⭐️⭐️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

⚙️ 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

پیش بینی و تخمین قیمت خودرو📈🚗
اگرچه پیش بینی قیمت خودرو و تخمین قیمت آن دو مبحث جدا به نظر میرسد اما در هر دو موضوع از یک سری ابزار ها استفاده می شود. پیش بینی قیمت خودرو بدین معناست که یک تاریخچه ای قیمت یک خودروی خاص درطی سال های گذشته در اختیار است، حال میخواهیم قیمت اتومبیل را براساس قیمت های گذشته در سال جدید پیش بینی کنیم. این مبحث در واقع مشابه پیش بینی قیمت سهام می باشد. حالت دوم یعنی تخمین قیمت خودرو بدین معناست که میخواهیم براساس مشخصات ظاهری و اطلاعاتی که از یک خودرو داریم قیمت آن را مانند یک دلال خودرو محاسبه کنیم. مثلا یک کارشناس خودرو می تواند براساس نام و مدل خودرو، سال ساخت، حجم سلیندر، میزان مسافت طی شده و ... یک قیمت حدودی از خودرو برای فروش یا خرید آن تخمین بزند. یادگیری ماشین به ما کمک می کند که بتوانیم این فرآیند را هوشمند کرده و انسان را از این پروسه حذف کنیم تا نه تنها در زمان صرفه جویی کنیم بلکه دقت را افزایش دهیم. یکی از ساده ترین و کارامدترین روش های استفاده از رگرسیون خطی است. در مثالی که در مجموعه آورده شده است این مبحث به تفصیل توضیح داده شده است و مثال عملی ای پیاده سازی شده است.

ویدیو 👇👇👇👇

🚨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

🎦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

🚨 آشنایی با شبکه های عصبی عمیق GAN برای خلق تصاویر و پیاده سازی یک مثال ساده سازی شده با استفاده از تنسورفلو در مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون 💰💎

آموزش های رایگان برنامه نویسی پایتون

❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️
🐍سری آموزش تصویری پایتون از سطح مقدماتی تا پیشرفته

جلسه اول - قسمت اول : نحوه نصب و راه اندازی پایتون در ویندوز
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/51

جلسه اول - قسمت دوم : شروع برنامه نویسی با پایتون
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/52

جلسه دوم - قسمت اول : عملگرهای و توابع ریاضی پرکاربرد در پایتون
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/53

جلسه دوم - قسمت دوم : کار با ماژول ریاضیات math
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/54

جلسه سوم - قسمت اول : انوع داده عددی، رشته و لیست
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/55

جلسه سوم - قسمت دوم : انوع داده دیکشنری و تاپل
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/58

جلسه چهارم - قسمت اول : آشنایی با داده رشته
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/59

جلسه چهارم - قسمت دوم : کار با متدهای رشته
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/60

جلسه پنجم : کار با لیست و متدهای آن
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/67

جلسه ششم - قسمت اول: تعریف تابع
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/68

جلسه ششم - قسمت دوم: آرگومان های ورودی تابع
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/69

یک مثال متوسط برای کار با تابع و دیکشنری
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/73

یک مثال برای آشنایی با مفهوم کلاس و تعریف آن در پایتون
https://news.1rj.ru/str/pythonanywhere/74

💎نسخه کم حجم
قسمت اول: مقدمه - خواندن داده با pandas

🎦سری آموزشی #یادگیری_ماشین و #داده_کاوی در پایتون
⚙️در طول سه قسمت قرار هست یک مثال کاهش بعد و کلاس بندی روی داده های mnist-fashion را پیش ببریم. که در این قسمت دیتاست mnist-fashion لود میکنیم و یادمیگیریم چگونه با ماتریس ها داخل pandas و Numpy کار بکنیم


#machine_learning
#data_mining
#scikit_learn
#pandas
#numpy
🔴برای مشاهده ویدیوهای بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید:
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw

💎نسخه کم حجم
قسمت دوم: کاهش بعد با PCA

🎦سری آموزشی #یادگیری_ماشین و #داده_کاوی در پایتون
⚙️در طول سه قسمت قرار هست یک مثال کاهش بعد و کلاس بندی روی داده های mnist-fashion را پیش ببریم. که در این قسمت مفهوم کاهش بعد توضیح داده می شود و سپس روش PCA روی داده ها اعمال می شود.


#machine_learning
#data_mining
#scikit_learn
#pandas
#numpy
🔴برای مشاهده ویدیوهای بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید:
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw

💎نسخه کم حجم
قسمت سوم: کلاس بندی با روش LogisticRegression

🎦سری آموزشی #یادگیری_ماشین و #داده_کاوی در پایتون
⚙️در طول سه قسمت قرار هست یک مثال کاهش بعد و کلاس بندی روی داده های mnist-fashion را پیش ببریم. که در این قسمت مفهوم یادگیری ماشین و کلاس بندی توضیح داده می شود و سپس روش LogisticRegression روی داده ها اعمال می شود.


#machine_learning
#data_mining
#scikit_learn
#pandas
#numpy
🔴برای مشاهده ویدیوهای بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید:
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw

💎نسخه کم حجم
قسمت اول: نصب و راه اندازی تنسورفلو

🎦سری آموزشی #شبکه_های_عصبی_عمیق در پایتون با فریم ورک #تنسورفلو

#tensorflow
#keras
#deep_learning
#neural_networks
🔴برای مشاهده ویدیوهای بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید:
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw

💎نسخه کم حجم
قسمت دوم: پیاده سازی یک شبکه عصبی برای کلاس بندی اعداد

🎦سری آموزشی #شبکه_های_عصبی_عمیق در پایتون با فریم ورک #تنسورفلو

#tensorflow
#keras
#deep_learning
#neural_networks
🔴برای مشاهده ویدیوهای بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید:
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw

🚨🚨 برای درک عمیق تر و پیاده سازی انواع شبکه های عصبی، در مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون مثال های فراوانی تهیه شده است که می تواند این امر را محقق کند و شما را با دنیای شبکه های عصبی و یادگیری عمیق برای انجام پروژه های متنوع آشنا کند.

📈 🚨 پیش بینی قیمت سهام با یادگیری ماشین 📈💰

شاید به جرات بتوان گفت که یکی از جذاب ترین مباحث در حوزه یادگیری ماشین که افراد بسیاری را از حوزه های غیر مرتبط با هوش مصنوعی جذب می کند، بحث پیش بینی قیمت سهام است. پیش بینی قیمت ارز، نفت، طلا و دیگر کالاها هم از دیگر مقوله های جذاب در حوزه یادگیری ماشین است که ارتباط نزدیکی با بحث پیش بینی بازار سهام دارد. این مبحث به هیچ وجه بحث جدیدی نیست و از زمانی که بازاری به نام سهام ایجاد شد، استفاده از ریاضیات و الگوی های آماری برای پیش بینی ارزش سهام رواج یافت. اما کاربرد یادگیری ماشین در پیش بینی بازار سهام از جمله بحث های جدید است که عمدتا به دلیل پیشرفت پردازنده ها برای پردازش داده های عظیم است. انواع و اقسام روش های برای پیش بینی قیمت سهام وجود دارد، از روش های بسیار ساده ی رگرسیون خطی گرفته تا روش های یادگیری عمیق مثل تحلیل سری زمانی با شبکه های بازگشتی. این بحث بسیار گسترده است و نمی توان آن را در یک یا دو پروژه ارایه داد. در مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون علاوه بر مثال ها و مباحث فراوان برای پیش بینی قیمت ها و ارزیابی سری های زمانی، مثال بسیار ساده ای برای پیش بینی سهام با استفاده از رگرسیون خطی آورده شده است که در نهایت می توان با ترکیب آن با روش های دیگر به مدلی نسبتا خوبی دست پیدا کرد. اما لازم به ذکر است که پروژه ای که در مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون آورده شده است تنها یک مثال برای ورد به مبحث و نحوه پیاده سازی و استفاده از مباحث یادگیری ماشین است و اصلا نمی توان برای پیش بینی سهام در بازار واقعی به آن متکی بود.
yon.ir/xQ5SO