🎁🎁 🚨🚨 به دلیل استقبال علاقه مندان از مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون، هر روز دو کد تخفیف 40 درصد تنها برای اعضا کانال قرار داده می شود. دقت کنید که کدها یکبار مصرف هستن بنابراین علاقه مندی که سریع تر اقدام به خرید کند، موفق به خرید خواهد شد.👇👇👇⭐️⭐️⭐️

🚨توجه 🚨 علاقه مندان به حوزه هوش منصوعی و داده کاوی دقت کنند که این مجموعه با توجه به محتوای گسترده دوره که شامل مباحث و پروژه های عملی و کاربردی از داده کاوی گرفته تا یادگیری عمیق می باشد، مجموعه ای است که مشابه آن را نه تنها به زبان فارسی بلکه به زبان انگلیسی نمی توان یافت. این مجموعه 18 ساعته مباحث بسیار گسترده ای را تحت پوشش قرار می دهد که یک برنامه نویس حوزه هوش مصنوعی و مهندس داده ای باید آگاه به آن ها باشد. با این حال هزینه این مجموعه در کمترین حد در نظر گرفته شده است که علاقه مندان دغدغه ای از بابت هزینه نداشته باشند. این مجموعه حاصل تجربیات مدرس طی دوره های برگزار شده با همین عنوان و همچنین فعالیت ایشان به عنوان برنامه نویس حرفه ای پایتون می باشد. در صورت سوال یا مشکل می توانید با شماره 09109214110 تماس حاصل فرمایید. 🙏🙏

⭐️⭐️قابل توجه دوستانی که دغدغه انتخاب حوزه کاری ⚙️و زبان برنامه نویسی 💻رو دارند در این ویدیو به سوالات زیر پاسخ خواهیم داد :
چه زبان برنامه نویسی ای انتخاب کنیم؟ پایتون بهتر است یا R ؟ در چه حوزه ای کار کنیم ؟ آینده هوش مصنوعی چیست؟ تقاضا در بازار کار برای حوزه هوش مصنوعی چگونه خواهد بود؟ چه بحثی از هوش مصنوعی بیشتر مورد توجه است؟ و ...
#ویدیوهای_کوتاه_هوش_مصنوعی


🎦ویدیوهای آموزشی رایگان در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با پایتون👇👇👇👇
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw

🎦چگونه هوش مصنوعی تصاویر چهره و آثار هنری مشابه واقعیت خلق می کند؟ آیا هوش مصنوعی می تواند خلاقیت داشته باشد؟
#ویدیوهای_کوتاه_هوش_مصنوعی


🎦برای دسترسی به ویدیوهای آموزشی رایگان در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با پایتون به کانال Pythonanywhere بپیوندید👇👇👇👇
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw

شبکه های عصبی GAN که برای خلق تصاویر به کار می روند به صورت کامل در مجموع توضیح داده شده اند و پروژه ای جهت نمونه آورده و با جزییات توضیح داده شده است....

تفاوت مهندس داده ای با دانشمند داده ای چیست ؟
از سال 2012 که ژورنال هاروارد بیزنس اعلام کرد که جذاب ترین شغل در حال حاضر دانشمند داده ای است همه به این حوزه علاقه مند شدند اما واقعیت این است که مهندس داده ای در حال حاضر پرتقاضا تر است. به هرحال نکته ای که باید توجه کرد این است که تمام عناوین شغلی مرتبط با داده، هوش مصنوعی و تحلیل آن، پر درخواست ترین و پر درآمدترین شغل ها محسوب می شوند، عمدتا به این خاطر که هر شرکتی در هر حوزه ای با داده و اطلاعات درگیر است و تحلیل آن برای اهداف بلند مدت شرکت ضرروی است. اما سوالی که پیش می آید این است که تفاوت دانشمند داده ای (data scientist) با مهندس داده ای (data engineer) چیست؟!
به صورت خیلی ساده مهندس داده ای مسئول طراحی و پیاده سازی نرم افزارها و پلتفرم هایی برای جمع آوری، تمیزکاری و اعمال روش های هوش مصنوعی و داده کاوی است. در اصل یک مهندس داده باید یک برنامه نویس خوب در حوزه داده کاوی و هوش مصنوعی باشد. باید کار با انواع داده و دیتابیس ها را بداند. بتواند API ها و توابع سطح بالا را طراحی کند.... ادامه 👇👇

yon.ir/RLEbF


⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

🚨این مجموعه آموزشی شامل مباحث آموزش برنامه نویسی پایتون از سطح مقدماتی تا سطح متوسط، مباحث داده کاوی، آماری و کار با داده ها، آشنایی و به کارگیری روش های یادگیری ماشین و در نهایت بحث یادگیری عمیق و شبکه های عصبی می باشد. با تکیه بر توضیح مباحث اساسی و مهم در این حوزه ها، در این مجموعه تمامی مباحث همراه با مثال ها و پروژه های عملی و کاربردی ارایه می شود که به علاقه مندان این امکان را می دهد تا بتوانند به صورت تخصصی و با نگاه شغلی آموزش را دنبال کنند.

📮 برای اطلاعات بیشتر و دیدن ویدیو های نمونه به سایت فروشگاه بروید👇
http://yon.ir/aipackage

🎁 جهت بهره مندی از تخفیف 20 درصدی که برای اعضای کانال در نظر گرفته شده است، هنگام تسویه حساب در سایت کد تخفیف ai2019_20 را وارد کنید

یادگیری عمیق چیست؟ شبکه های عصبی عمیق چیست؟
یکی از حوزه های بسیار جذاب در هوش مصنوعی که در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است، یادگیری عمیق است. اما یادگیری عمیق چیست؟ آیا یادگیری عمیق با یادگیری ماشین متفاوت است؟ ارتباط یادگیری عمیق با شبکه های عصبی عمیق چیست؟

اولین نکته این است که یادگیری عمیق زیر مجموعه مبحث یادگیری عمیق قرار می گیرد. در مبحث یادگیری ماشین روش های متفاوتی برای مباحث کلاسبندی، خوشه بندی و پیش بینی داریم مثل کلاسبندی knn، خوشه بندی k-means و رگرسیون خطی. اما در این روش های که به تفصیل در مورد آن ها در مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون در مورد آن صحبت شده است، عمدتا قبل از اینکه داده ها و تصاویر را به مدل بدهیم، لازم است تا استخراج ویژگی صورت بگیرد. این روش های اغلب تنها قادر هستند ارتباطات سطحی بین داده ها را دریابند و از درک عمیق تر رابطه ی بین داده ها عاجز هستند. در واقع در یادگیری عمیق قسمت استخراج ویژگی در خود مدل ادغام شده است و نیازی به پردازش داده قبل از تحویل آن به سیستم نیست... ادامه http://yon.ir/PB1RG

🚨این مجموعه آموزشی شامل مباحث آموزش برنامه نویسی پایتون از سطح مقدماتی تا سطح متوسط، مباحث داده کاوی، آماری و کار با داده ها، آشنایی و به کارگیری روش های یادگیری ماشین و در نهایت بحث یادگیری عمیق و شبکه های عصبی می باشد. با تکیه بر توضیح مباحث اساسی و مهم در این حوزه ها، در این مجموعه تمامی مباحث همراه با مثال ها و پروژه های عملی و کاربردی ارایه می شود که به علاقه مندان این امکان را می دهد تا بتوانند به صورت تخصصی و با نگاه شغلی آموزش را دنبال کنند.

📮 برای اطلاعات بیشتر و دیدن ویدیو های نمونه به سایت فروشگاه بروید👇
http://yon.ir/aipackage

⚙️ مباحث دوره به تفصیل
1️⃣ فصل اول – برنامه نویسی پایتون
• چارچوب و کلیات مجموعه ، تعاریف اولیه هوش مصنوعی و داده کاوی
• نصب پایتون، ریاضیات در پایتون، تعریف متغیر، حلقه ها و شرط ها
• کار با داده لیست و متن، مثال مقدماتی پایتون
• تابع در پایتون، کلاس و مفاهیم شی گرایی
• مثال جامع و پیشرفته در پایتون

2️⃣فصل دوم – مباحث آماری و ریاضی مهم در داده کاوی
• ماتریس در پایتون با ماژول numpy، توزیع های احتمالی، نمودارهای پرکاربرد
• مثال تحلیل نمرات دانش آموزان، استفاده ازnumpy و ابزارهای ترسیم
• بررسی IDE های مختلف (محیط های برنامه نویسی، اسپایدر، pycharm، ژوپیتر، آناکوندا...)
• کواریانس، کورلیشن، احتمالات ساده و شرطی، مثال تحلیل خریداران و بازدید کننده های سایت
• معرفی ماژول pandas و کار با دیتافریم های آن
• سیستم های پیشنهاد دهنده، پروژه پیشنهاد دهنده فیلم به کاربر

3️⃣فصل سوم - یادگیری ماشین، قسمت اول
• آشنایی با یادگیری ماشین و انواع روش های آن (کلاس بندی، خوشه بندی، رگرسیون، کاهش بعد ... )
• کلاس بندی با روش بیزساده (naïve bayes)، پروژه دسته بندی ایمیل ها به اسپم و سالم
• خوشه بندی با روش K-Means، مثال کلاسترینگ دانش آموزان کلاس، مثال تفکیک افراد براساس ویژگی های فیزیولوژی آن ها
• کلاس بندی با روش KNN ،کلاس بندی با روش SVM، پروژه دسته بندی افراد به بیمار قلبی و سالم

4️⃣فصل چهارم – یادگیری ماشین، قسمت دوم
• رگرسیون خطی ، مثال پیش بینی قسمت سهام، پروژه تخمین قیمت خودرو براساس مشخصات آن
• کلاس بندی با logistic regression، مثال دسته بندی تصاویر دیتاست معروف mnist fashion
• کاهش بعد به روش PCA، اعمال pca روی دیتاست mnist fashion
• کاهش بعد به روش ICA، مثال جدسازی قسمت های مرتبط مغز براساس تصاویر fMRI
• کلاس بندی با درخت تصمیم گیری، مثال استخدام افراد براساس مشخصات آن ها، رگرسیون با رندوم فارست (random forest)، مثال تخمین دما با رندوم فارست
• پارامترهای ارزیابی کلاس بندی

5️⃣فصل پنجم – شبکه های عصبی
• تشریح شبکه های عصبی و مفاهیم آن
• مباحث تکمیلی شبکه های عصبی، نصب تنسورفلو و keras
• پروژه تشخیص تومور خوش خیم و بد خیم با استفاده از شبکه عصبی mlp
• مثال کلاس بندی اعداد دیتاست معروف mnist با شبکه عصبی
• استفاده از شبکه عصبی برای رگرسیون، مثال تخمین میزان مصرف سوخت خودرو براساس مشخصات آن با شبکه عصبی، پروژه قیمت گذاری خانه براساس مشخصات خانه با شبکه عصبی
• دسترسی به ضرایب شبکه، آشنایی با تنسوربورد برای نمایش شبکه

6️⃣فصل ششم - یادگیری عمیق
• شبکه های عصبی کانولوشنال ( CNN)
• مثال کلاسبندی تصاویر با استفاده از CNN
• شبکه های عصبی بازگشتی، شبکه های LSTM
• مثال تخمین تعداد پرواز ها با LSTM
• شبکه های مولد تخاصمی (GAN)
• مثال تولید اعداد با شبکه های GAN
برای اطلاعات بیشتر و دیدن ویدیو های نمونه به سایت فروشگاه بروید👇
http://yon.ir/aipackage

یادگیری عمیق چیست؟ شبکه های عصبی عمیق چیست؟
یکی از حوزه های بسیار جذاب در هوش مصنوعی که در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است، یادگیری عمیق است. اما یادگیری عمیق چیست؟ آیا یادگیری عمیق با یادگیری ماشین متفاوت است؟ ارتباط یادگیری عمیق با شبکه های عصبی عمیق چیست؟

برای اطلاعات بیشتر و دیدن ویدیو های نمونه به سایت دوره بروید👇
http://yon.ir/aipackage