پی سی دانلود - keras

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را از مبانی برنامه‌نویسی پایتون و کار با کتابخانه‌های Numpy و Matplotlib به سطح پیشرفته‌ای از بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق با استفاده از OpenCV، TensorFlow و Keras هدایت می‌کند. در طول دوره، مفاهیم تئوری به همراه پیاده‌سازی عملی از طریق پروژه‌های متعدد آموزش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان درک عمیقی از مباحث کسب کرده و توانایی توسعه پروژه‌های کاربردی در این زمینه‌ها را پیدا کنند. یادگیری در این دوره از طریق توسعه پروژه‌ها و نوشتن کدها به صورت تعاملی صورت می‌گیرد. شرکت‌کنندگان به همراه مدرس حدود 17 پروژه را توسعه خواهند داد. در حال حاضر 13 پروژه در دوره قرار داده شده است و حدود 4 پروژه دیگر نیز به زودی اضافه خواهد شد. تلاش خواهد شد که حداقل 2 پروژه در هر هفته به محتوای دوره افزوده شود.
در دوره آموزشی Master Computer Vision & Deep Learning in OpenCV and Keras با مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فراگیران را با مبانی و کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق با استفاده از چارچوب TensorFlow آشنا می‌سازد. در این دوره، شرکت‌کنندگان ابتدا با مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی و TensorFlow آشنا شده و سپس به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند ساخت و آموزش مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی می‌پردازند. این دوره با تمرکز بر کاربردهای عملی، به بررسی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و تکنیک انتقال یادگیری برای مسائل مربوط به بینایی کامپیوتر می‌پردازد. ویژگی بارز این دوره، استفاده از پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی است که به فراگیران کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در سناریوهای دنیای واقعی به کار گیرند و درک عمیق‌تری از مفاهیم پیدا کنند. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود تا مدل‌های یادگیری عمیق را با TensorFlow طراحی، پیاده‌سازی و بهینه کرده و از این تکنیک‌ها برای حل مسائل گوناگون هوش مصنوعی استفاده نمایند. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه هوش مصنوعی، تقویت مهارت‌های خود و یا آماده شدن برای مشاغل مرتبط هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Ultimate Deep Learning Course With TensorFlow با مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع به بررسی چگونگی کار با فایل‌های صوتی در حوزه machine learning می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در این دوره با فرآیند کامل پردازش فایل‌های صوتی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python آشنا خواهند شد. تمرکز اصلی این دوره بر استفاده از Convolutional Neural Networks برای ساخت مدل‌های AI با فرمت H5 به منظور classification صداها است. علاوه بر این، دوره شامل آموزش assembly و programming برد Raspberry Pi 5 و نحوه deployment و prediction فایل‌های صوتی با استفاده از مدل‌های AI خواهد بود. مباحث کلیدی شامل شناسایی محیط‌های صوتی برای machine-learning، ضبط و برش فایل‌های صوتی به clip‌های مختلف، پردازش raw audio clip‌ها و افزودن “keyword” برای تشخیص توسط شبکه عصبی است. همچنین، تکنیک‌های clip labeling، clip slicing و clip batching به منظور آماده‌سازی داده‌ها برای Neural Net آموزش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با مراحل مختلف پردازش raw audio clip‌ها شامل load کردن، تحلیل در time domain و frequency domain، ایجاد spectrogram و resize کردن آن‌ها برای استفاده در prediction آشنا خواهند شد. در بخش عملی دوره، از Python programming برای تولید مدل‌های H5 AI جهت prediction صدا استفاده خواهد شد. در نهایت، نحوه deployment و اجرای این مدل‌ها در Raspberry Pi 5 برای کنترل servo motor با استفاده از دستورات صوتی و testing مدل در یک فرآیند real-time prediction مورد بررسی قرار می‌گیرد.
در دوره آموزشی Audio Classification using Convolutional Neural Net با نحوه کار با فایل‌های صوتی در machine learning و ساخت مدل‌های AI برای classification صدا آشنا خواهید شد.