Udemy Deep Learning with TensorFlow 2021
یادگیری عمیق با TensorFlow را بیاموزید. TensorFlow یک سیستم عامل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق منبع باز است. نام TensorFlow از عملیاتی که شبکه های عصبی بر روی آرایه ها یا سنسورهای داده چند بعدی انجام می دهند گرفته شده است. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که مجموعه ای از الگوریتم ها است که از ساختار و عملکرد مغز الهام گرفته شده است. TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشینی است که گوگل ایجاد کرده و از آن برای طراحی ، ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق استفاده کرده است. شما می توانید از کتابخانه TensorFlow do برای محاسبات عددی استفاده کنید که به نظر نمی رسد خیلی خاص باشد ، اما این محاسبات با نمودار جریان داده انجام می شود. در این نمودارها ، گره ها نمایانگر عملکردهای ریاضی هستند ، در حالی که لبه ها نمایانگر داده ها هستند که معمولاً آرایه های داده ای چند بعدی یا حسگرهایی هستند که بین این لبه ها ارتباط برقرار می کنند. به عبارت ساده تر TensorFlow یک کتابخانه منبع باز و محبوب برای تحقیق و تولید است. TensorFlow در پایتون یک کتابخانه ریاضی نمادین است که از جریان داده و برنامه نویسی متمایز برای انجام کارهای مختلف متمرکز بر آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند. TensorFlow موفق می شود مجموعه ای جامع و انعطاف پذیر از ویژگی های فنی را با سهولت استفاده بسیار ترکیب کند. اخیراً در دنیای هوش مصنوعی پیشرفتهای چشمگیری صورت گرفته است ، از پیشرفتهای بسیار تبلیغ شده با اتومبیلهای خودران گرفته تا ماشینهایی که اکنون تقلید می کنند یا در بازیهای ویدیویی واقعاً تبحر دارند. با این حال از آنجا که Google Brain در نوامبر 2015 با چارچوب اختصاصی خود TensorFlow به منبع آزاد رفت محبوبیت این کتابخانه نرم افزاری سرسام آور افزایش یافته و محبوب ترین چارچوب یادگیری عمیق است. TensorFlow شما را قادر می سازد تا نمودارها و ساختارهای جریان داده را برای تعیین نحوه حرکت داده ها از طریق نمودار با گرفتن ورودی ها به عنوان یک آرایه چند بعدی به نام Tensor ایجاد کنید. این به شما امکان می دهد یک فلوچارت برای عملیاتی که می توان روی این ورودی ها انجام داد ، ایجاد کنید ، که در یک انتها می رود و در انتهای دیگر به عنوان خروجی می آید. سازمان های برتر مانند Google ، IBM ، Netflix ، Disney ، Twitter ، Micron ، همه از TensorFlow استفاده می کنند. Uplatz مدرس
دوره آموزشی Udemy Deep Learning with TensorFlow 2021
می باشد که این دوره آموزشی گسترده را در مورد TensorFlow ارائه می دهد. این دوره TensorFlow شامل مبانی TensorFlow ، مولفه ها ، خطوط لوله به موضوعات پیشرفته مانند رگرسیون خطی ، طبقه بندی ، ایجاد ، آموزش و ارزیابی یک شبکه عصبی مانند CNN ، RNN ، رمزگذاران خودکار و غیره با مثالهای TensorFlow است. آموزش TensorFlow به گونه ای طراحی شده است که شما قادر خواهید بود پروژه یادگیری عمیق را براحتی در TensorFlow به روشی آسان و کارآمد اجرا کنید. در دوره آموزشی Deep Learning with TensorFlow 2021 شما با اصول شبکه های عصبی و نحوه ساخت مدل های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow آشنا خواهید شد. این آموزش TensorFlow یک رویکرد عملی برای یادگیری عمیق را برای مهندسان نرم افزار فراهم می کند. شما در ساخت طبقه بندی کننده تصویر پیشرفته و سایر مدل های یادگیری عمیق تجربه عملی خواهید داشت. شما همچنین می توانید از مدلهای TensorFlow خود در دنیای واقعی در دستگاههای تلفن همراه ، cloud و مرورگرها استفاده کنید. سرانجام ، شما از تکنیک ها و الگوریتم های پیشرفته برای کار با مجموعه داده های بزرگ استفاده خواهید کرد. شما مهارت های لازم را برای شروع ایجاد برنامه ها و مدل های هوش مصنوعی خود کسب خواهید کرد. TensorFlow کاملاً مبتنی بر پایتون است. دوره آموزشی Deep Learning with TensorFlow 2021 همچنین مقدمه ای صحیح در مورد مفاهیم برنامه نویسی پایتون ، NumPy ، Matplotlib و Pandas را ارائه می دهد تا بتوانید قبل از ادامه کار برای یادگیری مفاهیم TensorFlow این مهارت ها را در خود این دوره کسب کنید. هدف این آموزش TensorFlow توصیف همه اشیا و روش TensorFlow است.
- آنچه در دوره آموزشی Deep Learning with TensorFlow 2021 خواهید آموخت :
- دانش TensorFlow
- مفاهیم TensorFlow ، توسعه ، کدگذاری و برنامه های کاربردی
- اجزای TensorFlow
- مثالهای TensorFlow
- مقدمه ای بر پایتون ، جبر خطی ، Matplotlib ، NumPy ، Pandas
- آشنایی با پرونده ها
- مقدمه ای بر یادگیری ماشین
- TensorFlow و هوش مصنوعی
- ساخت شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) با TensorFlow
- انواع ANN و مولفه های شبکه های عصبی
- طبقه بندی TensorFlow و رگرسیون خطی
- شناسایی شی در TensorFlow
- این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
- مهندسین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
- دانشمندان داده و دانشمندان ارشد داده
- مبتدیان و تازه واردانی که آرزوی شغل در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را دارند
- تحلیل گران داده و متخصصان پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها
- مهندسان TensorFlow
- توسعه دهندگان یادگیری ماشین TensorFlow / Hadoop
- توسعه دهندگان نرم افزار AI / ML / Deep Learning
- هرکسی که مایل به یادگیری الگوریتم ها و برنامه های TensorFlow است
- مهندسین یادگیری عمیق Python / TensorFlow
- مهندسان هوش مصنوعی و مهندسان ارشد ML / DL
- محققان و دانشجویان دکترا
- مهندسین داده
- توسعه دهندگان هوش مصنوعی و TensorFlow / ML
- توسعه دهندگان AI / ML
- رهبران و علاقه مندان به یادگیری ماشین
- توسعه دهندگان TensorFlow و Advanced ML
- What you’ll learn
- End-to-end knowledge of TensorFlow
- TensorFlow concepts, development, coding, applications
- TensorFlow components & pipelines
- TensorFlow examples
- Introduction to Python, Linear Algebra, Matplotlib, NumPy, Pandas
- Introduction to Files
- Introduction to Machine Learning
- TensorFlow Playground & Perceptrons
- TensorFlow and Artificial Intelligence
- Building Artificial Neural Networks (ANN) with TensorFlow
- Types of ANN and Components of Neural Networks
- TensorFlow Classification and Linear Regression
- TensorFlow vs. PyTorch vs. Theano vs. Keras
- Object Identification in TensorFlow
- TensorFlow Superkeyword
- CNN & RNN, RNN Time Series
- TensorBoard – TensorFlow’s visualization toolkit
- Requirements
- Enthusiasm and determination to make your mark on the world!
لینک دانلود
