پی سی دانلود - machine-learning

این دوره آموزش صفر تا صد یادگیری ماشین و علم داده با زبان برنامه‌نویسی پایتون است که توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. پایتون یک زبان سطح بالا و چندمنظوره است که در زمینه‌های مختلف مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل داده و ... از آن استفاده می‌شود. بر پایه زبان برنامه‌نویسی پایتون کتابخانه‌های بسیاری مانند Scikit ،NumPy ،Pandas ،Matplotlib و Seaborn توسعه داده شده است که هرکدام در زمینه‌های مختلفی مانند تحلیل و مصورسازی اطلاعات کاربرد دارند. یادگیری ماشین یک فناوری در حال ظهور و انقلابی است که نمونه‌های ساده و کاربردی آن را در قابلیت‌های تصحیح خودکار متن (Auto-Correct)، پیش‌بینی متن (Predictive text) و تشخیص صدا دیده‌ایم. این تکنولوژی روزبه‌روز درحال‌توسعه است و پای خود را به صنایع و پلتفرم های مختلف مانند بازی های رایانه ای، ریجیتال مارکتینگ، برنامه نویسی و ... نیز باز کرده است.
در دوره آموزشی Udemy Complete Machine Learning & Data Science with Python | A-Z با آموزش کامل یادگیری ماشین و علوم داده با پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزش آمار و احتمالات پیشرفته و شامل مباحث پیچیده و عمیق در حوزه آمار و یادگیری ماشینی است. این دوره همچنین شامل آموزش چگونگی کدنویسی و ایجاد اپلیکیشن های کاربردی با استفاده از پایتون و مطلب است. امروزه آمار و احتمالات نقش بسیار مهمی در زندگی ما دارد. این تاثیر بیشتر از کاربردهایی است که  در الگوریتم های یوتیوب در ارائه لیست ویدئوهای  پیشنهادی و یا احتمال دیدن دوستانتان در کافی شاپ ایفا می کنند. رفتار انسان، ارگانیسم های تک سلولی، زمین لزره ها، بازار سهام و پیش بینی هوای هفته اول ماه دسامبر همه و همه پدیده هایی هستند که از آمار و احتمالات برای توضیح آن ها استفاده می شود.
در دوره آموزشی Udemy Master statistics & machine learning: intuition, math, code با آموزش آمار و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

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. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning Practical: 6 Real-World Applications با آموزش کاربردی یادگیری ماشین: ساخت 6 اپ واقعی اشنا خواهید شد.

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. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Clean Machine Learning Code با آموزش کدنویسی تمیز یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.

در این دوره شما با هوش مصنوعی، ماشین بردار پشتیبانی، و الگوریتم های علم داده ها در زبان پایتون آشنا می شوید و نحوه طبقه‌بندی و رگرسیون را یاد می گیرید. ماشین بردار پشتیبانی یکی از قدرتمندترین مدل های یادگیری ماشین است که از آن برای طبقه‌بندی استفاده می شود. امروزه صحبت از یادگیری عمیق در همه جا به گوش می رسد و این دوره سعی دارد تا مطالب ارزشمندی را در این زمینه به شما یاد دهد.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning and AI: Support Vector Machines in Python با آموزش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: پشتیبانی از ماشین های خطی در پایتون آشنا خواهید شد.

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. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning Masterclass with Python, TensorFlow, GCP با آموزش یادگیری ماشین با پایتون، تنسورفالو و جی سی پی اشنا خواهید شد.

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. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning Real World projects in Python با آموزش یادگیری ماشین همراه با پروژه های واقعی در پایتون اشنا خواهید شد.

این دوره آموزش تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین است. درک مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ضروری است، اما اگر شما به دنبال ساخت یک تخصص هوش مصنوعی موثر میباشید، به امکانات مهندسی تولید نیز نیاز دارید. توسعه موثر مدل های یادگیری ماشین نیازمند شایستگی هایی است که بیشتر در حیطه هایی مثل مهندسی نرم افزار و DevOps یافت میشوند. مهندسی یادگیری ماشین برای تولید، حاصل ترکیب مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین با مهارت های عملی توسعه نرم افزار های مدرن و نقش های مهندسی است.
در دوره آموزشی Coursera Machine Learning Engineering for Production با آموزش مهندسی یادگیری ماشین برای تولید اشنا خواهید شد.

در دوره آموزشی InformIT Probability and Statistics for Machine Learning با آموزش آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.

این دوره، یک دوره آموزش جبر و حساب برای یادگیری ماشین است. این مباحث ضروری هستند چون محاسبات مشتق با استفاده از مشتق گیری پایه بهینه سازی اغلب الگوهای یادگیری ماشین (شامل آنهایی که در یادگیری عمیق به کار گرفته میشوند مثل backpropagation و stochastic gradient descent) است. در طول یادگیری این تئوری، شما یک درک عملکردی از چگونگی استفاده از جبر برای محاسبه توابع حد و مشتق گیری را کسب خواهید کرد.
آنچه در دوره Calculus for Machine Learning LiveLessons (Video Training) یاد خواهید گرفت:
- توسعه درک چگونگی کارکرد الگوریتم های یادگیری ماشین شامل آنهایی که در یادگیری عمیق به کار گرفته میشوند.
- محاسبه مشتق توابع با استفاده از AutoDiff در کتابخانه های مشهور TensorFlow 2 و PyTorch
- توانایی فهمیدن اطلاعات مشتق جزئی (مشتق نسبی)، جبر چند متغیری که در یادگیری ماشین پرکاربرد است و سایر موضوعات زیرمجموعه یادگیری ماشین شامل تئوری اطلاعات و الگوریتم های بهینه سازی.
- استفاده از انتگرال برای تعیین مساحت زیر منحنی، برای مثال محاسبه مساحت زیر منحنی ROC برای ارزیابی کارایی مدل