پی سی دانلود - ai

اوپن‌سی‌وی (OpenCV) یا همان Open Computer Vision Library مجموعه ای از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی پردازش تصویر و یادگیری ماشین است. این مجموعه بیشتر بر پردازش تصویر بی درنگ (Real Time) تمرکز دارد. در ابتدا توسط اینتل ساخته و پشتیبانی می‌شد و هم اکنون توسط Willow Garage و Itseez پشتیبانی می‌گردد. استفاده از آن با پروانه فری بی‌اس‌دی آزاد است. اوپن سی وی کتاب‌خانه‌ای چندسکویی است و توسط سیستم عامل های ویندوز، لینوکس، مک اواس، آی او اِس و اندروید پشتیبانی می‌شود. همچنین دارای رابط برنامه نویسی به زبان های سی، سی++، پایتون، جاوا و متلب است. یکی از اهداف OpenCV فراهم کردن یک زیربنای بینایی کامپیوتر با کاربرد ساده است؛ به طوری که افراد بتوانند برنامه‌های بینایی نسبتاً پیچیده خود را به سرعت بسازند. کتابخانه OpenCV شامل بیش از ۵۰۰ تابع پیرامون موضوعات مختلف بینایی، از بررسی محصول کارخانه گرفته تا تصویربرداری پزشکی، امنیت، واسط کاربر، تنظیم دوربین، رباتیک و بینایی دوچشمی (استریو) است. از آنجا که همواره قرابت زیادی بین بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین وجود اشته است، OpenCV شامل یک کتابخانه یادگیری ماشین همه‌منظوره (۳MLL) نیز هست. این زیر کتابخانه، روی مباحث تشخیص الگوی آماری و دسته‌بندی تمرکز دارد.
در دوره آموزشی OpenCV Python For Beginners Hands on Computer Vision با آموزش مقدماتی پردازش تصویر با اوپن سی وی پایتون اشنا خواهید شد.

یکی از سرویس‌های مهم گوگل در دسته‌بندی و ترکیب داده‌ها، به‌نام Cloud Data Fusion معرفی شد که سرویسی بامدیریت کامل برای هماهنگ کردن داده‌ها از منابع متفاوت و اتصال آن‌ها با منابع دیگر است. سرویس جدید، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌های انبارشده را دریافت کرده و برای تحلیل در BigQuery آماده کنند. سرویس BigQuery هم در برنامه‌های جدید توسعه‌ای به‌نام BigQuery Data Transfer دریافت کرد که امکان ارسال داده‌های بیشتر را به کاربران می‌دهد. به‌علاوه، با استفاده از این سرویس توسعه‌یافته می‌توان جابه‌جایی داده‌ها از اپلیکیشن‌های SaaS به BigQuery را به‌صورت اتوماتیک و طبق زمان‌بندی مشخص انجام داد. این سرویس علاوه‌بر اپلیکیشن‌های خود گوگل، از بیش از ۱۰۰ اپلیکیشن مشهور SaaS پشتیبانی می‌کند که از میان آن‌ها می‌توان به Salesforce، Marketo، Workday و Stripe اشاره کرد.
در دوره آموزشی Applied Machine Learning with BigQuery on Google Cloud Platform با آموزش یادگیری ماشین با بیگ کوئری روی پلتفرم ابری گوگل اشنا خواهید شد.

پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره، سطح بالا، شیءگرا و مفسر است که فلسفه ایجاد آن تاکید بر دو هدف اصلی خوانایی بالای برنامه‌های نوشته شده و کوتاهی و بازدهی نسبی بالای آن است. کلمات کلیدی و اصلی این زبان به صورت حداقلی تهیه شده‌اند و در مقابل کتابخانه‌هایی که در اختیار کاربر است بسیار وسیع هستند. یک کار غیر معمول که در طراحی این زبان انجام گرفته استفاده از فاصله و جلوبردن متن برنامه برای مشخص کردن بلوک‌های مختلف کد است. پایتون مدل‌های مختلف برنامه نویسی (از جمله شیء گرا و برنامه نویسی دستوری و تابع محور) را پشتیبانی می‌کند و برای مشخص کردن نوع متغییرها از یک سامانه پویا استفاده می‌کند. زبان پایتون به دلیل سادگی ,قدرت و مودال‌های کامل آن مورد توجه خیلی از سازمان‌ها  مانند گوگل، یاهو و IBM قرار گرفته است.
در دوره آموزشی Data Science with Python Certification Course با آموزش مدرک پایتون برای علوم داده اشنا خواهید شد.

Adobe Photoshop بدون شک قدرتمندترین و محبوب‌ترین نرم افزار حرفه‌ای ویرایش عکس، ساخت مدل‌های سه بعدی، طراحی و نقاشی است که بیش از 25 سال از ارائه اولین نسخه آن می‌گذرد و مرتباً با ویژگی‌های جدید به روز می‌شود. فتوشاپ سی‌سی (CC) یا همان فتوشاپ ابری (Creative Cloud)، ده‌ها تفاوت مهم با نسخه‌های قبلی فتوشاپ دارد و علاوه بر این امکان فراهم سازی امکانات و رفع مشکلات با سرعت خیلی بالا برای برنامه نویس‌های ادوبی وجود دارد. دراین نرم افزار امکانات جدیدی چون بهبود نقاشی سه بعدی، ابزارهای کامل‌تری برای ویرایش تصویر، ابزارهای انتخاب تصویر بهتر، بزرگنمایی عکس با کمترین افت کیفیت، یک ابزار بسیار کاربردی برای کاهش لرزش دوربین و بسیاری ویژگی‌های جدید دیگر قرار داده شده است.
در دوره آموزشی AI Graphic Design, Pro Advertising + Photoshop, Illustrator با آموزش تسلط بر ساخت طرح های حرفه ای خلاقانه در فتوشاپ سی سی اشنا خواهید شد.

کراس (Keras) یک کتابخانهٔ متن‌باز شبکه عصبی است که به زبان پایتون نوشته شده است و قابل است که بر روی تنسورفلو یا ثینو قابل اجرا است. این نرم‌افزار به منظور آزمایش کردن سریع یادگیری عمیق طراحی شده است و در طراحی آن بر روی کوچک، ماژولار و قابل گسترش بودن توجه شده است. یادگیری عمیق (Deep learning) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود.
در دوره آموزشی Applied Deep Learning with Keras با آموزش یادگیری عمیق با کراس اشنا خواهید شد.