پی سی دانلود - پایتورچ

این دوره آموزش کتابخانه یادگیری ماشین پای تورچ و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی با تکنیک های یادگیری عمیق است. تحلیل دقیق تصاویر پزشکی و سپس اتخاذ رویکرد درمانی مناسب بر اساس اطلاعات کسب شده و مشاهدات یکی از مهم ترین وظایف پزشکان است. سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشینی یک تکنولوژی در حال ظهور است که می تواند در تحلیل تصاویر و کاهش خطاهای پزشکی کمک های شایانی به جامعه پزشکی بکند. سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین در زمینه های مختلفی مانند تشخیص و بخش بندی سرطان، طبقه بندی ذات الریه، تشخیص اختلالات قلبی مانند ریتم ناهماهنگ ضربان قلب و ... کاربرد دارد.
در دوره آموزشی Udemy Deep Learning with PyTorch for Medical Image Analysis با آموزش یادگیری عمیق با پای تورچ برای آنالیز عکس های پزشکی آشنا خواهید شد.

پای تورچ (PyTorch) یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین برای پایتون براساس تورچ است که برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. توسعه دهنده اصلی پای تورچ گروه پژوهش هوش مصنوعی فیسبوک است و نرم‌افزار Pyro شرکت اوبر برای برنامه نویسی احتمالاتی روی پای تورچ ساخته شده‌است. پای تورچ یک بسته پایتون است که دو ویژگی سطح بالا دارد. محاسبات Tensor (مثل نام‌پای) با شتابدهی توسط جی پی یو، شبکه‌های عصبی عمیق. همین‌طور امکان توسعه پای تورچ با استفاده از نام پای، سای پای و سایتون در مواقع لزوم فراهم است.
در دوره آموزشی Udemy Learn Pytorch For Deep Learning - Beginner Friendly با آموزش مقدماتی پای تورچ برای یادگیری عمیق اشنا خواهید شد.

پای تورچ (PyTorch) یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین برای پایتون براساس تورچ است که برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. توسعه دهنده اصلی پای تورچ گروه پژوهش هوش مصنوعی فیسبوک است و نرم‌افزار Pyro شرکت اوبر برای برنامه نویسی احتمالاتی روی پای تورچ ساخته شده‌است. پای تورچ یک بسته پایتون است که دو ویژگی سطح بالا دارد. محاسبات Tensor (مثل نام‌پای) با شتابدهی توسط جی پی یو، شبکه‌های عصبی عمیق. همین‌طور امکان توسعه پای تورچ با استفاده از نام پای، سای پای و سایتون در مواقع لزوم فراهم است.
در دوره آموزشی Udemy Deep Learning : Computer Vision Beginner to Advanced Pytorch با آموزش یادگیری عمیق: پردازش تصویر رایانه ای با پای تورچ اشنا خواهید شد.

 پای تورچ (PyTorch) یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین برای پایتون براساس تورچ است که برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. توسعه دهنده اصلی پای تورچ گروه پژوهش هوش مصنوعی فیسبوک است و نرم‌افزار Pyro شرکت اوبر برای برنامه نویسی احتمالاتی روی پای تورچ ساخته شده‌است. پای تورچ یک بسته پایتون است که دو ویژگی سطح بالا دارد. محاسبات Tensor (مثل نام‌پای) با شتابدهی توسط جی پی یو، شبکه‌های عصبی عمیق. همین‌طور امکان توسعه پای تورچ با استفاده از نام پای، سای پای و سایتون در مواقع لزوم فراهم است.
در دوره آموزشی Udemy PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence با آموزش یادگیری عمیق و هوش مصنوعی با پای تورچ اشنا خواهید شد.

پای تورچ (PyTorch) یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین برای پایتون براساس تورچ است که برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. توسعه دهنده اصلی پای تورچ گروه پژوهش هوش مصنوعی فیسبوک است و نرم‌افزار Pyro شرکت اوبر برای برنامه نویسی احتمالاتی روی پای تورچ ساخته شده‌است. پای تورچ یک بسته پایتون است که دو ویژگی سطح بالا دارد. محاسبات Tensor (مثل نام‌پای) با شتابدهی توسط جی پی یو، شبکه‌های عصبی عمیق. همین‌طور امکان توسعه پای تورچ با استفاده از نام پای، سای پای و سایتون در مواقع لزوم فراهم است.
در دوره آموزشی Udemy PyTorch for Deep Learning with Python Bootcamp با آموزش پای تورچ برای یادگیری عمیق با پایتون اشنا خواهید شد.

پای تورچ (PyTorch) یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین برای پایتون براساس تورچ است که برای کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. توسعه دهنده اصلی پای تورچ گروه پژوهش هوش مصنوعی فیسبوک است و نرم‌افزار Pyro شرکت اوبر برای برنامه نویسی احتمالاتی روی پای تورچ ساخته شده‌است. پای تورچ یک بسته پایتون است که دو ویژگی سطح بالا دارد. محاسبات Tensor (مثل نام‌پای) با شتابدهی توسط جی پی یو، شبکه‌های عصبی عمیق. همین‌طور امکان توسعه پای تورچ با استفاده از نام پای، سای پای و سایتون در مواقع لزوم فراهم است.
در دوره آموزشی Packt PyTorch Bootcamp for Artificial Neural Networks and Deep Learning Applications با آموزش پای تورچ برای شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق اشنا خواهید شد.

 یکی از حوزه های تکنولوژی که نقشی قابل توجه در بهبود سرویس های ارائه شده در تلفن های همراه و فضای مجازی دارد، یادگیری ماشینی است. گاهی اوقات دو عبارت یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به جای یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند و این مساله به خصوص زمانی که یک شرکت بزرگ قصد دارد از جدیدترین نوآوری هایش سخن بگوید بیشتر به چشم می خورد، با این همه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی دو حوزه کاملا مجزا و البته متصل به یکدیگر در علم کامپیوتر به شمار می روند. یکی از تعاریف یادگیری ماشینی آنطور که از سوی تام میشل پروفسور دانشگاه کارنگی ملون ارائه گردید بدین شرح است: نوعی برنامه کامپیوتری که با توجه به برخی وظایف گروه T و عملکرد P، تجربه E را شکل می دهد، اگر عملکرد آن در گروه وظایف T آنطور که توسط P اندازه گیری شده با تجربه E بهبود پیدا کند.
یکی از حوزه های تکنولوژی که نقشی قابل توجه در بهبود سرویس های ارائه شده در تلفن های همراه و فضای مجازی دارد، یادگیری ماشینی است. گاهی اوقات دو عبارت یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به جای یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند و این مساله به خصوص زمانی که یک شرکت بزرگ قصد دارد از جدیدترین نوآوری هایش سخن بگوید بیشتر به چشم می خورد، با این همه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی دو حوزه کاملا مجزا و البته متصل به یکدیگر در علم کامپیوتر به شمار می روند. یکی از تعاریف یادگیری ماشینی آنطور که از سوی تام میشل پروفسور دانشگاه کارنگی ملون ارائه گردید بدین شرح است: نوعی برنامه کامپیوتری که با توجه به برخی وظایف گروه T و عملکرد P، تجربه E را شکل می دهد، اگر عملکرد آن در گروه وظایف T آنطور که توسط P اندازه گیری شده با تجربه E بهبود پیدا کند.
در دوره آموزشی Livelessons Machine Learning with PyTorch با آموزش یادگیری ماشین با پای تورچ اشنا خواهید شد.

شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (convolutional neural network) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. شبکه‌های عصبی پیچشی به منظور کمینه کردن پیش‌پردازش‌ها از گونه‌ای از پرسپترونهای چندلایه استفاده می‌کنند. به جای شبکه عصبی پیچشی گاهی از این شبکه‌ها با نام شبکه‌های عصبی تغییرناپذیر با انتقال (shift invariant) یا تغییرناپذیر با فضا (space invariant) هم یاد می‌شود. این نام‌گذاری بر مبنای ساختار این شبکه است که در ادامه به آن اشاره خواهیم کرد. ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند. شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.
در دوره آموزشی Udemy Convolutional Neural Networks Mastery - Deep Learning با آموزش عمیق شبکه های عصبی پیچشی با پای تورچ اشنا خواهید شد.