پی سی دانلود - یادگیری-ماشین

این دوره آموزش یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی با زبان برنامه نویسی پایتون است که توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. در این دوره آموزشی مباحث بسیار مهم و در عین حال پراکنده ای مانند هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، مدل مارکوف (Markov model)، کتابخانه NLTK، علم داده‌ها و ... مورد بحث قرار خواهد گرفت و در هر کدام از حوزه های ذکر شده مهارت های ارزشمندی فرا خواهید گرفت. این دوره یک مجموعه آموزشی حجیم و بزرگ است که از 4 دوره زیر مجموعه تشکیل شده است. دوره های زیر مجموعه به ترتیب مدل های وکتور و تکنیک های پیش پردازش متن، مدلهای احتمال و مدل مارکوف (Markov model)، تکنیک ها و متدهای مختلف یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و متدهای توسعه شبکه های عصبی مصنوعی نام دارند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning: Natural Language Processing in Python (V2) با آموزش یادگیری ماشین: پردازش زبان طبیعی با پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزش پروژه محور کاربرد یادگیری ماشین در اپلیکیشن های فلاتر است که توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. فلاتر یک فریمورک رایگان و متن باز برای توسعه اپلیکیشن های کراس پلتفرم است که در سال 2015 توسط گوگل منتشر شده است. با کمک این فریمورک توسعه دهندگان می توانند به راحتی اپلیکیشن های خود را به پلتفرم ها و سیستم عامل های مختلف مانند اندروید، آی او اس، ویندوز، لینوکس و ... پورت کرده و با یک کدبیس منحصر به فرد چندین اپلیکیشن مختلف دریافت کنند. فلاتر علاوه بر سیستم عامل های ذکر شده می تواند در توسعه اپلیکیشن های تحت وب نیز مورد استفاده قرار بگیرد. در این دوره آموزشی از دو ابزار TensorFlow lite و ML Kit فایربیس استفاده کرده و به توسعه سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق خواهید پرداخت.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning use in Flutter The Complete Guide - Flutter با آموزش یادگیری ماشین با فلاتر آشنا خواهید شد.

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.

این دوره آموزش حسابان و جبر خطی با محوریت علم داده و یادگیری ماشین است که توسط آکادمی یودمی منتشر شده است. ریاضیات و زیر شاخه های آن مانند جبر و حساب دیفرانسیل و انتگرال در واقع هسته اصلی و زیر بنای دانش های جدید مانند هوش مصنوعی، علم ساختمان داده و یادگیری ماشین و عمیق است و نقش بسیار مهمی در پیاده سازی سیستم های مبتنی بر این علوم ایفا می کند. یادگیری اصول ابتدایی ریاضی می تواند به شما در درک عمیق مسائل مربوط به یادگیری ماشین کمک های بسیاری کرده و راه را برای آینده شغلی شما هموار کند. با وجود کتابخانه ها و فریم ورک های سطح بالا مانند Scikit-learn و Keras افراد با هر سطح دانشی می توانند وارد دنیای علوم داده شوند. اما این به معنای تخصص آن ها در این رشته ها نیست.
در دوره آموزشی Udemy Mathematical Foundations of Machine Learning با آموزش ریاضیات برای یادگیری ماشین 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 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.