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
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.
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.
قوانین ثبت دیدگاه