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.
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.
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.
قوانین ثبت دیدگاه