Jython
پیاده سازی زبان سطح بالا، پویا، شی گرا Python یکپارچه با پلت فرم جاوا ادغام شده است. پیشین جیوتون، JPython، به عنوان 100٪ جاوا خالص تایید شده است. جیتون به صورت رایگان برای هر دو تجاری و غیر تجاری استفاده می شود و با کد منبع توزیع شده است. جیتون مکمل جاوا است و مخصوصا برای وظایف زیر مناسب است:
اسکریپت جاسازی شده - برنامه نویسان جاوا می توانند کتابخانه های Jython را به سیستم خود اضافه کنند تا کاربران نهایی بتوانند اسکریپت های ساده یا پیچیده ای را که قابلیت استفاده از برنامه را اضافه می کنند، بنویسند.
آزمایش های تعاملی - Jython فراهم می کند یک مترجم تعاملی است که می تواند مورد استفاده قرار گیرد برای تعامل با بسته های جاوا و یا با اجرای برنامه های جاوا. این به برنامه نویسان اجازه می دهد تا هر سیستم جاوا را با استفاده از Jython آزمایش و اشکالزدایی کنند.
توسعه سریع برنامه - برنامه های پایتون معمولا 2 تا 10 برابر کوتاهتر از برنامه جاوا معادل است. این به طور مستقیم به افزایش بهره وری برنامه نویس تبدیل می شود. تعامل بدون درز بین پایتون و جاوا اجازه می دهد تا توسعه دهندگان به راحتی دو زبان را در طول توسعه و در محصولات حمل و نقل به هم متصل کنند.
زبانهای جایگزین فراوانی برای VM جاوا وجود دارد. ویژگی های زیر کمک می کند تا جیوتون را از بقیه جدا کنید:
-فیق پویا با کد های بایت جاوا - منجر به بالاترین عملکرد ممکن بدون فداکاری تعاملی می شود.
-جیتون توانایی گسترش کلاس های جاوا موجود در اجازه استفاده موثر از کلاس های انتزاعی را می دهد.
کامپایل اختیاری استاتیک - اجازه می دهد تا applets، servlets، beans ایجاد شود
خواص bean - استفاده از بسته های جاوا بسیار آسان تر است.
زبان پایتون - ترکیبی از قدرت قابل توجه با نحو بسیار روشن است. همچنین از یک مدل برنامه نویسی کامل شی گرا پشتیبانی می کند که این امر متناسب با طراحی OO جاوا است.
استفاده
اسکریپت رابط خط فرمان JBoss Application Server با استفاده از Jython
ابزار اسکریپت Oracle Weblogic Serve با استفاده از Jython
ابزار توسعه ی IBM برای توسعه اسکریپت Jython اجازه می دهد
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
پیاده سازی زبان سطح بالا، پویا، شی گرا Python یکپارچه با پلت فرم جاوا ادغام شده است. پیشین جیوتون، JPython، به عنوان 100٪ جاوا خالص تایید شده است. جیتون به صورت رایگان برای هر دو تجاری و غیر تجاری استفاده می شود و با کد منبع توزیع شده است. جیتون مکمل جاوا است و مخصوصا برای وظایف زیر مناسب است:
اسکریپت جاسازی شده - برنامه نویسان جاوا می توانند کتابخانه های Jython را به سیستم خود اضافه کنند تا کاربران نهایی بتوانند اسکریپت های ساده یا پیچیده ای را که قابلیت استفاده از برنامه را اضافه می کنند، بنویسند.
آزمایش های تعاملی - Jython فراهم می کند یک مترجم تعاملی است که می تواند مورد استفاده قرار گیرد برای تعامل با بسته های جاوا و یا با اجرای برنامه های جاوا. این به برنامه نویسان اجازه می دهد تا هر سیستم جاوا را با استفاده از Jython آزمایش و اشکالزدایی کنند.
توسعه سریع برنامه - برنامه های پایتون معمولا 2 تا 10 برابر کوتاهتر از برنامه جاوا معادل است. این به طور مستقیم به افزایش بهره وری برنامه نویس تبدیل می شود. تعامل بدون درز بین پایتون و جاوا اجازه می دهد تا توسعه دهندگان به راحتی دو زبان را در طول توسعه و در محصولات حمل و نقل به هم متصل کنند.
زبانهای جایگزین فراوانی برای VM جاوا وجود دارد. ویژگی های زیر کمک می کند تا جیوتون را از بقیه جدا کنید:
-فیق پویا با کد های بایت جاوا - منجر به بالاترین عملکرد ممکن بدون فداکاری تعاملی می شود.
-جیتون توانایی گسترش کلاس های جاوا موجود در اجازه استفاده موثر از کلاس های انتزاعی را می دهد.
کامپایل اختیاری استاتیک - اجازه می دهد تا applets، servlets، beans ایجاد شود
خواص bean - استفاده از بسته های جاوا بسیار آسان تر است.
زبان پایتون - ترکیبی از قدرت قابل توجه با نحو بسیار روشن است. همچنین از یک مدل برنامه نویسی کامل شی گرا پشتیبانی می کند که این امر متناسب با طراحی OO جاوا است.
استفاده
اسکریپت رابط خط فرمان JBoss Application Server با استفاده از Jython
ابزار اسکریپت Oracle Weblogic Serve با استفاده از Jython
ابزار توسعه ی IBM برای توسعه اسکریپت Jython اجازه می دهد
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🙏با معرفی کانال به دیگران ما را همراهی کنید 🙏👇👇👇
@Pythonforeveryone
لینک گروه👇👇
https://t.iss.one/joinchat/B77HHA83pT8Xx8okYCuBYw
@Pythonforeveryone
لینک گروه👇👇
https://t.iss.one/joinchat/B77HHA83pT8Xx8okYCuBYw
توسعه بازی با Python با استفاده از Pygame
https://www.youtube.com/watch?v=_JWUPnq2g-8&list=PLu0W_9lII9ailUQcxEPZrWgDoL36BtPYb
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=_JWUPnq2g-8&list=PLu0W_9lII9ailUQcxEPZrWgDoL36BtPYb
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
YouTube
Flappy Bird Game In Python - Python Game Development Using Pygame In Hindi #1
Python Udemy Course: https://goharry.in/python
Get this course at 90% Discount if you use this link
Source Code - https://archive.codewithharry.com/videos/python-game-development-1
This video is a part of this Pygame Game Development Playlist - https:/…
Get this course at 90% Discount if you use this link
Source Code - https://archive.codewithharry.com/videos/python-game-development-1
This video is a part of this Pygame Game Development Playlist - https:/…
با سلام به اعضای کانال
بعد از بررسی ها تصمیم گرفته شد تمام دوره ها بعد از این لینک ها ی آموزش گذاشته شود تا چناچه علاقه مندان بتوانند استفاده کنند و دیگر دوره های اموزشی به صورت فایل ویدئوی گذاشته نخواهد شد و همچنین زیر نویس آن هم حذف خواهد شد.
با تشکر ادمین کانال
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
بعد از بررسی ها تصمیم گرفته شد تمام دوره ها بعد از این لینک ها ی آموزش گذاشته شود تا چناچه علاقه مندان بتوانند استفاده کنند و دیگر دوره های اموزشی به صورت فایل ویدئوی گذاشته نخواهد شد و همچنین زیر نویس آن هم حذف خواهد شد.
با تشکر ادمین کانال
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
آموزش توسعه وب با DJANGO
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐 https://www.youtube.com/playlist?list=PLEsfXFp6DpzTD1BD1aWNxS2Ep06vIkaeW
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐 https://www.youtube.com/playlist?list=PLEsfXFp6DpzTD1BD1aWNxS2Ep06vIkaeW
YouTube
Try DJANGO Tutorial Series
Learn and master Django bit by bit in this series. It's a radical departure from our other Try Django series so be sure to subscribe to get everything. Code:...
آموزش توسعه وب با DJANGO سطح متوسط
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLLRM7ROnmA9HEta6gV4j4h2WfmIOC23EH
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLLRM7ROnmA9HEta6gV4j4h2WfmIOC23EH
YouTube
Django Intermediate - YouTube
آموزش Django and React
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLLRM7ROnmA9FxCtnLoIHAs6hIkJyd1dEx
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLLRM7ROnmA9FxCtnLoIHAs6hIkJyd1dEx
هوش مصنوعی
اصطلاح هوش مصنوعی در سال 1956 ساخته شد اما امروزه AI به دلیل افزایش حجم داده ها، الگوریتم های پیشرفته و پیشرفت در محاسبات قدرت و ذخیره سازی امروزه محبوب تر شده است.
تحقیقات ابتدایی AI در دهه 1950 موضوعاتی مانند حل مسئله و روش های نمادین را مورد بررسی قرار داد. در دهه 1960، وزارت دفاع ایالات متحده علاقه مند به این نوع کار شد و شروع به آموزش مهارت های رایانه ای نمود تا استدلال های انسانی را تقلید کند.به عنوان مثال، آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاع (DARPA) پروژه های نقشه برداری خیابانی را در دهه 1970 تکمیل کرد. و DPAPA دستیار شخصی را در سال 2003 تولید کرد، مدتها قبل از سیری، الکسا یا کورتانا، نامهای خانوادگی بود.
این کار ابتدایی راه را برای اتوماسیون و استدلال رسمی که ما در رایانه ها امروز می بینیم، از جمله سیستم های پشتیبانی تصمیم و سیستم های جستجو هوشمند که می تواند برای تکمیل و تقویت توانایی های انسانی طراحی شده است، راه اندازی کرد.
در حالی که فیلم های هالیوود و رمان های علمی تخیلی AI را به عنوان روبات های انسانی تبدیل می کنند که جهان را جذب می کنند، تکامل فعلی فناوری های AI ترسناک نیست و یا کاملا هوشمندانه نیست. در عوض، AI پیشرفت کرده است تا بسیاری از مزایای خاص در هر صنعت را ارائه دهد. برای نمونه های مدرن از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، خرده فروشی و بغیذه، مطالعه می شود.
1950تا 1970 شبکه های عصبی :کار اولیه در شبکه های عصبی موجب هیجان برای " فکر ماشین" می شود.
1980–2010 یادگیری ماشین : یادگیری ماشین محبوب می شود.
امروز یادگیری عمیق :پیشرفت های یادگیری عمیق موجب رونق AI می شود.
چرا هوش مصنوعی مهم است؟
در AI خودکار یادگیری تکراری و کشف را از طریق داده ها انجام می شود
هوش مصنوعی هوش را به محصولات موجود اضافه می کند.
هوش مصنوعی با الگوریتم های یادگیری پیشرفته سازگاری داده می شود تا داده ها برنامه نویسی را انجام دهند.
هوش مصنوعی داده های بیشتر و عمیق را با استفاده از شبکه های عصبی که دارای بسیاری از لایه های پنهان هستند، تحلیل می کند.
هوش مصنوعی با دقت باور نکردنی از طریق شبکه های عصبی عمیق - که قبلا غیر ممکن بود.
هوش مصنوعی بیشتر از داده ها استفاده می کند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
اصطلاح هوش مصنوعی در سال 1956 ساخته شد اما امروزه AI به دلیل افزایش حجم داده ها، الگوریتم های پیشرفته و پیشرفت در محاسبات قدرت و ذخیره سازی امروزه محبوب تر شده است.
تحقیقات ابتدایی AI در دهه 1950 موضوعاتی مانند حل مسئله و روش های نمادین را مورد بررسی قرار داد. در دهه 1960، وزارت دفاع ایالات متحده علاقه مند به این نوع کار شد و شروع به آموزش مهارت های رایانه ای نمود تا استدلال های انسانی را تقلید کند.به عنوان مثال، آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاع (DARPA) پروژه های نقشه برداری خیابانی را در دهه 1970 تکمیل کرد. و DPAPA دستیار شخصی را در سال 2003 تولید کرد، مدتها قبل از سیری، الکسا یا کورتانا، نامهای خانوادگی بود.
این کار ابتدایی راه را برای اتوماسیون و استدلال رسمی که ما در رایانه ها امروز می بینیم، از جمله سیستم های پشتیبانی تصمیم و سیستم های جستجو هوشمند که می تواند برای تکمیل و تقویت توانایی های انسانی طراحی شده است، راه اندازی کرد.
در حالی که فیلم های هالیوود و رمان های علمی تخیلی AI را به عنوان روبات های انسانی تبدیل می کنند که جهان را جذب می کنند، تکامل فعلی فناوری های AI ترسناک نیست و یا کاملا هوشمندانه نیست. در عوض، AI پیشرفت کرده است تا بسیاری از مزایای خاص در هر صنعت را ارائه دهد. برای نمونه های مدرن از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، خرده فروشی و بغیذه، مطالعه می شود.
1950تا 1970 شبکه های عصبی :کار اولیه در شبکه های عصبی موجب هیجان برای " فکر ماشین" می شود.
1980–2010 یادگیری ماشین : یادگیری ماشین محبوب می شود.
امروز یادگیری عمیق :پیشرفت های یادگیری عمیق موجب رونق AI می شود.
چرا هوش مصنوعی مهم است؟
در AI خودکار یادگیری تکراری و کشف را از طریق داده ها انجام می شود
هوش مصنوعی هوش را به محصولات موجود اضافه می کند.
هوش مصنوعی با الگوریتم های یادگیری پیشرفته سازگاری داده می شود تا داده ها برنامه نویسی را انجام دهند.
هوش مصنوعی داده های بیشتر و عمیق را با استفاده از شبکه های عصبی که دارای بسیاری از لایه های پنهان هستند، تحلیل می کند.
هوش مصنوعی با دقت باور نکردنی از طریق شبکه های عصبی عمیق - که قبلا غیر ممکن بود.
هوش مصنوعی بیشتر از داده ها استفاده می کند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
آموزش هوش مصنوعی برای مبتدیان
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOGHNaCT7_fwe9AabjZI1RjI
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOGHNaCT7_fwe9AabjZI1RjI
YouTube
Artificial Intelligence Tutorial For Beginners | Edureka
This "Artificial Intelligence Tutorial For Beginners" playlist with help you learn AI from scratch. This playlist also covers concepts of Deep Learning and T...
هوش مصنوعی
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9zFgBale5fug7z_YlD9M0x8gdZ7ziXen
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9zFgBale5fug7z_YlD9M0x8gdZ7ziXen
YouTube
Artificial Intelligence
Share your videos with friends, family, and the world
ویدیوهای آموزشی هوش مصنوعی
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULyr_ftxpHB6DumOq1Zz2hq
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULyr_ftxpHB6DumOq1Zz2hq
YouTube
🔥Artificial Intelligence [2026 Updated] | Artificial Intelligence Course | Artificial Intelligence And Machine Learning Tutorials…
🔥 Explore the Artificial Intelligence Training and Certification Program Start your AI learning journey here: https://www.simplilearn.com/certifications/gene...
هوش مصنوعی با پایتون | یادگیری دنباله ای
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLHHEH8A1pSa71KzMXHtU6-jJEjlzNdYhw
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLHHEH8A1pSa71KzMXHtU6-jJEjlzNdYhw
YouTube
Artificial Intelligence with Python | Sequence Learning - YouTube
Enter and explore the fascinating world of intelligent apps with Artificial Intelligence with Python.This course takes a concept-based, explanation-focused a...
پنجم اسفندماه، روز بزرگداشت دانشمند بزرگ ایرانی «خواجه نصرالدین طوسی» و «روز مهندس» گرامی باد🌹
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
شبکه عصبی
یک شبکه عصبی یک شبکه یا مدار نورون است یا به معنای مدرن یک شبکه عصبی مصنوعی است که از نورون های مصنوعی یا گره تشکیل شده است.بنابراین یک شبکه عصبی، یک شبکه عصبی بیولوژیکی است که از نورونهای واقعی بیولوژیک یا شبکه عصبی مصنوعی برای حل مسائل هوش مصنوعی (AI) تشکیل شده است. اتصالات نورون بیولوژیکی به عنوان وزن مدل سازی می شوند. وزن مثبت یک اتصال هیجان انگیز را نشان می دهد، در حالی که مقادیر منفی به معنی ارتباطات مهار کننده است. تمام ورودی ها با وزن و جمع بندی شده اند. این فعالیت به عنوان یک ترکیب خطی نامیده می شود. در نهایت، یک تابع فعال سازی دامنه خروجی را کنترل می کند. به عنوان مثال، محدوده قابل قبول خروجی معمولا بین 0 و 1 است، یا می تواند -1 و 1 باشد.
بر خلاف محاسبات مدل فون نویمان، شبکه های عصبی مصنوعی حافظه و پردازش را جدا نمی کنند و از طریق جریان سیگنال ها از طریق اتصالات خالص، به نوعی شباهت به شبکه های بیولوژیکی دارند.
این شبکه های مصنوعی ممکن است برای مدل سازی پیش بینی شده، کنترل تطبیقی و برنامه های کاربردی استفاده شود که از طریق یک مجموعه داده می توان آنها را آموزش داد. خودآموزی ناشی از تجربه در شبکه ها می تواند رخ دهد، که می تواند نتیجه گیری از یک مجموعه پیچیده و به ظاهر بی ارتباط از مجموعه اطلاعات است.
شبکه های عصبی و هوش مصنوعی
یک شبکه عصبی (NN)، در مورد نورونهای مصنوعی به نام شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یا شبکۀ عصبی شبیه سازی شده (SNN)، یک گروه متصل از نورون های طبیعی یا مصنوعی است که از یک مدل ریاضی یا محاسباتی برای پردازش اطلاعات بر اساس یک رویکرد اتصالی به محاسبات. در اغلب موارد ANN یک سیستم سازگار است که ساختار آن براساس اطلاعات خارجی یا داخلی است که از طریق شبکه جریان می یابد.
در شرایط عملی تر، شبکه های عصبی مدل سازی داده های آماری غیر خطی یا ابزار تصمیم گیری است. آنها می توانند برای مدل سازی روابط پیچیده بین ورودی ها و خروجی ها یا یافتن الگوها در داده ها استفاده شوند.
یک شبکه عصبی مصنوعی شامل یک شبکه از عناصر پردازش ساده (نورون های مصنوعی) است که می تواند رفتار پیچیده جهانی را نشان دهد، که توسط اتصالات بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر تعیین می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یک شبکه عصبی یک شبکه یا مدار نورون است یا به معنای مدرن یک شبکه عصبی مصنوعی است که از نورون های مصنوعی یا گره تشکیل شده است.بنابراین یک شبکه عصبی، یک شبکه عصبی بیولوژیکی است که از نورونهای واقعی بیولوژیک یا شبکه عصبی مصنوعی برای حل مسائل هوش مصنوعی (AI) تشکیل شده است. اتصالات نورون بیولوژیکی به عنوان وزن مدل سازی می شوند. وزن مثبت یک اتصال هیجان انگیز را نشان می دهد، در حالی که مقادیر منفی به معنی ارتباطات مهار کننده است. تمام ورودی ها با وزن و جمع بندی شده اند. این فعالیت به عنوان یک ترکیب خطی نامیده می شود. در نهایت، یک تابع فعال سازی دامنه خروجی را کنترل می کند. به عنوان مثال، محدوده قابل قبول خروجی معمولا بین 0 و 1 است، یا می تواند -1 و 1 باشد.
بر خلاف محاسبات مدل فون نویمان، شبکه های عصبی مصنوعی حافظه و پردازش را جدا نمی کنند و از طریق جریان سیگنال ها از طریق اتصالات خالص، به نوعی شباهت به شبکه های بیولوژیکی دارند.
این شبکه های مصنوعی ممکن است برای مدل سازی پیش بینی شده، کنترل تطبیقی و برنامه های کاربردی استفاده شود که از طریق یک مجموعه داده می توان آنها را آموزش داد. خودآموزی ناشی از تجربه در شبکه ها می تواند رخ دهد، که می تواند نتیجه گیری از یک مجموعه پیچیده و به ظاهر بی ارتباط از مجموعه اطلاعات است.
شبکه های عصبی و هوش مصنوعی
یک شبکه عصبی (NN)، در مورد نورونهای مصنوعی به نام شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یا شبکۀ عصبی شبیه سازی شده (SNN)، یک گروه متصل از نورون های طبیعی یا مصنوعی است که از یک مدل ریاضی یا محاسباتی برای پردازش اطلاعات بر اساس یک رویکرد اتصالی به محاسبات. در اغلب موارد ANN یک سیستم سازگار است که ساختار آن براساس اطلاعات خارجی یا داخلی است که از طریق شبکه جریان می یابد.
در شرایط عملی تر، شبکه های عصبی مدل سازی داده های آماری غیر خطی یا ابزار تصمیم گیری است. آنها می توانند برای مدل سازی روابط پیچیده بین ورودی ها و خروجی ها یا یافتن الگوها در داده ها استفاده شوند.
یک شبکه عصبی مصنوعی شامل یک شبکه از عناصر پردازش ساده (نورون های مصنوعی) است که می تواند رفتار پیچیده جهانی را نشان دهد، که توسط اتصالات بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر تعیین می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
معرفی شبکه عصبی به مبتدیان
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxt59R_fWVzT9bDxA76AHm3ig0Gg9S3So
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxt59R_fWVzT9bDxA76AHm3ig0Gg9S3So
YouTube
Beginner Introduction to Neural Networks
Share your videos with friends, family, and the world