onlinebme
🎦 🤰 میشه گفت این تصویر واضح ترین mri از شکم یک زن حامله هست... فقط حرکات بچه رو ببینین😅😍🤦♀🤦♂ ➖➖➖ @OnlineBME
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
این فیلم MRI یک #انسان هنگام صحبت کردن است. ویدیو را جینس فراهام، فیزیکدان و زیستشناس معروف آلمان تهیه کرده است. به حرکت #زبان دقت کنید. جالب نیست؟ 🤦♂🤦♀
#mri
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
#mri
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
onlinebme
👩💻👨💻 ۱۳ سپتامبر روز جهانی برنامه نویسان مبارک❤️❤️ ✔️ @OnlineBME
❇️🌐 بهترین زبانهای برنامه نویسی برای علوم داده، تجزیه و تحلیلهای پیشرفته و یادگیری ماشین در سال 2018
👨💻 نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍ در سال 2018، زمینه علوم داده همچنان به سرعت در حال رشد است. در نتیجه تراشه های پردازش سریع و زبانهای برنامه نویسی قابل خواندن، از جمله به روز رسانی بسته، علوم داده امروزه، هم برای مشتریان و هم برای متخصصان در دسترس است.
اگر بخواهید سفر خود را در Science Data آغاز کنید، مقدار منابع موجود فراتر از هر زمانی است که شما برای تسلط بر تمام زبان های برنامه نویسی در دسترس داشته باشید. بنابراین، به دلیل تحول در بوتکمپ های اطلاعاتی از جمله #هوش_مصنوعی، #یادگیری_عمیق و برنامههای مهندسیِ داده، برای یادگیری شما در سفر علمی داده های خود، زبانهای برنامه نویسی را پشنهاد میکنم.
برخی از زبانهای برنامه نویسی برتر در سال 2018 عبارتند از:
1- #پایتون نسبت به جاوا برای اکثر دانشمندان یادگیری ماشین که روی تجزیه و تحلیل احساسات کار میکنند، در اولویت بیشتری قرار دارد.
جدا از استفاده پایتون در توسعه وب، پایتون اهمیت خود را در #داده_کاوی، محاسبات علمی و سایر حوزه ها نشان می دهد. پایتون گسترده و انعطاف پذیر است، بنابراین بسیاری از توسعه دهندگان ترجیح می دهند از پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی استفاده کنند. برنامه های مدرن امروزه مانند #Instagram و #Pinterest با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ساخته شده و توسعه داده میشوند. در ایالات متحده در سطوح آکادمیک، پایتون تبدیل به یک زبان برنامه نویسی محبوب شده است و به عنوان یک زبان برنامه نویسی تدریس می شود. برخی از نکات مهم عبارتند از:
پایتون یک زبان عمومی است که کمک می کند تا سیستم تولید به عملیات تبدیل شود.
پایتون برای توسعه برنامه های کاربردی بهترین است.
قدرت پایتون در دقت است.
ضعف پایتون در کمبود کد معماری است.
2- زبان برنامه نویسی R:
یک زبان برنامه نویسی مبتنی بر محاسبات آماری و گرافیکی است. میتوان مدل و نمونه ی اولیه را با R بررسی کرد.
عمدتا برای باز کردن الگوها در بلوک های بزرگ داده استفاده می شود که کار دانشمندان را آسان تر می کند. #گوگل، #فیس_بوک، #بانک_مرکزی آمریکا و #نیویورک_تایمز همه از R استفاده می کنند و همچنان استفاده های تجاری آن گسترش می یابد. نکات مهمی که باید زبان برنامه نویسی R در نظر گرفت:
برای درک و اکتشاف داده های آماری بهترین است.
قدرت آن در داشتن الگوریتمهای زبان ماشین زیاد در توابع خود است.
پکیجهای کمی دارد(ضعف).
3- جاوا: #جاوا یک زبان برنامه نویسی خوب برای یک برنامه نویس تازه کار است. به عنوان یک زبان برنامه نویسی قابل خواندن، از برنامه نویسی کاربردی پشتیبانی میکند.
4- متلب: #متلب یک زبان برنامه نویسی برای #محاسبات_عددی است که در سال 1984 توسط math’s work توسعه داده شد. متلب، حدود یک میلیون نفر کاربر دارد که از زمینه های مختلف مهندسی، مثل اقتصاد، و علوم داده هستند. متلب برای محاسبات عددی طراحی شده است و در آزمایشگاهای HPC همانند پایتون استفاده می شود. برای کسانی که برنامه نویسی را بلد هستند، یادگیری پایتون راحت خواهد بود. برنامه نویسی متلب مبتنی بر C، C ++ و زبانهای برنامه نویسی جاوا است.
5- زبان برنامه نویسی C: یکی از قدیمترین زبان برنامه نویسی در میان سایر زبانهای برنامه نویسی است. C به عنوان مادر همه زبان های در نظر گرفته شده است و یک زبان برنامه نویسی ضروری برای ساخت الگورتیم های پیش بینی شده، است. زبانهای دیگر مثل C++، جاوا، C# به نوعی فرزندان C هستند.
منبع:
https://process.filestackapi.com/cache=expiry:max/resize=width:700/compress/MMfuMl7lQAOOdFv5FxhQ
https://www.codementor.io/dyako/the-best-programming-languages-for-data-science-and-machine-learning-in-2018-nkfl0ukgs
#زبان_برنامه_نویسی
#پایتون
#جاوا
#متلب
#مهندسی_پزشکی
#هوش_مصنوعی
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
👨💻 نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍ در سال 2018، زمینه علوم داده همچنان به سرعت در حال رشد است. در نتیجه تراشه های پردازش سریع و زبانهای برنامه نویسی قابل خواندن، از جمله به روز رسانی بسته، علوم داده امروزه، هم برای مشتریان و هم برای متخصصان در دسترس است.
اگر بخواهید سفر خود را در Science Data آغاز کنید، مقدار منابع موجود فراتر از هر زمانی است که شما برای تسلط بر تمام زبان های برنامه نویسی در دسترس داشته باشید. بنابراین، به دلیل تحول در بوتکمپ های اطلاعاتی از جمله #هوش_مصنوعی، #یادگیری_عمیق و برنامههای مهندسیِ داده، برای یادگیری شما در سفر علمی داده های خود، زبانهای برنامه نویسی را پشنهاد میکنم.
برخی از زبانهای برنامه نویسی برتر در سال 2018 عبارتند از:
1- #پایتون نسبت به جاوا برای اکثر دانشمندان یادگیری ماشین که روی تجزیه و تحلیل احساسات کار میکنند، در اولویت بیشتری قرار دارد.
جدا از استفاده پایتون در توسعه وب، پایتون اهمیت خود را در #داده_کاوی، محاسبات علمی و سایر حوزه ها نشان می دهد. پایتون گسترده و انعطاف پذیر است، بنابراین بسیاری از توسعه دهندگان ترجیح می دهند از پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی استفاده کنند. برنامه های مدرن امروزه مانند #Instagram و #Pinterest با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ساخته شده و توسعه داده میشوند. در ایالات متحده در سطوح آکادمیک، پایتون تبدیل به یک زبان برنامه نویسی محبوب شده است و به عنوان یک زبان برنامه نویسی تدریس می شود. برخی از نکات مهم عبارتند از:
پایتون یک زبان عمومی است که کمک می کند تا سیستم تولید به عملیات تبدیل شود.
پایتون برای توسعه برنامه های کاربردی بهترین است.
قدرت پایتون در دقت است.
ضعف پایتون در کمبود کد معماری است.
2- زبان برنامه نویسی R:
یک زبان برنامه نویسی مبتنی بر محاسبات آماری و گرافیکی است. میتوان مدل و نمونه ی اولیه را با R بررسی کرد.
عمدتا برای باز کردن الگوها در بلوک های بزرگ داده استفاده می شود که کار دانشمندان را آسان تر می کند. #گوگل، #فیس_بوک، #بانک_مرکزی آمریکا و #نیویورک_تایمز همه از R استفاده می کنند و همچنان استفاده های تجاری آن گسترش می یابد. نکات مهمی که باید زبان برنامه نویسی R در نظر گرفت:
برای درک و اکتشاف داده های آماری بهترین است.
قدرت آن در داشتن الگوریتمهای زبان ماشین زیاد در توابع خود است.
پکیجهای کمی دارد(ضعف).
3- جاوا: #جاوا یک زبان برنامه نویسی خوب برای یک برنامه نویس تازه کار است. به عنوان یک زبان برنامه نویسی قابل خواندن، از برنامه نویسی کاربردی پشتیبانی میکند.
4- متلب: #متلب یک زبان برنامه نویسی برای #محاسبات_عددی است که در سال 1984 توسط math’s work توسعه داده شد. متلب، حدود یک میلیون نفر کاربر دارد که از زمینه های مختلف مهندسی، مثل اقتصاد، و علوم داده هستند. متلب برای محاسبات عددی طراحی شده است و در آزمایشگاهای HPC همانند پایتون استفاده می شود. برای کسانی که برنامه نویسی را بلد هستند، یادگیری پایتون راحت خواهد بود. برنامه نویسی متلب مبتنی بر C، C ++ و زبانهای برنامه نویسی جاوا است.
5- زبان برنامه نویسی C: یکی از قدیمترین زبان برنامه نویسی در میان سایر زبانهای برنامه نویسی است. C به عنوان مادر همه زبان های در نظر گرفته شده است و یک زبان برنامه نویسی ضروری برای ساخت الگورتیم های پیش بینی شده، است. زبانهای دیگر مثل C++، جاوا، C# به نوعی فرزندان C هستند.
منبع:
https://process.filestackapi.com/cache=expiry:max/resize=width:700/compress/MMfuMl7lQAOOdFv5FxhQ
https://www.codementor.io/dyako/the-best-programming-languages-for-data-science-and-machine-learning-in-2018-nkfl0ukgs
#زبان_برنامه_نویسی
#پایتون
#جاوا
#متلب
#مهندسی_پزشکی
#هوش_مصنوعی
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب مدرس: محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران 4⃣ جلسه چهارم: پیادهسازی شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب #پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی، #…
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
4⃣ جلسه چهارم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_چندلایه با قانون یادگیری #پس_انتشار_خطا در متلب
این جلسه مهمترین جلسه دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. ما در جلسه سوم الگوریتم #LMS را مطرح کرده و در نهایت شبکهعصبی آدالاین را معرفی کردیم که یک شبکه عصبی بهینه برای مسائل کلاسبندی و رگرسیون است.این شبکه ایرادات شبکه عصبی پرسپترون تک لایه را برطرف کرد ولی خودش یک #ایراد اساسی دارد. که این ایراد در تمام شبکههای عصبی تک لایه وجود دارد. ایراد شبکه عصبی آدالاین و یا پرسپترون تک لایه در #ساختارشان هست و به خاطر اینکه #تک_لایه هستند نمی توانند مسائل #غیرخطی مثل xor را حل کنند. برای حل این مسئله شبکه عصبی پرسپترون چندلایه مطرح شده است که با اضافه کردن #چند_لایه_پنهان توانستهاند مسائل بسیار پیچیده را به راحتی حل کنند. در این جلسه تئوری الگوریتم پس انتشار خطا کامل توضیح داده میشود و در نهایت در متلب مرحله به مرحله پیادهسازی می شود. این جلسه برای همه گروه دانشجویی و مهندسی بسیار مفید هست و میتوانند بعد از مشاهده ویدیو هم #پروژههای_تخصصی خودشان را انجام دهند و هم ایدههای خود را در الگوریتم پس انتشار خطا ارائه بکنند. برای اینکه در این جلسه به مشکل نخورید بهتر است با #مشتقگیری آشنا باشید. جلسه کاملی هست و به جرات میتوان گفت که #اولین دورهای هست که به صورت تخصصی چنین شبکهای را به صورت گام به گام در متلب پیادهسازی میکند.
بعد از اینکه شبکه عصبی در متلب پیاده شد، #عملکرد_لایههای_مختلف شبکه با #مثال_عملی توضیح داده میشود تا به صورت دقیق و عملی با ساختار و عملکرد شبکههای عصبی چندلایه آشنا شوید و متوجه شوید که شبکههای عصبی چندلایه چطور یک مسئله پیچیده را با سادهسازی مسئله در لایههای مختلف حل می کنند. این جلسه، جلسه مورد علاقه من هست و تمام سعیم را کردم که به #زبان_ساده و در عین حال تخصصی و #جامع شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و قانون یادگیری پس انتشار خطا را توضیح دهم و امیدوارم برای شما مفید باشد.
در انتهای دوره چندین پروژه عملی از جمله #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی #طبقهبندی) و #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه به صورت #گام_به_گام در متلب پیادهسازی شد تا با انجام پروژههای عملی هم آشنا شوید و بتوانید پروژههای تخصصی خودتان را با مشاهده این ویدیو انجام دهید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
جهت خرید جلسه چهارم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/multilayer-perceptron-with-backpropagation-algorithm/
جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
4⃣ جلسه چهارم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_چندلایه با قانون یادگیری #پس_انتشار_خطا در متلب
این جلسه مهمترین جلسه دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. ما در جلسه سوم الگوریتم #LMS را مطرح کرده و در نهایت شبکهعصبی آدالاین را معرفی کردیم که یک شبکه عصبی بهینه برای مسائل کلاسبندی و رگرسیون است.این شبکه ایرادات شبکه عصبی پرسپترون تک لایه را برطرف کرد ولی خودش یک #ایراد اساسی دارد. که این ایراد در تمام شبکههای عصبی تک لایه وجود دارد. ایراد شبکه عصبی آدالاین و یا پرسپترون تک لایه در #ساختارشان هست و به خاطر اینکه #تک_لایه هستند نمی توانند مسائل #غیرخطی مثل xor را حل کنند. برای حل این مسئله شبکه عصبی پرسپترون چندلایه مطرح شده است که با اضافه کردن #چند_لایه_پنهان توانستهاند مسائل بسیار پیچیده را به راحتی حل کنند. در این جلسه تئوری الگوریتم پس انتشار خطا کامل توضیح داده میشود و در نهایت در متلب مرحله به مرحله پیادهسازی می شود. این جلسه برای همه گروه دانشجویی و مهندسی بسیار مفید هست و میتوانند بعد از مشاهده ویدیو هم #پروژههای_تخصصی خودشان را انجام دهند و هم ایدههای خود را در الگوریتم پس انتشار خطا ارائه بکنند. برای اینکه در این جلسه به مشکل نخورید بهتر است با #مشتقگیری آشنا باشید. جلسه کاملی هست و به جرات میتوان گفت که #اولین دورهای هست که به صورت تخصصی چنین شبکهای را به صورت گام به گام در متلب پیادهسازی میکند.
بعد از اینکه شبکه عصبی در متلب پیاده شد، #عملکرد_لایههای_مختلف شبکه با #مثال_عملی توضیح داده میشود تا به صورت دقیق و عملی با ساختار و عملکرد شبکههای عصبی چندلایه آشنا شوید و متوجه شوید که شبکههای عصبی چندلایه چطور یک مسئله پیچیده را با سادهسازی مسئله در لایههای مختلف حل می کنند. این جلسه، جلسه مورد علاقه من هست و تمام سعیم را کردم که به #زبان_ساده و در عین حال تخصصی و #جامع شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و قانون یادگیری پس انتشار خطا را توضیح دهم و امیدوارم برای شما مفید باشد.
در انتهای دوره چندین پروژه عملی از جمله #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی #طبقهبندی) و #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه به صورت #گام_به_گام در متلب پیادهسازی شد تا با انجام پروژههای عملی هم آشنا شوید و بتوانید پروژههای تخصصی خودتان را با مشاهده این ویدیو انجام دهید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
جهت خرید جلسه چهارم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/multilayer-perceptron-with-backpropagation-algorithm/
جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
پرسپترون چندلایه (جلسه چهارم) - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
ین جلسه مهمترین جلسه دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. ما در جلسه سوم الگوریتم LMS را مطرح کرده و در نهایت شبکهعصبی آدالاین را معرفی کردیم که یک شبکه عصبی بهینه برای مسائل کلاسبندی و رگرسیون است.این شبکه ایرادات شبکه عصبی پرسپترون تک لایه…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌐 ساخت دستکش سخنگو برای ناشنوایان توسط دانشجوی ایرانی
💡دانشجویان دستکشی اختراع کردند که #زبان_اشاره را به کلام تبدیل میکند دو دانشجوی کالج جفت دستکش گویایی اختراع کردند تا به افراد کر و لال کمک کنند با دنیای شنیداری ارتباط برقرار کنند.
#دستکش_سخنگو
#مهندسی_پزشکی
#هوش_مصنوعی
جزئیات بیشتر👇👇
https://onlinebme.com/these-gloves-translate-sign-language-into-speech/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
💡دانشجویان دستکشی اختراع کردند که #زبان_اشاره را به کلام تبدیل میکند دو دانشجوی کالج جفت دستکش گویایی اختراع کردند تا به افراد کر و لال کمک کنند با دنیای شنیداری ارتباط برقرار کنند.
#دستکش_سخنگو
#مهندسی_پزشکی
#هوش_مصنوعی
جزئیات بیشتر👇👇
https://onlinebme.com/these-gloves-translate-sign-language-into-speech/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme