Course catalog

Course duration

Course provider

Topic

Categories

Showing 21-23 of 23 items.

coursera یادگیری عمیق احتمالی با TensorFlow 2 (Mitalearn-336155)

  • 6 hours 14 minutes
  • پیشرفته
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Dr Kevin Webster
درباره این دوره:

به این دوره آموزش عمیق احتمالی با TensorFlow خوش آمدید! این دوره مبتنی بر مفاهیم و مهارت‌های پایه تنسورفلو است که در دو دوره اول این تخصص تدریس شده است و بر رویکرد احتمالی یادگیری عمیق تمرکز دارد. این یک حوزه به طور فزاینده مهم یادگیری عمیق است که هدف آن تعیین کمیت نویز و عدم قطعیت است که اغلب در مجموعه داده های دنیای واقعی وجود دارد. این یک جنبه حیاتی در هنگام استفاده از مدل های یادگیری عمیق در برنامه هایی مانند وسایل نقلیه خودران یا تشخیص های پزشکی است. ما به مدل نیاز داریم تا بدانیم چه چیزی را نمی داند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های احتمالی را با TensorFlow توسعه دهید و از کتابخانه احتمالی TensorFlow استفاده کنید، کتابخانه‌ای که برای آسان کردن ترکیب مدل‌های احتمالی با یادگیری عمیق طراحی شده است. به این ترتیب، این دوره همچنین می تواند به عنوان مقدمه ای برای کتابخانه TensorFlow Probability مشاهده شود. شما یاد خواهید گرفت که چگونه توزیع‌های احتمال را می‌توان در مدل‌های یادگیری عمیق در TensorFlow، از جمله شبکه‌های عصبی بیزی، جریان‌های عادی‌سازی و رمزگذارهای خودکار متغیر، نمایش داد و گنجاند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل هایی را برای تعیین کمیت عدم قطعیت و همچنین مدل های تولیدی ایجاد کنید که می توانند نمونه های جدیدی مشابه نمونه های موجود در مجموعه داده ایجاد کنند، مانند تصاویر چهره های افراد مشهور. مفاهیمی را که در مورد آنها یاد می گیرید بلافاصله در آموزش های عملی و عملی برنامه نویسی، که توسط دستیار آموزشی فارغ التحصیل راهنمایی می شوید، در عمل قرار می دهید. علاوه بر این، یک سری تکالیف برنامه نویسی با درجه بندی خودکار برای شما وجود دارد تا مهارت های خود را تثبیت کنید. در پایان دوره، بسیاری از مفاهیم را در یک پروژه Capstone گرد هم می‌آورید، جایی که یک الگوریتم رمزگذار خودکار متغیر را برای تولید یک مدل تولیدی از مجموعه داده‌های تصویر مصنوعی که خودتان ایجاد می‌کنید، ایجاد می‌کنید. این دوره از دو دوره قبلی در این تخصص پیروی می کند، شروع با TensorFlow 2 و سفارشی کردن مدل های خود با TensorFlow 2. دانش پیش نیاز اضافی مورد نیاز برای موفقیت در این دوره یک پایه محکم در احتمال و آمار است. به طور خاص، فرض بر این است که شما با توزیع‌های احتمال استاندارد، توابع چگالی احتمال، و مفاهیمی مانند برآورد حداکثر احتمال، فرمول تغییر متغیرها برای متغیرهای تصادفی و کران پایین شواهد (ELBO) مورد استفاده در استنتاج تغییرات آشنا هستید.

coursera یادگیری عمیق با Keras و Tensorflow (Mitalearn-330188)

  • 2 hours 13 minutes
  • متوسط
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Samaya Madhavan,Ricky Shi,Alex Aklson
درباره این دوره:

یادگیری عمیق در بسیاری از زمینه ها از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و روباتیک انقلابی ایجاد کرده است. علاوه بر این، Keras، یک API شبکه های عصبی سطح بالا که به زبان پایتون نوشته شده است، به بخشی ضروری از TensorFlow تبدیل شده است و یادگیری عمیق را در دسترس و ساده می کند. تسلط بر این تکنیک ها فرصت های زیادی را در تحقیقات و صنعت باز خواهد کرد. شما یاد خواهید گرفت که لایه ها و مدل های سفارشی را در Keras ایجاد کنید و Keras را با TensorFlow 2.x برای عملکرد بهبودیافته ادغام کنید. شما شبکه های عصبی کانولوشنال پیشرفته (CNN) را با استفاده از Keras توسعه خواهید داد. همچنین با استفاده از TensorFlow با Keras، مدل‌های ترانسفورماتور را برای داده‌های متوالی و سری‌های زمانی خواهید ساخت. این دوره همچنین اصول یادگیری بدون نظارت در Keras و TensorFlow را برای بهینه سازی مدل و حلقه های آموزشی سفارشی پوشش می دهد. در نهایت، شبکه‌های Q عمیق (DQN) را با Keras برای وظایف یادگیری تقویتی توسعه داده و آموزش خواهید داد (مروری از مدل‌سازی تولیدی و یادگیری تقویتی ارائه شده است). شما می توانید مفاهیم آموخته شده را با استفاده از آزمایشگاه های عملی در هر درس تمرین کنید. یک پروژه نهایی نهایی در آخرین ماژول به شما فرصتی می دهد تا دانش خود را برای ایجاد یک مدل طبقه بندی با استفاده از یادگیری انتقالی به کار ببرید. این دوره برای همه مهندسین مشتاق هوش مصنوعی که می خواهند TensorFlow و Keras را یاد بگیرند مناسب است. این نیاز به دانش کاربردی برنامه نویسی پایتون و مفاهیم پایه ریاضی مانند گرادیان و ماتریس، و همچنین اصول یادگیری عمیق با استفاده از Keras دارد.

linkedin یادگیری عمیق با TensorFlow: بینش و نوآوری (Mitalearn-443595)

  • 3 hours 6 minutes
  • مناسب همه
  • Release date: 9 October 2024
  • Author: Isil Berkun
درباره این دوره: 

 

از آنجایی که چشم انداز هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تکامل است، درک جنبه های اساسی و در حال ظهور یادگیری عمیق برای حرفه ای هایی که به دنبال پیشرفت در زمینه های مرتبط با فناوری هستند بسیار مهم می شود. این دوره با ارائه بینش های به روز در مورد چگونگی استفاده از قدرت برنامه های کاربردی TensorFlow به پر کردن این شکاف کمک می کند. جدیدترین ویژگی‌ها و بهترین شیوه‌های TensorFlow را با برنامه‌های کاربردی و نمونه‌های واقعی کشف کنید. در طول مسیر، مربی Isil Berkun شما را با مفاهیم مولد هوش مصنوعی آشنا می کند تا الهام بخش کاوش و یادگیری بیشتر باشد. در پایان این دوره، شما در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow مهارت خواهید داشت.

این دوره با GitHub Codespaces، یک محیط توسعه‌دهنده ابر فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به هیچ گونه تنظیمات ماشین محلی ارائه می‌کند، یکپارچه شده است. با استفاده از GitHub Codespaces، می‌توانید در هر زمان و در هر زمانی از ابزاری استفاده کنید که احتمالاً در محل کار با آن مواجه خواهید شد. برای یادگیری نحوه شروع، فصل "غواصی در فضاهای کد" را بررسی کنید.


Suggestions