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.
در این دوره آموزشی چه خبره؟
این پکیج شامل چهار وبینار برگزار شده در مورد شبکه های GAN در چالش پایتون می‌باشد.
شبکه عصبی GAN، یکی دیگر از شبکه‌های عصبی مشهور در یادگیری ماشین است که عمر آن به ده سال نمی‌رسد. شبکه عصبی GAN در سال 2014 توسط Ian Goodfellow و همکارانش پیشنهاد شد. شبکه های عصبی GAN مدل‌های مولدی (Generative Models) هستند که داده‌های جدید شبیه داده‌های آموزشی تولید می‌کنند.
شبکه های عصبی GAN میتوانند تصاویری مانند چهره انسان تولید کنند که کاملا ساختگی هستند. چهره‌هایی که ممکن است در دنیای واقعی وجود نداشته باشند.
نکته مهم:
تهیه این مجموعه به منزله دریافت ویدئو آفلاین وبینارهای برگزار شده می باشد.
📘 فرمت تمام ویدئوها بصورت mp4 یا wmv می باشد که به راحتی با نرم افزارهای پخش مدیا اجرا خواهند شد.
📘 در صورت بروز هر گونه مشکل در خرید و دانلود با پست الکترونیکی help.onlinecourses@gmail.com با ما در ارتباط باشید.
4 وبینار در قالب یک مجموعه
پکیج کامل هوش مصنوعی شامل تمام آموزش‌های مرتبط با هوش مصنوعی داخل سایت مرکز آموزش آنلاین و ویدئویی می‌باشد.در این پکیج 14 آموزش شامل آموزش‌های جامع و وبینار می باشد. با تهیه این آموزش میتوانید با شتاب زیاد از صفر به سمت فراگیری علم هوش مصنوعی حرکت کنید.
مزیت مهم : هر آموزش جدید که به این پکیج اضافه گردد در آینده بدون پرداخت هزینه در حساب کاربری مخاطبین این آموزش قرار خواهد گرفت.
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.
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 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.
قوانین ثبت دیدگاه