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
چگونه یک شبکه عصبی ایجاد کنیم
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=vcZub77WvFA
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=vcZub77WvFA
YouTube
How to Make a Neural Network (LIVE)
In this video, we're gonna make a neural network in Python from scratch! Code for this video is here: https://github.com/llSourcell/make_a_neural_net_live_de...
ساخت یک شبکه عصبی از ابتدا در پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=262XJe2I2D0
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=262XJe2I2D0
YouTube
Building a Neural Network from Scratch in Python
We're gonna use python to build a simple 3-layer feedforward neural network to predict the next number in a sequence. We'll go over the concepts involved, the theory, and the applications. Lead by: Siraj Raval of Sirajology
https://www.youtube.com/chann…
https://www.youtube.com/chann…
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (ML) مطالعه علمی الگوریتم ها و مدل های آماری است که سیستم های کامپیوتری به طور موثر برای انجام یک کار خاص بدون استفاده از دستورالعمل های صریح، با استفاده از الگوهای و استنتاج ها، تکیه می کنند. این به عنوان یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی دیده می شود.الگوریتم های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی از داده های نمونه ای، که به عنوان "داده های آموزشی" شناخته می شوند، تا پیش بینی ها یا تصمیمات را بدون اینکه به صراحت برای انجام کار برنامه ریزی شوند، پیش بینی کنند.الگوریتم های یادگیری ماشین ها در برنامه های فیلتر ایمیل، تشخیص نفوذگران شبکه و بینایی کامپیوتری استفاده می شود، جایی که الگوریتم دستورالعمل های خاصی برای انجام این کار امکان پذیر نیست. یادگیری ماشین به طور دقیق به آمار محاسباتی مرتبط است، که بر پیش بینی های استفاده از رایانه ها تمرکز دارد.مطالعه بهینه سازی ریاضی ارائه روش ها، تئوری و حوزه های کاربردی را به زمینه یادگیری ماشین می باشد.داده کاوی زمینه مطالعه در یادگیری ماشین است و بر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق یادگیری بی ناظر تمرکز دارد.در برنامه کاربردی خود در زمینه مشاغل تجاری، یادگیری ماشین نیز به عنوان تجزیه و تحلیل پیش بینی می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یادگیری ماشین (ML) مطالعه علمی الگوریتم ها و مدل های آماری است که سیستم های کامپیوتری به طور موثر برای انجام یک کار خاص بدون استفاده از دستورالعمل های صریح، با استفاده از الگوهای و استنتاج ها، تکیه می کنند. این به عنوان یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی دیده می شود.الگوریتم های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی از داده های نمونه ای، که به عنوان "داده های آموزشی" شناخته می شوند، تا پیش بینی ها یا تصمیمات را بدون اینکه به صراحت برای انجام کار برنامه ریزی شوند، پیش بینی کنند.الگوریتم های یادگیری ماشین ها در برنامه های فیلتر ایمیل، تشخیص نفوذگران شبکه و بینایی کامپیوتری استفاده می شود، جایی که الگوریتم دستورالعمل های خاصی برای انجام این کار امکان پذیر نیست. یادگیری ماشین به طور دقیق به آمار محاسباتی مرتبط است، که بر پیش بینی های استفاده از رایانه ها تمرکز دارد.مطالعه بهینه سازی ریاضی ارائه روش ها، تئوری و حوزه های کاربردی را به زمینه یادگیری ماشین می باشد.داده کاوی زمینه مطالعه در یادگیری ماشین است و بر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق یادگیری بی ناظر تمرکز دارد.در برنامه کاربردی خود در زمینه مشاغل تجاری، یادگیری ماشین نیز به عنوان تجزیه و تحلیل پیش بینی می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
فیلم آموزشی یادگیری ماشین
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULYYgj13YHUWmRePqiu8Ddy
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULYYgj13YHUWmRePqiu8Ddy
YouTube
🔥Machine Learning Tutorial | Machine Learning For Beginners | Machine Learning Projects | Machine Learning Course Playlist 2025…
🔥🔥Explore Machine Learning Course By Simplilearn: https://www.simplilearn.com/ai-and-machine-learning?utm_campaign=MachineLearning&utm_medium=Description&utm...
الگوریتم های یادگیری ماشین
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULNa6MHQAZSOBxzB6HHFXj4
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULNa6MHQAZSOBxzB6HHFXj4
YouTube
Machine Learning Algorithms [2025 Updated] | Machine Learning Algorithms For Data Science
The Machine Learning Playlist is an exhaustive, carefully curated collection of tutorials designed to guide learners through the intricate world of machine l...
آموزش یادگیری ماشین در پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOHUfd-g8GUpKI3hHOwM_9Dn
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOHUfd-g8GUpKI3hHOwM_9Dn
YouTube
Machine Learning Tutorial in Python | Edureka
This Edureka playlist on "Machine Learning Tutorial in Python" helps you gain expertise in various types of machine learning algorithms like supervised, unsu...
یادگیری ماشین با پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v
YouTube
Machine Learning with Python
Share your videos with friends, family, and the world
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری سازه ای عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی شناخته شده) بخشی از یک خانواده وسیع تر از روش های یادگیری ماشین بر اساس بازنمایی داده های یادگیری است، در مقایسه با الگوریتم های خاص کار. یادگیری می تواند تحت نظارت، نیمه نظارت و یا نظارت بی نظارت باشد.
معماری های فراشناختی مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی اعتقادی و شبکه های عصبی مجدد در زمینه هایی از قبیل بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صوتی، فیلتر کردن شبکه های اجتماعی، ترجمه ماشین، بیوانفورماتیک، طراحی دارو، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، بازرسی مواد و برنامه های بازی تخته، جایی که نتایج آنها قابل مقایسه و بعضی اوقات برتر از کارشناسان انسانی است.
مدل های یادگیری عمیق به وضوح الگوی متفاوتی از پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در سیستم های عصبی بیولوژیک هستند، اما تفاوت های متفاوتی از خواص ساختاری و عملکرد مغزهای بیولوژیکی (به ویژه مغز انسان) دارند که آنها را با شواهد علوم اعصاب ناسازگار می سازد.
شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) یا سیستم های اتصالیست، سیستم های محاسباتی هستند که توسط شبکه های عصبی بیولوژیکی ساخته شده اند که مغز حیوانات را تشکیل می دهند. چنین سیستمی (به تدریج توانایی خود را بهبود می بخشد) به انجام وظایف با در نظر گرفتن نمونه ها، به طور کلی بدون برنامه ریزی خاص کار. برای مثال، در تشخیص تصویر، آنها ممکن است یاد بگیرند که تصاویری را که حاوی گربه ها هستند را با تجزیه و تحلیل تصاویر نمونه که به صورت دستی به عنوان گربه یا گربه نامگذاری شده اند و با استفاده از نتایج تحلیلی برای شناسایی گربه ها در تصاویر دیگر یاد بگیرند. آنها اغلب در برنامه های کاربردی دشوار است که با الگوریتم کامپیوتری سنتی با استفاده از برنامه ریزی مبتنی بر قانون بیان می شوند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری سازه ای عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی شناخته شده) بخشی از یک خانواده وسیع تر از روش های یادگیری ماشین بر اساس بازنمایی داده های یادگیری است، در مقایسه با الگوریتم های خاص کار. یادگیری می تواند تحت نظارت، نیمه نظارت و یا نظارت بی نظارت باشد.
معماری های فراشناختی مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی اعتقادی و شبکه های عصبی مجدد در زمینه هایی از قبیل بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صوتی، فیلتر کردن شبکه های اجتماعی، ترجمه ماشین، بیوانفورماتیک، طراحی دارو، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، بازرسی مواد و برنامه های بازی تخته، جایی که نتایج آنها قابل مقایسه و بعضی اوقات برتر از کارشناسان انسانی است.
مدل های یادگیری عمیق به وضوح الگوی متفاوتی از پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در سیستم های عصبی بیولوژیک هستند، اما تفاوت های متفاوتی از خواص ساختاری و عملکرد مغزهای بیولوژیکی (به ویژه مغز انسان) دارند که آنها را با شواهد علوم اعصاب ناسازگار می سازد.
شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) یا سیستم های اتصالیست، سیستم های محاسباتی هستند که توسط شبکه های عصبی بیولوژیکی ساخته شده اند که مغز حیوانات را تشکیل می دهند. چنین سیستمی (به تدریج توانایی خود را بهبود می بخشد) به انجام وظایف با در نظر گرفتن نمونه ها، به طور کلی بدون برنامه ریزی خاص کار. برای مثال، در تشخیص تصویر، آنها ممکن است یاد بگیرند که تصاویری را که حاوی گربه ها هستند را با تجزیه و تحلیل تصاویر نمونه که به صورت دستی به عنوان گربه یا گربه نامگذاری شده اند و با استفاده از نتایج تحلیلی برای شناسایی گربه ها در تصاویر دیگر یاد بگیرند. آنها اغلب در برنامه های کاربردی دشوار است که با الگوریتم کامپیوتری سنتی با استفاده از برنامه ریزی مبتنی بر قانون بیان می شوند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone