ به روش خطی می‌ سازند، عملکرد سلسله مراتبی سیستم‌ های یادگیری عمیق، ماشین‌ ها را قادر می‌ سازد تا داده‌ را با رویکردی غیرخطی پردازش کنند. اگرچه این امر ممکن است ترسناک به نظر برسد، اما الگوریتم های یادگیری عمیق چنین تسک هایی را به راحتی انجام می دهند و دامنه پیاده سازی در بخش های مختلف نامحدود است.
میق در پایتون

انجام پایان نامه تاریخ اسلام

انجام پایان نامه رشته تاریخ

انجام پایان نامه الهیات و معارف اسلامی

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

انجام پایان نامه فقه و حقوق

انجام پایان نامه ارشد ادبیات انگلیسی

انجام پایان نامه ارشد ادبیات عرب

انجام پایان نامه ارشد ادبیات فارسی

انجام پایان نامه ارشد برق

انجام پایان نامه ارشد برق قدرت

انجام پایان نامه ارشد برق مخابرات

انجام پایان نامه ارشد برنامه ریزی شهری

انجام پایان نامه ارشد جوشکاری

انجام پایان نامه ارشد روانشناسی عمومی

انجام پایان نامه ارشد زبان

انجام پایان نامه ارشد شبکه های کامپیوتری

انجام پایان نامه ارشد صنایع

انجام پایان نامه ارشد طراحی شهری

انجام پایان نامه ارشد عمران زلزله

انجام پایان نامه ارشد عمران مدیریت ساخت

انجام پایان نامه ارشد کامپیوتر

انجام پایان نامه ارشد مدیریت

انجام پایان نامه ارشد مدیریت ساخت

انجام پایان نامه مدیریت صنعتی

انجام پایان نامه ارشد مکانیک تبدیل انرژی

انجام پایان نامه ارشد مکانیک طراحی کاربردی

انجام پایان نامه ارشد مهندسی شیمی

انجام پایان نامه ارشد مهندسی صنایع

انجام پایان نامه ارشد مهندسی کامپیوتر

انجام پایان نامه ارشد مهندسی هوافضا

انجام پایان نامه باستان شناسی

انجام پایان نامه برق

انجام پایان نامه برق قدرت

انجام پایان نامه برق کنترل

انجام پایان نامه بهداشت محیط

انجام پایان نامه بیوانفورماتیک

انجام پایان نامه تبدیل انرژی

انجام پایان نامه در تبریز

انجام پایان نامه تجارت الکترونیک

انجام پایان نامه تحقیق در عملیات

انجام پایان نامه تربیت بدنی ارشد

انجام پایان نامه حقوق بین الملل

انجام پایان نامه حقوق جزا

انجام پایان نامه حقوق خصوصی

انجام پایان نامه حقوق تجارت بین الملل

انجام پایان نامه حقوق عمومی

انجام پایان نامه حقوق مالکیت فکری

انجام پایان نامه حقوقی

انجام پایان نامه حقوق مالی

انجام پایان نامه حقوق خانواده

انجام پایان نامه حقوق محیط زیست

انجام پایان نامه حمل و نقل

انجام پایان نامه دکتری حسابداری

انجام پایان نامه حسابداری در مشهد

انجام پایان نامه در اصفهان

انجام پایان نامه در اهواز

انجام پایان نامه در مشهد

انجام پایان نامه دکتری ادبیات فارسی

انجام پایان نامه دکتری برق

انجام پایان نامه دکتری برق الکترونیک

انجام پایان نامه دکتری برق قدرت

انجام پایان نامه دکتری برق کنترل

انجام پایان نامه دکتری مکانیک

انجام پایان نامه دکتری اقتصاد

انجام پایان نامه دکتری عمران

انجام پایان نامه دکتری کامپیوتر

انجام پایان نامه دکتری مدیریت صنعتی

انجام پایان نامه دکتری جامعه شناسی

انجام پایان نامه دکتری صنایع غذایی

انجام پایان نامه دکتری مهندسی پزشکی

انجام پایان نامه دکتری مهندسی شیمی

انجام پایان نامه رشته دامپزشکی

انجام پایان نامه رشته ژنتیک

انجام پایان نامه روانشناسی ارشد

انجام پایان نامه روانشناسی بالینی

انجام پایان نامه روانشناسی تربیتی

انجام پایان نامه ریاضی

انجام پایان نامه ریاضی مالی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ریاضی محض کاربردی

انجام پایان نامه زبان انگلیسی

انجام پایان نامه زبان شناسی

انجام پایان نامه زیست شناسی

انجام پایان نامه زبان آلمانی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد دکتری زبانشناسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد آموزش زبان انگلیسی

انجام پایان نامه زنجیره تامین

انجام پایان نامه ساخت و تولید

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد عمران سازه های هیدرولیکی

انجام پایان نامه شبکه عصبی

انجام پایان نامه شهرسازی

انجام پایان نامه ارشد دکتری شیمی فیزیک دارویی

انجام پایان نامه صنایع

انجام پایان نامه صنایع غذایی

انجام پایان نامه علوم قرآن و حدیث

انجام پایان نامه عمران

انجام پایان نامه عمران آب

انجام پایان نامه عربی

انجام پایان نامه علوم اجتماعی

انجام پایان نامه علوم تربیتی

انجام پایان نامه ارشد علوم سیاسی

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

انجام پایان نامه علوم دامی

انجام پایان نامه فلسفه

انجام پایان نامه فلوئنت

انجام پایان نامه فیزیک

انجام پایان نامه فیزیولوژی ورزشی کاربردی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد برق

انجام پایان نامه جغرافیا و برنامه ریزی شهری روستایی

انجام پایان نامه جغرافیای سیاسی روستایی پزشکی اقتصادی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد حسابداری

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مکانیک

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد صنایع غذایی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد حقوق عمومی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد تربیت بدنی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد روانشناسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد صنایع

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر نرم افزار

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مترجمی زبان انگلیسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد محیط زیست

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی پزشکی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مدیریت ساخت

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی مواد

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی نفت

انجام پایان نامه کارشناسی روانشناسی

انجام پایان نامه کارشناسی کامپیوتر

انجام پایان نامه کارشناسی مکانیک

انجام پایان نامه کارشناسی مهندسی صنایع

انجام پایان نامه کارشناسی مهندسی مواد

انجام پایان نامه گردشگری

انجام پایان نامه مدیریت مالی

انجام پایان نامه مدیریت ساخت

انجام پایان نامه مدیریت پروژه

انجام پایان نامه مدیریت رسانه

انجام پایان نامه مدیریت دولتی

انجام پایان نامه مدیریت فناوری اطلاعات

انجام پایان نامه مدیریت ورزشی

انجام پایان نامه مهندسی مکانیک

انجام پایان نامه مهندسی نفت

انجام پایان نامه مهندسی مالی

انجام پایان نامه مهندسی هسته ای

انجام پایان نامه مهندسی شهرسازی

انجام پایان نامه نجوم

انجام پایان نامه هوش مصنوعی

انجام پایان نامه ارشد زمین شناسی

انجام پایان نامه اقتصاد سنجی

انجام پایان نامه ارشد اقتصاد

انجام پایان نامه دکتری

انجام پایان نامه دکتری عمران سازه

انجام رساله دکتری مدیریت

انجام پایان نامه جامعه شناسی

انجام پایان نامه روابط بین الملل

انجام پایان نامه دکتری علوم تربیتی

انجام پایان نامه ارشد حمل و نقل

انجام پایان نامه ارشد hse

انجام پایان نامه پرستاری

انجام پایان نامه پردازش تصویر

انجام پایان نامه پزشکی عمومی

انجام پروژه eviews

انجام پایان نامه کشاورزی

انجام پایان نامه gis

انجام پایان نامه ارشد mba

انجام پایان نامه مدیریت منابع انسانی

انجام پایان نامه داروسازی

انجام پایان نامه دندانپزشکی

انجام پایان نامه ارشد مکاترونیک

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد به انگلیسی

انجام پایان نامه خارج از کشور

انجام پایان نامه رایانش ابری

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد راه و ترابری

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد سنجش از دور

انجام پایان نامه ارشد نقشه برداری

انجام پایان نامه شیمی فیزیک

انجام پروژه مکاترونیک

انجام پایان نامه شیمی

انجام پروژه متلب مهندسی برق

انجام پایان نامه ارشد مدیریت جهانگردی

انجام پایان نامه با flow 3d

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مکانیک در اصفهان

انجام مقاله در مشهد

انجام پروژه دانشجویی ریاضی

انجام سمینار دکتری

انجام پایان نامه حسابداری اصفهان

انجام تضمینی پایان نامه اصفهان

انجام پایان نامه مهندسی مکانیک ارتعاشات

انجام پایان نامه زاهدان

انجام پایان نامه زبان و ادبیات فارسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد جامعه شناسی

انجام پایان نامه ارشد حقوق خصوصی

انجام مقالهisi  مهندسی شیمی

انجام پایان نامه حقوق جزا و جرم شناسی

انجام پایان نامه مهندسی معدن

انجام پایان نامه مهندسی متالورژی

انجام سمینار و پایان نامه

انجام مقاله isi

انجام مقاله پژوهشی

انجام مقاله دانشجویی

انجام مقاله مروری

انجام مقاله و پایان نامه

انجام مقاله پردازش تصویر

انجام مقاله در اصفهان مشهد شیراز تبریز

انجام سمینار دانشجویی

انجام سمینار ارشد

انجام سمینار کارشناسی ارشد برق

انجام سمینار کارشناسی ارشد کامپیوتر

انجام سمینار کارشناسی ارشد عمران

انجام سمینار حقوق

انجام سمینار کارشناسی ارشد مکانیک

انجام سمینار مهندسی پزشکی

انجام سمینار مهندسی صنایع

انجام مقاله isi معماری

انجام پروژه اسپن پلاس

انجام پروژه به زبان اسمبلی

انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی

انجام پروژه تصمیم گیری چند معیاره

انجام پروژه شبیه سازی با فلوئنت

انجام پروژه r

انجام مقاله علمی پژوهشی

انجام پایان نامه مدیریت بازرگانی

انجام پایان نامه ارشد عمران ژئوتکنیک

انجام شبیه سازی مقالات برق قدرت

انجام پایان نامه عمران سازه

انجام پایان نامه مهندسی پزشکی

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

انجام پایان نامه علوم پزشکی

انجام پروژه سیستم دینامیک

انجام پایان نامه در شیراز

انجام پایان نامه ماشین لرنینگ

انجام رساله دکتری مهندسی صنایع

انجام پایان نامه عمران در اصفهان مشهد شیراز اهواز

انجام پروژه مدیریت مالی

انجام پایان نامه مکانیک سیالات

انجام پایان نامه مدیریت استراتژیک

انجام پروژه زنجیره تامین

انجام پروژه جوشکاری اصطکاکی

انجام پروژه spss

انجام پایان نامه به زبان انگلیسی

انجام پروژه cfd

انجام پروژه طراحی صنعتی

انجام پروژه زمین شناسی

انجام پروژه تحلیل آماری

انجام شبیه سازی با ads

انجام مقاله isi زبان انگلیسی

انجام پروژه مدیریت ریسک

انجام پروژه مدیریت عملیات

انجام پروژه های دانشجویی رشته مدیریت

انجام پروژه مدیریت صنعتی

انجام پروژه c++

انجام پروژه اقتصاد سنجی

انجام پروژه اقتصاد مهندسی

انجام پروژه اقتصاد کشاورزی

انجام پروژه الکترونیک

انجام پروژه انسیس فلوئنت

انجام پروژه اجزا محدود با متلب

انجام پروژه اندروید

انجام پروژه با پایتون

انجام پروژه با متلب

انجام پروژه برنامه نویسی جاوا

انجام پروژه با نرم افزار ونسیم

انجام پروژه با کامسول

انجام پروژه برای خارج از کشور

انجام پروژه برنامه نویسی اندروید

انجام پروژه برنامه نویسی متلب

انجام پروژه برنامه نویسی سی شارپ

انجام پروژه برنامه نویسی اسمبلی

انجام مقاله دکتری

انجام مقاله کنفرانسی

انجام مقاله isi برق

انجام مقاله isi عمران

انجام مقاله نویسی

انجام مقاله isi در اصفهان

قیمت هزینه مراحل انجام مقاله isi

چاپ مقاله isi با ایمپکت بالا

انجام مقاله q1

چاپ مقاله isi در کمترین زمان

موسسه پایان نامه نویسی در شیراز

انجام مقاله علمی پژوهشی قیمت

انجام مقاله حسابداری

انجام مقاله عمران

انجام مقاله صنایع غذایی

انجام مقاله کلاسی

انجام مقاله کارشناسی

انجام مقاله رشته کامپیوتر

انجام مقاله داده کاوی

انجام مقاله محیط زیست

انجام مقاله مدیریت

انجام مقاله مهندسی پزشکی

انجام مقاله مهندسی برق

انجام پروژه ونسیم

انجام پروژه یادگیری ماشین

انجام پروژه یادگیری تقویتی

انجام پروژه یادگیری عمیق

انجام شبیه سازی متلب

انجام شبیه سازی مقاله

انجام شبیه سازی کامسول

انجام شبیه سازی پایان نامه

انجام شبیه سازی با r

انجام شبیه سازی با ns2

انجام شبیه سازی با کلودسیم

انجام شبیه سازی دینامیک مولکولی

انجام پروژه برق قدرت صنعتی کنترل مخابرات

انجام پروژه بیوانفورماتیک

انجام پروژه پایانی کارشناسی

انجام پروژه پایگاه داده

انجام پروژه پردازش تصویر با پایتون

انجام پروژه پردازش تصویر با در متلب

انجام پروژه پلکسیس

انجام پروژه پویایی سیستم

انجام پروژه تحقیق در عملیات

انجام پروژه تحلیل پوششی داده ها

انجام پروژه تحلیل خطر زلزله

انجام پروژه تاسیسات مکانیکی

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

انجام پروژه ترنسیس

انجام پروژه ترمودینامیک

انجام پروژه تهویه مطبوع

انجام پروژه جامعه شناسی

انجام پروژه جاوا

انجام پروژه جاوا اسکریپت

انجام پروژه جایگزین خدمت سربازی

انجام پروژه جی آی اس

انجام پروژه حمل و نقل

انجام پروژه حسابرسی

انجام پروژه مالی حسابداری

انجام پروژه حین خدمت سربازی

انجام پروژه دانشجویی gis

انجام پروژه دانشجویی برنامه نویسی پایتون

انجام پروژه رباتیک

انجام پروژه سیلواکو

انجام پروژه سیمولینک متلب

انجام پروژه سنجش از دور

انجام پروژه سی پلاس پلاس

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

انجام پروژه شبکه های کامپیوتری

انجام پروژه شبیه سازی

انجام پروژه شبیه سازی با آرنا

انجام پروژه شبیه سازی با متلب

انجام پروژه شبیه سازی کامسول

انجام پروژه شبیه سازی دینامیک مولکولی

انجام پروژه شهرسازی

انجام پروژه طراحی اجزا

انجام پروژه طراحی الگوریتم

انجام پروژه لومریکال

انجام پروژه با نرم افزار گمز

انجام پروژه متن کاوی

انجام پروژه بهینه سازی متلب

انجام پروژه فرترن

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون

انجام پروژه دانشجویی یادگیری ماشین

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون

انجام پروژه های برنامه نویسی پایتون

انجام پروژه های برنامه نویسی متلب

انجام پروژه طرح توجیهی

انجام پروژه علوم تربیتی

انجام پروژه فلک

انجام پروژه فوق لیسانس

انجام پروژه فازی

انجام پروژه کارشناسی

انجام پروژه کارشناسی ارشد

انجام پروژه کارشناسی برق

انجام پروژه کارشناسی مهندسی شیمی

انجام پروژه کسر خدمت سربازی

انجام پروژه کامفار

انجام پروژه کسری حین خدمت

انجام پروژه کنترل چند متغیره

انجام پروژه کنترل خطی

انجام پروژه لب ویو

انجام پروژه لمپس

انجام پروژه لیزرل

انجام پروژه لیسانس

انجام پروژه با لینگو

انجام پروژه لینوکس

انجام پروژه ماشین دیپ لرنینگ

انجام پروژه مهندسی پزشکی

انجام پروژه متمتیکا

انجام پروژه مدیریت استراتژیک

انجام پروژه میپل

انجام پروژه نت لوگو

انجام پروژه نقشه برداری

انجام پروژه های دانشجویی زبان انگلیسی

انجام پروژه های دانشجویی کامپیوتر

انجام پروژه های دانشجویی پایتون

انجام پروژه های دانشجویی عمران

انجام پروژه های دانشجویی برق

انجام پروژه های دانشجویی پاورپوینت

انجام پروژه های دانشجویی الکترونیک

انجام پروژه های دانشجویی مکانیک

انجام پروژه های دانشجویی حسابداری

انجام پروژه های دانشجویی زیست شناسی

انجام پروژه های دانشجویی در اصفهان مشهد شیراز تبریز

انجام پروژه واقعیت افزوده

انجام پروژه وریلاگ

انجام پروژه اپنسیس

انجام پروژه آب و فاضلاب دانشجویی

انجام پروژه های دانشجویی روانشناسی

انجام پروژه های دانشجویی شهرسازی

انجام پروژه های دانشجویی برنامه ریزی شهری

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی صنایع

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی شیمی

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی مواد

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی نفت

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی مکانیک

انجام پروژه های دانشجویی فناوری اطلاعات
انجام پایان نامه فنی مهندسی
انجام پایان نامه علوم انسانی
انجام پایان نامه علوم پایه
انجام پایان نامه پزشکی و پیراپزشکی
You may have missed
معرفی موسسه پژوهشی آرمان
1 min read

    دسته‌بندی نشده

معرفی موسسه پژوهشی آرمان
دسامبر 22, 2023

اریم به آموزش یادگیری عمیق با پایتون بپردازیم. یادگیری عمیق یا deep learning یک حوزه از هوش مصنوعی (AI) و زیر مجموعه یادگیری ماشین (machine learning) محسوب می‌شود و با الگوریتم‌هایی سر و کار دارد که از ساختار بیولوژیک و کارکرد مغز برای کمک به ماشین‌ها با استفاده از هوش، الهام گرفته اند. از یادگیری عمیق برای ساخت و توسعه انواع شبکه عصبی (پرسپترون های چند لایه (MLP)، CNN، RNN و LSTM) استفاده می شود.

از یادگیری عمیق می‌توان برای انجام پروژه های مختلف علم داده (data science) از جمله تجزیه و تحلیل کسب و کار (Business analytics)، داده کاوی (data mining)، تحزیه و تحلیل متن (text analytics) و پردازش تصویر استفاده کرد.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

یادگیری ماشین را می‌توان فرآیند بکارگیری هوش در سیستم یا ماشین بدون برنامه نویسی آشکار (explicit programming) تعریف کرد.

متأسفانه در خصوص یادگیری این تخصص مهم، تعدادی باور اشتباه وجود دارد؛ از جمله داشتن دانش بسیار قوی در حوزه خطی، دانش عمیق در خصوص شبکه های عصبی، دانستن در خصوص آمار و احتمالات (Statistics and probabilities)، آشنایی کافی از یادگیری ماشین (Machine learning)، داشتن مدرک دکترا در رشته آمار و یا علوم کامپیوتر و یا داشتن حداقل 10 سال سابقه کار در حوزه توسعه یادگیری ماشین. تمام این باورها غلط و اشتباه هستند.

پایتون به دلیل سادگی در برنامه نویسی و قدرت زیاد، امروزه در رده محبوب ترین زبان‌های برنامه نویسی دنیا قرار دارد. برای توسعه مدل یادگیری عمیق با پایتون از سه کتابخانه محبوب استفاده می‌شود: Theano، Tensorflow و Keras. دو کتابخانه اول هم به صورت مستقیم و هم به صورت پشتیبان برای توسعه شبکه های عصبی (neural networks) قرار می گیرند.

Keras، کتابخانه ای محبوب و پیشرفته‌ است که به راحتی می‌توان مدل های شبکه های عصبی را با آن در پایتون ساخت و توسعه داد. Theano  و Tensorflow که دو کتابخانه عددی قدرتمند برای یادگیری عمیق محسوب می شوند، به عنوان پیشتیبان Keras برای توسعه یادگیری عمیق به صورت سریع و راحت مورد استفاده قرار می گیرند. مراحل توسعه یادگیری عمیق با Keras را می‌توان در گام‌های زیر تعریف کرد:

    توصیف مدل (defining model)
    کامپایل کردن مدل (model compiling)
    Fit model
    ارزیابی مدل (Accuracy, F1 score, recall , …)

 
سرفصل های دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با پایتون
فصل 1 : معرفی و آشنایی با یادگیری عمیق

    معرفی دوره
    آشنایی و نصب کتابخانه Theano
    آشنایی و نصب کتابخانه Tensorflow
    آشنایی و نصب کتابخانه Kerasمروری مبانی برنامه نویسی با پایتون با تمرکز بر داده کاوی و یادگیری ماشین
    شروع کار با پایتون
    انواع ساختار داده
    برنامه‌ های کنترلی
    انواع توابع
     Iteratorها
    Comprehensionها
    Generator‌ها
    کلاس‌ها

    کار با کتابخانه Numpy
    کار با کتابخانه Pandas

 
فصل 2 : پرسپترون های چند لایه (MLP)

    آشنایی با MLP و ساختار آن
    توسعه اولین مدل یادگیری عمیق بر روی دیتاست بیماران دیابتی
        لایه‌های تمام متصل (fully connected layers)
        Kernel initializer
        توابع فعال سازی در لایه‌های مختلف
        توابع loss
        توابع بهینه سازی
        Metrics
        Epochs
        Batch size
        ارزیابی دقت پیش بینی مدل
    روش‌های ارزیابی عملکرد یادگیری عمیق
        روش اتوماتیک
        روش دستی
        روش Cross validation

    ارزیابی مدل با کتابخانه Scikit learn برای یادگیری ماشین
    پروژه 1: طبقه بندی چندگانه بر روی دیتاست گیاهان
    پروژه 2: طبقه بندی دیتاست سونار به همراه پیش پردازش دیتا
    پروژه 3: پیش بینی قیمت خانه
    ذخیره کردن مدل و وزن‌های شبکه‌های عصبی
    حفظ بالاترین دقت پیش بینی در یادگیری عمیق با استفاده از checkpoint
    درک رفتار مدل با رسم دقت پیش بینی
    ساخت لایه Drop out برای regularization و کاهش over fitting

 
فصل 3 : شبکه‌های عصبی کانولوشنالی (CNN)

    آشنایی با CNN  و ساختار آن
    پروژه 4: طبقه بندی تصاویر اعداد با استفاده از MLP
    پروژه 5: طبقه بندی تصاویر اعداد با استفاده از CNN
    پروژه 6: تشخیص اشیا در تصاویر با CNN
    پروژه 7: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با CNN

 
فصل 4 : شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

    آشنایی با RNN  و ساختار آن
    پیش بینی سری‌های زمانی تعداد مسافران خط هوایی با استفاده از MLP
    پروژه 8: پیش بینی تعداد مسافران خط هوایی با RNN،  LSTM
    پروژه 9: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با LSTM

 
فصل 5 : پروژه های پیشرفته یادگیری عمیق

    پروژه 10: ساخت موتور جستجو
    پروژه 11: طبقه متن پیامک‌های مردم با MLP، CNN، RNN و LSTM

 
لینک دوره های دیگر

    آموزش داده کاوی و یادگیری ماشینی با IBM SPSS modeler
    آموزش جامع مبانی و مفاهیم داده کاوی و یادگیری ماشین
    آموزش داده کاوی و یادگیری ماشینی با پایتون
    آموزش متن کاوی با پایتون
    پکیج آموزش جامع علم داده با پایتون
    آموزش داده کاوی با رپیدماینر
    آموزش تصویر کاوی با رپیدماینر
    آموزش متن کاوی و وب کاوی با رپیدماینر
    پکیج آموزش جامع علم داده با رپیدماینر RapidMiner
    آموزش جامع هوش تجاری BI و تحلیل داده با تبلو Tableau

 
حاصل دوره

دانشجویان عزیز پس از پایان این دوره:

    می توانند پروژه‌های داده کاوی را به کمک انواع شبکه‌های عصبی (MLP، CNN، RNN و RNN-LSTM) را انجام دهند.
    به دلیل محبوبیت و کاربردی بودن زیاد این تخصص، در فرآیند استخدام به عنوان یک data scientist، مهاجرت تحصیلی و کاری بسیار مؤثر است.

 

نکته : این دوره و دیگر دوره های بنده دارای پشتیبانی روزانه برای پاسخ به سؤالات دانشجویان می باشد.

توجه : با هدف یادگیری کامل و تسلط به مباحث دوره، در صورت داشتن هر گونه سؤال، راهنمایی و نیاز به توضیحات بیشتر در خصوص فرآیندها و عملگرهای آموزش، دانشجویان محترم می توانند با ارسال تیکت از طریق بخش حساب کاربری و تیکت پشتیبانی با بنده در ارتباط باشند.
فصل اول - معرفی و آشنایی با یادگیری عمیق
معرفی دوره ویدئو

16:15
پیش نمایش
آشنایی و نصب کتابخانه Theano ویدئو

06:21
خصوصی
آشنایی و نصب کتابخانه Tensorflow ویدئو

02:46
خصوصی
آشنایی و نصب کتابخانه Keras ویدئو

04:39
خصوصی
مرور مبانی برنامه نویسی با پایتون با تمرکز بر داده کاوی و یادگیری ماشین ویدئو

01:02:36
خصوصی
کار با کتابخانه Numpy ویدئو

29:48
خصوصی
کار با کتابخانه Pandas ویدئو

22:01
خصوصی
فصل دوم - شبکه‌های عصبی MLP
پرسپترون‌های چندلایه (Multilayer Perceptrons - MLP) ویدئو

14:59
خصوصی
توسعه اولین مدل یادگیری عمیق با دیتاست بیماران دیابتی ویدئو

25:25
پیش نمایش
روش های ارزیابی عملکرد یادگیری عمیق ویدئو

27:44
خصوصی
ارزیابی مدل با کتابخانه Scikit learn برای یادگیری ماشین ویدئو

08:15
خصوصی
پروژه 1 : طبقه بندی چندگانه بر روی دیتاست گیاهان ویدئو

18:58
خصوصی
پروژه 2 : طبقه بندی دیتاست سونار به همراه پیش پردازش دیتا ویدئو

13:06
خصوصی
پروژه 3 : پیش بینی قیمت خانه ویدئو

04:19
خصوصی
ذخیره کردن مدل و وزن‌های شبکه‌های عصبی ویدئو

10:04
خصوصی
حفظ بالاترین دقت پیش بینی در یادگیری عمیق با استفاده از checkpoint ویدئو

15:17
خصوصی
درک رفتار مدل با رسم دقت پیش بینی ویدئو

13:10
خصوصی
ساخت لایه Drop out برای regularization و کاهش over fitting ویدئو

24:14
خصوصی
فصل سوم - شبکه‌های عصبی کانولوشنالی (CNN)
شبکه های عصبی کانولوشنالی (CNN) ویدئو

08:51
خصوصی
پروژه 4: طبقه بندی تصاویر اعداد با MLP ویدئو

14:53
خصوصی
پروژه 5: طبقه بندی تصاویر اعداد با CNN ویدئو

17:04
خصوصی
پروژه 6: تشخیص اشیا در تصاویر با CNN ویدئو

21:59
خصوصی
پروژه 7: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با CNN ویدئو

24:34
خصوصی
فصل چهارم - شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
شبکه عصبی بازگشتی (RNN) ویدئو

04:51
خصوصی
پیش بینی سری‌های زمانی تعداد مسافران خط هوایی با استفاده از MLP ویدئو

09:14
خصوصی
پروژه 8: پیش بینی تعداد مسافران خط هوایی با RNN، LSTM ویدئو

15:34
خصوصی
پروژه 9: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با LSTM ویدئو

07:10
خصوصی
فصل پنجم - پروژه های پیشرفته یادگیری عمیق
پروژه 10: ساخت موتور جستجو ویدئو

19:01
خصوصی
پروژه 11: طبقه متن پیامک‌های مردم با MLP، CNN، RNN و LSTM ویدئو

27:34
خصوصی
دیتاست های دوره فایل های ضمیمه
خصوصی
سورس کدهای دوره فایل های ضمیمه

همیارپروژه چه پروژه های یادگیری تقویتی را میتواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های کمک درسی یادگیری تقویتی
    انجام پروژه های یادگیری تقویتی با نرم افزار متلب
    انجام پروژه درس یادگیری تقویتی
    قیمت مناسب پروژه های یادگیری تقویتی

 یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی شاخه ای از یادگیری ماشین می باشد که عامل agent را قادر به یادگیری در فضای تعاملی می کند. که اینکار با استفاده از آزمون و خطا و اعمال تجربیات شکل میگیرد. یادگیری تقویتی همانند یادگیری نظارت شده از نگاشت بین ورودی و خروجی استفاده می کند. در یادگیری تقویتی بازخوردهای فراهم شده جهت عامل مجموعه صحیحی از اعمال جهت انجام دادن وظیفه ای بکار می رود. برای فرموله کردن یک مسئله در یادگیری تقویتی، نیاز به موارد زیر است:

    محیط (Environment): شامل جهان فیزیکی است که عامل در آن عمل می‌کند.
    حالت (State): موقعیت کنونی عامل.
    پاداش (Reward): بازخورد از محیط.
    سیاست (Policy): راهی جهت نگاشت حالت عامل به عمل.
    ارزش (Value): پاداش آینده که یک عامل با اقدام به یک عمل در یک حالت ویژه ای به آن دست پیدا می کند.

ویژگی های مهم یادگیری تقویتی:

    دارای اهداف متفاوتی نسبت به دیگر یادگیری ها.
    هدف، پیدا کردن مدل داده مناسب که «پاداش انباره‌ای کل» (total cumulative reward) را برای عامل بیشینه است.

خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های شبکه عصبی
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های متن کاوی
انجام پروژه های یادگیری عمیق

برای انجام پروژه یادگیری تقویتی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های یادگیری تقویتی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه یادگیری تقویتی را میتوانیم برایتان انجام دهیم. کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های یادگیری تقویتی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های کمک درسی یادگیری تقویتی:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های کمک آموزشی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و در کلاس ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای یادگیری تقویتی ارائه خواهیم داد.

چرا پروژه یادگیری تقویتی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های یادگیری تقویتی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه یادگیری تقویتی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه یادگیری تقویتی به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های یادگیری تقویتی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

کیفیت در انجام پروژه های یادگیری تقویتی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های یادگیری تقویتی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه یادگیری تقویتی خود برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۴۸ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

نمونه پروژه های آماده یادگیری تقویتی:
عذر میخوام من یک پروژه پردازش زبان طبیعی با deep learning به زبان پایتون دارم انجام میدین؟

 پروژه پردازش زبان طبیعی با استفاده از deep learning با زبان پایتون هست.

موضوع پروژه خلاصه سازی(summerization) به روش extractive میباشد. برای انجام پروژه حتما باید از deep learning استفاده شود و برای کد نویسی هم نیاز نیست از صفر تا صد کد نوشته شود بلکه میتوانیم مثلا از دو سه نمونه کد آماده از سایت هایی مثل گیتهاب استفاده کنیم و این کدها رو با هم تلفیق کنیم و یک نوآوری در آن انجام دهیم مثلا در مدل یادگیری و لایه های آن یک تغییری ایجاد کنیم(مثلا تعداد لایه ها را افزایش دهیم). برای یادگیری عمیق هم میتوان از cnn,rnn و… استفاده کرد.( ترجیها مدل ساده پیاده سازی شود)

و ضمنا پیاده سازی یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه keras است.

من یک سری لینک هم از پیاده سازی ها قرار میدم مطالعه بفرمایید و ببینید آیا میشه از این نمونه کدها استفاده شود یا خیر. اگر میشود که استفاده کنید اگر نه که خودتان میتوانید نمونه ای دیگر انتخاب کنید. و در صورت انجام باید به بنده اطلاع دهید که از کدام نمونه کد استفاده کرده اید و تغییری که ایجاد کردید چه بوده است.

و اینکه نمیخوام برنامه سنگین و پیچیده باشه تا حد امکان ساده باشه.

در صورت نیاز به انجام این پروژه و انجام پروزه های مشابه با ما تماس بگیرید:



تماس حاصل فرمایید.
زمان و کیفیت انجام پروژه های یادگیری عمیق چه مدت است؟

بحث زمان در انجام پروژه های یادگیری عمیق شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های یادگیری عمیق همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از انجام پروژه یادگیری عمیق مطمئن شوم؟

کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید و پروژه یادگیری عمیق خود را به ما بسپارید. تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید.
راه های ثبت سفارش پروژه یادگیری عمیق:
انجام پروژه های یادگیری عمیق (deep learning)

گروه آریاپروژه با  داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی یادگیری عمیق را با بهترین کیفیت تحویل شما  عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.

انجام پروژه  یادگیری عمیق در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما  عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه یادگیری عمیق خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه یادگیری عمیق با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را

مع مدل سازی پیشرفته یادگیری عمیق (deep learning) با پایتون

دوره آموزش مدل سازی پیشرفته و شبکه عصبی و دیپ لرنینگ، به دانشجویان و علاقمندان به هوش مصنوعی ارائه می‌شود.

در این دوره، به بررسی روش‌های پیشرفته مدل سازی، شبکه‌های عصبی و دیپ لرنینگ پرداخته می‌شود. هدف این دوره، آموزش تکنولوژی‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی است که در آینده با استفاده از آن‌ها، محاسبات بسیار پیچیده را با سرعت بالا و دقت بالاتر انجام خواهند شد. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، مسائل پروژکت های خود را حل کنید به سطح خوبی از دانش هوش مصنوعی برسید.

*** توجه کنید که سرفصل های ذکر شده کلی میباشید در هر قسمت و هر سرفصل ما پروژه عملی و کاربردی و تکنیک های کد زنی داریم***

 

سرفصل های دوره :

فصل اول: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

1) آشنایی اولیه با شبکه‌های عصبی

2) آشنایی با فریم ورک های مختلف

3) آشنایی با فریمورک تنسورفلو و کراس

4) پروژه یک برای آشنایی بیشتر

5) پروژه دو برای آشنایی بیشتر

6) شبکه‌های عصبی کانولوشنی و پیاده‌سازی آن‌ها

7) توابع فعال ساز

8) کار با داده‌های حجیم

9) آشنایی با مدل های یادگیری معروف

10) پیاده سازی یکی از مدل های معروف با کراس و تنسورفلو

11) تحلیل متنی semantic

12)شبکه‌های چند کاناله  

13) خلاصه فصل

فصل دوم :مباحث پیشرفته

1) شبکه‌های بازگشتی

2) یادگیری انتقالی

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

3) پروژه سیستم مترجم هوش مصنوعی

4) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

5) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

 فصل سوم : مباحث تکمیلی مهم

1) آشنایی با reinforcement learning

2) پروژه تاکسی خودران با یادگیری تقویتی (اختیاری)

3) آشنایی با Federated learning

4) آشنایی با متالرنینگ

5) آشنایی با شبکه‌های Generative learning

6) دامه راه

 

 

 


پیش نیاز های دوره :

    آشنایی با ریاضیات
    دوره مدل سازی پایه
    زبان پایتون


فهرستـــ ویدیوها
مدت زمان دوره 12:5:00

    با مشاهده آنلاین جلسات در سایت ، هزینه اینترنت شما به صورت نیم بها محاسبه خواهد شد.

1

    پیش از شروع بخش اول

00:05:00
2

    آماده سازی و شناخت محیط های عملیاتی

00:05:00
3

    بررسی سر فصل های دوره

00:05:38
4

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش اول

00:18:00
5

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش دوم

00:16:00
6

    مثالی دیگر از معادله درجه یک

00:08:00
7

    بررسی فریم ور ک های مختلف برای پیاده سازی شبکه های عصبی

00:05:00
8

    بررسی ماژول keras | بررسی شبکه های عصبی با tensorflow playground

00:17:00
9

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist

00:19:10
10

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist بخش دوم

00:23:00
11

    بررسی نکات بیشتر درباره شبکه عصبی و نکات بیشتر

00:20:00
12

    قسمت ویژه | فلش بک به دوره ماشین لرنینگ و بررسی هم بستگی میان داده ها

00:18:30
13

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص بیماری قبلی

00:25:00
14

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای خطی برای بررسی Regression

00:20:00
15

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای غیر خطی و Fine Tune مدل قبلی

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

00:10:12
16

    بررسی کامل توابع فعال ساز | Activation functions

00:05:12
17

    استفاده از Activation functions برای حل مسایل غیر خطی

00:05:24
18

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش اول

00:15:32
19

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش دوم | بررسی stride و kernel

00:09:00
20

    قسمت اضافه : معرفی منابع برای شبکه های عصبی

00:02:00
21

    پیاده سازی شبکه کانولوشنی و حل مثال دست نوشته بخش اول

00:22:00
22

    بررسی overfit و underfit

00:10:00
23

    بررسی نکات و جزییات بررسی overfit بر روی مدل

00:11:32
24

    بررسی padding و استفاده در شبکه کانولوشنی

00:10:00
25

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص Fashion Mnist | مفهوم DropOut

00:33:00
26

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data

00:20:00
27

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data بخش دوم

00:19:00
28

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB

00:23:00
29

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB بخش دوم

00:05:00
30

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding|

00:22:00
31

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding| بخش دوم

00:23:00
32

    بررسی مفهوم شبکه های چند کاناله و پیاده سازی

00:20:00
33

    تست از مدل آموزش دیدمون برای تشخیص نظر کاربران

00:15:00
34

    بررسی و جمع بندی فصل

00:06:00
35

    بررسی شبکه های عصبی بازگشتی

00:12:00
36

    بررسی LSTM و انواع شبکه های بازگشتی

00:19:00
37

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل

00:20:00
38

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل بخش دوم

00:16:00
39

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet

00:15:17
40

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش دوم

00:19:05
41

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش سوم

00:10:00
42

    بررسی Transfer learning و بررسی قفل لایه ها

00:12:00
43

    بررسی و خلاصه transfrer| سخنی کوتاه راجع واقعیت

00:12:00
44

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی

00:21:00
45

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش دوم

00:18:00
46

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش سوم

00:13:00
47

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی ایجاد Model

00:15:00
48

    بررسی learning های مختلف

00:10:00
49

    بررسی Reinforcement learning

00:10:00
50

    بررسی Federated learning

00:08:00
51

    سخنی کوتاه و پایانیمع مدل سازی پیشرفته یادگیری عمیق (deep learning) با پایتون

دوره آموزش مدل سازی پیشرفته و شبکه عصبی و دیپ لرنینگ، به دانشجویان و علاقمندان به هوش مصنوعی ارائه می‌شود.

در این دوره، به بررسی روش‌های پیشرفته مدل سازی، شبکه‌های عصبی و دیپ لرنینگ پرداخته می‌شود. هدف این دوره، آموزش تکنولوژی‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی است که در آینده با استفاده از آن‌ها، محاسبات بسیار پیچیده را با سرعت بالا و دقت بالاتر انجام خواهند شد. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، مسائل پروژکت های خود را حل کنید به سطح خوبی از دانش هوش مصنوعی برسید.

*** توجه کنید که سرفصل های ذکر شده کلی میباشید در هر قسمت و هر سرفصل ما پروژه عملی و کاربردی و تکنیک های کد زنی داریم***

 

سرفصل های دوره :

فصل اول: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

1) آشنایی اولیه با شبکه‌های عصبی

2) آشنایی با فریم ورک های مختلف

3) آشنایی با فریمورک تنسورفلو و کراس

4) پروژه یک برای آشنایی بیشتر

5) پروژه دو برای آشنایی بیشتر

6) شبکه‌های عصبی کانولوشنی و پیاده‌سازی آن‌ها

7) توابع فعال ساز

8) کار با داده‌های حجیم

9) آشنایی با مدل های یادگیری معروف

10) پیاده سازی یکی از مدل های معروف با کراس و تنسورفلو

11) تحلیل متنی semantic

12)شبکه‌های چند کاناله  

13) خلاصه فصل

فصل دوم :مباحث پیشرفته

1) شبکه‌های بازگشتی

2) یادگیری انتقالی

3) پروژه سیستم مترجم هوش مصنوعی

4) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

5) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

 فصل سوم : مباحث تکمیلی مهم

1) آشنایی با reinforcement learning

2) پروژه تاکسی خودران با یادگیری تقویتی (اختیاری)

3) آشنایی با Federated learning

4) آشنایی با متالرنینگ

5) آشنایی با شبکه‌های Generative learning

6) دامه راه

 

 

 


پیش نیاز های دوره :

    آشنایی با ریاضیات
    دوره مدل سازی پایه
    زبان پایتون


فهرستـــ ویدیوها
مدت زمان دوره 12:5:00

    با مشاهده آنلاین جلسات در سایت ، هزینه اینترنت شما به صورت نیم بها محاسبه خواهد شد.

1

    پیش از شروع بخش اول

00:05:00
2

    آماده سازی و شناخت محیط های عملیاتی

00:05:00
3

    بررسی سر فصل های دوره

00:05:38
4

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش اول

00:18:00
5

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش دوم

00:16:00
6

    مثالی دیگر از معادله درجه یک

00:08:00
7

    بررسی فریم ور ک های مختلف برای پیاده سازی شبکه های عصبی

00:05:00
8

    بررسی ماژول keras | بررسی شبکه های عصبی با tensorflow playground

00:17:00
9

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist

00:19:10
10

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist بخش دوم

00:23:00
11

    بررسی نکات بیشتر درباره شبکه عصبی و نکات بیشتر

00:20:00
12

    قسمت ویژه | فلش بک به دوره ماشین لرنینگ و بررسی هم بستگی میان داده ها

00:18:30
13

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص بیماری قبلی

00:25:00
14

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای خطی برای بررسی Regression

00:20:00
15

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای غیر خطی و Fine Tune مدل قبلی

00:10:12
16

    بررسی کامل توابع فعال ساز | Activation functions

00:05:12
17

    استفاده از Activation functions برای حل مسایل غیر خطی

00:05:24
18

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش اول

00:15:32
19

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش دوم | بررسی stride و kernel

00:09:00
20

    قسمت اضافه : معرفی منابع برای شبکه های عصبی

00:02:00
21

    پیاده سازی شبکه کانولوشنی و حل مثال دست نوشته بخش اول

00:22:00
22

    بررسی overfit و underfit

00:10:00
23

    بررسی نکات و جزییات بررسی overfit بر روی مدل

00:11:32
24

    بررسی padding و استفاده در شبکه کانولوشنی

00:10:00
25

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص Fashion Mnist | مفهوم DropOut

00:33:00
26

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data

00:20:00
27

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data بخش دوم

00:19:00
28

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB

00:23:00
29

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB بخش دوم

00:05:00
30

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding|

00:22:00
31

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding| بخش دوم

00:23:00
32

    بررسی مفهوم شبکه های چند کاناله و پیاده سازی

00:20:00
33

    تست از مدل آموزش دیدمون برای تشخیص نظر کاربران

00:15:00
34

    بررسی و جمع بندی فصل

00:06:00
35

    بررسی شبکه های عصبی بازگشتی

00:12:00
36

    بررسی LSTM و انواع شبکه های بازگشتی

00:19:00
37

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل

00:20:00
38

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل بخش دوم

00:16:00
39

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet

00:15:17
40

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش دوم

00:19:05
41

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش سوم

00:10:00

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
0936729227642

    بررسی Transfer learning و بررسی قفل لایه ها

00:12:00
43

    بررسی و خلاصه transfrer| سخنی کوتاه راجع واقعیت

00:12:00
44

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی

00:21:00
45

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش دوم

00:18:00
46

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش سوم

00:13:00
47

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی ایجاد Model

00:15:00
48

    بررسی learning های مختلف

00:10:00
49

    بررسی Reinforcement learning

00:10:00
50

    بررسی Federated learning

00:08:00
51

    سخنی کوتاه و پایانیمتعهد میدان