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
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.
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