پی سی دانلود - ai

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.

 هوش مصنوعی یا هوش ماشینی (Artificial Intelligence) هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین در شرایط مختلف از خود نشان می‌دهد، گفته می‌شود. به عبارت دیگر هوش مصنوعی به سیستم‌هایی گفته می‌شود که می‌توانند واکنش‌هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی از جمله درک شرایط پیچیده، شبیه‌سازی فرایندهای تفکری و شیوه‌های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آنها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسایل را داشته باشند. به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. رگرسیون خطی یا تنازل خطی یا وایازی خطی (Linear regression) یکی از روشهای تحلیل رگرسیون است. در رگرسیون خطّی، متغیّر وابسته ترکیب خطی‌ای از ضرایب (پارامترها) است (لازم نیست که نسبت به متغیرهای مستقل خطی باشد).
در دوره آموزشی Linear Regression Analysis in Python for Machine Learning با آموزش آنالیز رگرسیون خطی در پایتون برای یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.