🎦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

🚨این مجموعه مناسب چه رشته هایی است ؟

از آنجایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سرعت در تمامی حوزه ها در حال گسترش است، اخیرا داده کاوی و کار با داده یکی از توانایی های کارجویان محسوب می شود، که منجر به جذب آن ها در حوزه های مختلف، مخصوصا برای موقعیت های شغلی و تحصیلی خارج از کشور،می شود. به همین خاطر، این مجموعه شامل مثال ها و پروژه های مختلف در حوزه های مختلف است تا بتواند علاقه مندان را برای ورود به بازار و مقاطع تحصیلی بالاتر چه در رشته های فنی و مهندسی و چه در رشته های نظری به خوبی آماده کند.

🚨🚨 دانلود اسلاید مجموعه هوش مصنوعی و داده کاوی با پایتون به صورت رایگان