مجموعه آموزش های شبکه های GAN شامل چهار وبینار برگزار شده در مورد GAN می باشد.
بعد از برگزاری وبینار فایل های وبینار بصورت رایگان در اختیار شرکت کنندگان قرار خواهد گرفت. همچنین ویدئوی این وبینار برای سایر مخاطبینی که در وبینار ثبت نام نکردند از طریق سایت چالش پایتون به فروش خواهد رسید.
مصورسازی داده‌ها به معنی نمایش اطلاعات به شکل شماتیک و برای انتقال واضح و کارآمد اطلاعات است. زمانی که حجم و پیچیدگی داده‌ها بالا باشد، نمایش آن‌ها در قالب تصویر بسیار مفید خواهد بود. با مصورسازی داده‌ها، میتوان الگوها، روندها و همبستگی بین داده‌ها را بهتر درک کرد و آن‌ها را به شکل موثری انتقال داد. اهمیت این کار در رشته‌های مختلف بر کسی پوشیده نیست.
وقتی شما در حال مطالعه این متن هستید در واقع نشان دهنده این است که علاقمند به زبان برنامه نویسی پایتون هستید. بنابراین سعی کردیم زبان برنامه نویسی پایتون را به درستی معرفی کنیم و از قدرت این زبان شیرین سخن بگوییم.
در دوره تکمیلی پایتون در ابتدا مروری به پایتون مقدماتی می گردد سپس به مبحث کلاس ها، شی گرایی و ارث بری پرداخته می شود، همچنین در این دوره انواع رابط های گرافیکی رو مورد بررسی قرار میدیم همچنین شروع به آموزش فریمورک tkinter کردیم و یک پروژه کوچکی رو باهاش انجام دادیم و در انتهای آموزش دیتابیس های متفاوتی رو اومدیم بررسی کردیم از جمله به MySQL، sqlite3 و MongoDB میتوان اشاره کرد. و در نهایت به Git پرداخته شد.
اهمیت بالای یادگیری ماشین در جهان مدرن انکار ناپذیر است و همین حالا در زمینه‌های بسیاری از جمله برای بهینه‌سازی تجربه کاربر در استفاده از وب سایت‌ها مورد استفاده قرار گرفته است. شبکه‌های عصبی نیز کاربردهای بسیاری دارند که از این میان میتوان به تعدیل شبکه‌های اجتماعی و ماشین‌های خودکار اشاره کرد. یادگیری ماشین به لطف افزایش توان پردازش سخت افزاری در سال‌های اخیر رشد چشمگیری را تجربه کرده؛ با این وجود پتانسیل‌های این زمینه بسیار بیشتر از آن چیزی است که تا کنون به آن دست یافته‌ایم.
در سال های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است.دلیل اصلی نهفته در پس «یادگیری عمیق» (Deep Learning) این ایده است که «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) باید از مغز انسان الهام بگیرد.
یادگیری عمیق زیر شاخه ای از یادگیری ماشین است، که اساس آن، بر مبنای یادگیری و نمایش ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است و به زبان ساده تر، هدف اصلی یادگیری عمیق، استخراج ویژگی ها، به صورت هوشمند و طی چند مرحله یادگیری است. نخستین انگیزه در بوجود آمدن این ساختار یادگیری، از بررسی ساختار عصبی مغز انسان الهام گرفته شده است که در آن یاخته‌های عصبی با فرستادن پیام به یکدیگر، درک را امکان‌پذیر می کنند.
در این دوره تمامی مراحل لازم برای ساختن یک ماشین یادگیری تشخیص ایمیل اسپم آموزش داده می‌شود. آموزش‌ها از مباحث تئوری احتمالات آغاز شده و تا یادگیری Bayesian ادامه می‌یابد. سپس مراحل لازم جهت پیاده‌سازی مباحث تئوری در پایتون از ۰ تا ۱۰۰ طی شده است.
