🔻
بالاترین حقوق‌های دریافتی در گزارش حقوق و دستمزد ۱۴۰۳ ایران‌تلنت!

‼️لازم به ذکره که این دیتا براساس سه رده سازمانی کارشناس، مدیر میانی و مدیر ارشد جمع‌آوری شده.

این هم لینک سایت تا بتونی راحت و سریع موضوع پایان نامه ات رو پیدا کنی:

https://my.studentai.app

وارد سایت که شدی، ثبت نام کن و بعد
سه خط بالا سمت چپ رو بزن و وارد project topic generator
شو و رشته
درسی و زبان مورد نظرت رو انتخاب کن و گزینه
generate
رو بزن و بعد از چند ثانیه یه عالمه موضوع برای پایان نامه ات پیشنهاد میده😍
حواست باشه که حتما فیلترشکنت روشن باشه🙌🏼

برای پیدا کردن منابع برای پایان نامه هم میتونی از این پست کمک بگیری😍

https://www.instagram.com/reel/DA3uVVoy8T-/?igsh=MXJ6emFpcDg4bHQ0OA==

این هم لینک دوره رایگان صفر تا صد چت جی پی تی برای تویی که دنبال پیشرفتی:
https://samarmazloom.com/product/%d8%af%d9%88%d8%b1%d9%87-0-%d8%aa%d8%a7-chat-gpt-%db%b1%db%b0%db%b0/

نحوه ثبت نام و استفاده ی کاملا رایگان از این ویدیو های آموزشی رو کامل تو هایلایت «ثبت نام» توضیح دادم🥰
امیدوارم کلی به کارت بیاد😍

۱۰ پوزیشن فول فاند دکتری مکس پلانک آلمان 🇩🇪

biological sciences, biochemistry, medicine, pharmacy

🔗لینک اطلاعات
⛔️ددلاین: ۳۱ ژانویه

🌐شبکه عصبی CNN چیست؟ شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) نوعی الگوریتم یادگیری عمیق است که از مغز انسان الهام گرفته شده است. این به ویژه برای تجزیه و تحلیل داده های بصری قدرتمند است.

🧩 مولفه اصلی: لایه کانولوشنال لایه کانولوشن قلب یک CNN است. چندین فیلتر را روی تصویر ورودی اعمال می کند، هر فیلتر ویژگی های مختلفی مانند لبه ها، بافت ها و الگوها را تشخیص می دهد. این فرآیند به شبکه اجازه می دهد تا تصویر را با جزئیات درک کند.

در اینجا نحوه کار آن آمده است:

پیچیدگی: شبکه تصویر را در بخش های کوچک اسکن می کند و آن را در سه بعد (ارتفاع، عرض و عمق) بررسی می کند تا جزئیات پیچیده را ثبت کند.

فعال‌سازی: توابع غیرخطی مانند ReLU (واحد خطی اصلاح‌شده) برای معرفی غیرخطی استفاده می‌شوند و شبکه را قادر می‌سازد تا الگوهای پیچیده را بیاموزد.

ادغام: این مرحله ابعاد نقشه های ویژگی را کاهش می دهد و شبکه را از نظر محاسباتی کارآمد می کند و در عین حال اطلاعات مهم را حفظ می کند.

#هوش_مصنوعی

نشینید گرامر حفظ کنید، خودشون هم بلد نیستن
😂😂🤣🤣