coursera شبکه های عصبی کانولوشن در TensorFlow (Mitalearn-332160)

  • Duration: 52 minutes
  • Release date: 23 June 2026
  • Author: Laurence Moroney
  • Level: متوسط
  • Contents: 51
  • Has Caption in Persian
درباره این دوره:

اگر توسعه‌دهنده نرم‌افزاری هستید که می‌خواهید الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی بسازید، باید بدانید که چگونه از ابزارهای ساخت آنها استفاده کنید. این دوره بخشی از DeepLearning.AI TensorFlow Developer Specialization است و بهترین روش ها برای استفاده از TensorFlow، یک چارچوب منبع باز محبوب برای یادگیری ماشین را به شما آموزش می دهد. در دوره 2 از تخصص DeepLearning.AI TensorFlow Developer، شما تکنیک های پیشرفته ای را برای بهبود مدل بینایی کامپیوتری که در دوره 1 ساخته اید، یاد خواهید گرفت. نحوه کار با تصاویر دنیای واقعی در اشکال و اندازه های مختلف را بررسی می کنید، سفر را تجسم می کنید. یک تصویر از طریق کانولوشن برای درک اینکه چگونه یک کامپیوتر اطلاعات را "می بیند"، از دست دادن و دقت نمودار، و کشف استراتژی هایی برای جلوگیری از تطبیق بیش از حد، از جمله افزایش و ترک تحصیل در نهایت، دوره 2 شما را با انتقال یادگیری و چگونگی استخراج ویژگی های آموخته شده از مدل ها آشنا می کند. دوره یادگیری ماشین و تخصص یادگیری عمیق از Andrew Ng مهمترین و اساسی ترین اصول یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را آموزش می دهد. این تخصص جدید Deeplearning.ai TensorFlow به شما می آموزد که چگونه از TensorFlow برای پیاده سازی آن اصول استفاده کنید تا بتوانید شروع به ساخت و استفاده از مدل های مقیاس پذیر برای مشکلات دنیای واقعی کنید. برای ایجاد درک عمیق تر از نحوه عملکرد شبکه های عصبی، توصیه می کنیم که تخصص یادگیری عمیق را انتخاب کنید.
  • Content

    • Announcements
  • Content

    • Convolutional Neural Networks in TensorFlow