پی سی دانلود - neural-networks

در طول این دوره، شما درک عمیقی از آنچه DeepSeek AI را به یک رقیب قدرتمند برای ChatGPT تبدیل می‌کند، به دست خواهید آورد. ما به ویژگی‌های پیشرفته، قابلیت‌های پیشرفته و کاربردهای عملی آن که آن را متمایز می‌کند، خواهیم پرداخت. شما کشف خواهید کرد که چگونه در تولید محتوای با کیفیت بالا، بهبود بهره‌وری و ارائه بینش‌های متناسب با نیازهای خاص شما برتری دارد. گام به گام، شما را در راه‌اندازی و تسلط بر پلتفرم، از ناوبری اولیه تا تکنیک‌های استفاده پیشرفته، راهنمایی خواهیم کرد. یاد بگیرید که چگونه DeepSeek AI را به طور یکپارچه در گردش‌های کاری خود ادغام کنید، چه در حال نوشتن، طوفان فکری، تجزیه و تحلیل داده‌ها یا خودکارسازی وظایف باشید.
در دوره آموزشی Deepseek R1 AI Ultimate Guide با کار با Deepseek R1 آشنا خواهید شد.

تنسورفلو (TensorFlow) یک کتابخانهٔ نرم‌افزاری متن‌باز برای یادگیری ماشین در انواع مختلف وظایف مفهومی و زبان است که در حال حاضر توسط ۵۰ تیم تحقیقاتی و محصولات مختلف گوگل از جمله بازشناسی گفتار، جی‌میل، گوگل فوتوز و جستجو که بسیاری از آن‌ها سابقاً از دیست‌بلیف استفاده کرده بودند، استفاده می‌شود. تنسورفلو در آغاز توسط تیم گوگل برین مرکز تحقیقاتی گوگل به صورت داخلی استفاده می‌شد ولی بعدها در ۹ نوامبر ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی منتشر شد. TensorFlow نرم افزار یادگیری ماشینی گوگل است. گوگل همچنین از TensorFlow برای توسعه پروژه Magenta هم بهره گرفته که هدف ارتقای هنر ماشینی را دنبال می کند. در همین راستا گوگل یک ملودی 90 ثانیه ای پیانو منتشر کرده که کاملا توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. این موضوع تقریبا تصوری از کارهایی که TensorFlow قادر به انجامشان هست را برای کاربران ایجاد می کند.
در دوره آموزشی A Complete Guide on TensorFlow 2.0 using Keras API با آموزش کامل تنسورفالو 2.0 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.