onlinebme
💡 شروع ثبت نام دوره عملی پیاده سازی شبکه های عصبی در متلب( #تهران و #تبریز) ✅ جهت ثبت نام با شماره ی زیر تماس بگیرید: 0936-038-2687 @Bio_engineerr ➖➖ @IUST_Bioelecteric
💡✅ توضیحات تکمیلی دوره شبکه عصبی:
✍️ امروزه در ایران دوره های مختلفی برای درس شبکه عصبی برگزار میشود و البته هر کدام مزایای خودشون رو دارند و با اهدافی دوره ها رو برگزار میکنند.
گروه تخصصی و آموزشی مدرسین علم و صنعت تهران هم سعی براین دارد که در این مسیر فعالیت کند، اما به صورت #متفاوت!
سعی ما بر این است که یک دوره صرفا عملی و یا صرفا تئوری برگزار نکینم. ما در این دوره علاوه برمباحث تئوری، همزمان مباحث عملی رو به صورت گام به گام آموزش میدهیم.
🔺 اولین #وجه_تمایز دوره شبکه عصبی ما با سایر دوره ها این است که در این دوره نحوه استفاده از #توابع_آماده_متلب آموزش داده نمیشود بلکه نحوهی #پیاده_سازی شبکه ها بطور کامل آموزش داده می شود و مطمئنا شرکتکنندگان بعد از #تمرین و تکرار مطالبی که آموزش داده میشود، در پیادهسازی شبکهها، #بهبود شبکهها، شبیهسازی #مقالات و استفاده از شبکهها در #پروژههای_عملی دچار مشکل نخواهند شد.
🔺 دوره به صورت #آکادمیک هست و سعی بر این است که تمام مباحث #کتاب معروف Siomon Haykin آموزش داده شود. کتاب Siomon Haykin، کتابی #استاندارد برای یادگیری شبکههای عصبی است که در بیشتر دانشگاههای داخل و خارج کشور تدریس میشود. در ابتدای هر جلسه، مباحث تئوری کتاب آموزش داده میشود و سپس به طور گام به گام در متلب پیادهسازی میشود.
از آنجا شرکت کنندگان علاوه بر یادگیری مباحث عملی، مباحث تئوری را نیز یاد میگیرند لذا شرکتکنندگان بعد از اتمام دوره، میتوانند #نمره_کاملی در درس شبکه عصبی (در هر مقطعی) بگیرند که این یکی از مزیتهای دیگر دوره شبکه عصبی ما است.
از آنجا که دوره ما #پروژه محور است، سعی شده مسائل و پروژه های مختلفی با استفاده از شبکه عصبی انجام شود تا شرکت کنندگان بعد از اتمام دوره بتوانند پروژه های خود را با شبکه های عصبی انجام دهند.
✅💡پروژه هایی که در این دوره با استفاده از شبکه های عصبی انجام داده میشوند:
💡تشخیص #سرطان_سینه با استفاده از شبکه های عصبی
💡تشخیص بیماری #صرع از روی سیگنالهای مغزی با استفاده از شبکه های عصبی
💡تخمین کیفیت #شراب با استفاده از شبکه های عصبی(داده معروف سایت UCI)
💡پیش بینی #نرخ_ارز با استفاده از شبکه های عصبی
💡کلاسبندی داده های دوکلاسه و #چندکلاسه، مثل داده سه کلاسه #iris (داده ی معروف در سایت uci)
💡حل مسائل مختلف از قبیل گیتهای منطقی(and, or, xor,…) با استفاده از شبکههای عصبی
💡 تخمین کیفیت شراب با استفاده از شبکه های عصبی(داده معروف سایت UCI)
تمامی شبکه ها از #صفرتاصد آموزش داده میشوند، در ابتدا، مباحث تئوری آموزش داده میشود و سپس به صورت گام به گام در متلب پیادهسازی می شوند و بعد از پیاده سازی در پروژه های عملی استفاده می شوند.
#مزایا و #معایب هر شبکه به صورت #واقعی در پروژههای عملی نشان داده میشود و هنرجو از این طریق #درک بهتری نسبت به شبکهها پیدا میکند.
🔺علاوه بر مباحث کتاب Siomon Haykin ، دو شبکه عصبی معروفPNN و ELMرا طبق مقالات معتبر پیادهسازی می¬کنیم که از این طریق شرکتکنندگان با پیادهسازی مقالات نیز آشنا میشوند.
✅ شرکت کنندگان بعد از اتمام این دوره، قادر خواهند بود به:
💡 برنامهنویسی در محیط متلب
💡پیادهسازی تمامی شبکههای عصبی در متلب
💡 حل مسائل مختلف از قبیل گیتهای منطقی(and, or, xor,…) با استفاده از شبکههای عصبی
💡 استفاده از شبکههای عصبی در پروژههای کلاسبندی و رگرسیون
💡 انجام پروژههای عملی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 کاهش بعد و استخراج ویژگی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 حل مسائل کلاسبندی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 حل مسائل پیشبینی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 خوشهبندی دادهها با استفاده از شبکههای عصبی
✅ 💡بعد از اتمام دوره دانشجویانی که طول دوره فعال بودند و نمره قابل قبولی دریافت کردند، انتخاب می شوند تا در کارهای عملی و پروژههای پژوهشی جهت نوشتن مقالات همکاری شود.
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
✍️ امروزه در ایران دوره های مختلفی برای درس شبکه عصبی برگزار میشود و البته هر کدام مزایای خودشون رو دارند و با اهدافی دوره ها رو برگزار میکنند.
گروه تخصصی و آموزشی مدرسین علم و صنعت تهران هم سعی براین دارد که در این مسیر فعالیت کند، اما به صورت #متفاوت!
سعی ما بر این است که یک دوره صرفا عملی و یا صرفا تئوری برگزار نکینم. ما در این دوره علاوه برمباحث تئوری، همزمان مباحث عملی رو به صورت گام به گام آموزش میدهیم.
🔺 اولین #وجه_تمایز دوره شبکه عصبی ما با سایر دوره ها این است که در این دوره نحوه استفاده از #توابع_آماده_متلب آموزش داده نمیشود بلکه نحوهی #پیاده_سازی شبکه ها بطور کامل آموزش داده می شود و مطمئنا شرکتکنندگان بعد از #تمرین و تکرار مطالبی که آموزش داده میشود، در پیادهسازی شبکهها، #بهبود شبکهها، شبیهسازی #مقالات و استفاده از شبکهها در #پروژههای_عملی دچار مشکل نخواهند شد.
🔺 دوره به صورت #آکادمیک هست و سعی بر این است که تمام مباحث #کتاب معروف Siomon Haykin آموزش داده شود. کتاب Siomon Haykin، کتابی #استاندارد برای یادگیری شبکههای عصبی است که در بیشتر دانشگاههای داخل و خارج کشور تدریس میشود. در ابتدای هر جلسه، مباحث تئوری کتاب آموزش داده میشود و سپس به طور گام به گام در متلب پیادهسازی میشود.
از آنجا شرکت کنندگان علاوه بر یادگیری مباحث عملی، مباحث تئوری را نیز یاد میگیرند لذا شرکتکنندگان بعد از اتمام دوره، میتوانند #نمره_کاملی در درس شبکه عصبی (در هر مقطعی) بگیرند که این یکی از مزیتهای دیگر دوره شبکه عصبی ما است.
از آنجا که دوره ما #پروژه محور است، سعی شده مسائل و پروژه های مختلفی با استفاده از شبکه عصبی انجام شود تا شرکت کنندگان بعد از اتمام دوره بتوانند پروژه های خود را با شبکه های عصبی انجام دهند.
✅💡پروژه هایی که در این دوره با استفاده از شبکه های عصبی انجام داده میشوند:
💡تشخیص #سرطان_سینه با استفاده از شبکه های عصبی
💡تشخیص بیماری #صرع از روی سیگنالهای مغزی با استفاده از شبکه های عصبی
💡تخمین کیفیت #شراب با استفاده از شبکه های عصبی(داده معروف سایت UCI)
💡پیش بینی #نرخ_ارز با استفاده از شبکه های عصبی
💡کلاسبندی داده های دوکلاسه و #چندکلاسه، مثل داده سه کلاسه #iris (داده ی معروف در سایت uci)
💡حل مسائل مختلف از قبیل گیتهای منطقی(and, or, xor,…) با استفاده از شبکههای عصبی
💡 تخمین کیفیت شراب با استفاده از شبکه های عصبی(داده معروف سایت UCI)
تمامی شبکه ها از #صفرتاصد آموزش داده میشوند، در ابتدا، مباحث تئوری آموزش داده میشود و سپس به صورت گام به گام در متلب پیادهسازی می شوند و بعد از پیاده سازی در پروژه های عملی استفاده می شوند.
#مزایا و #معایب هر شبکه به صورت #واقعی در پروژههای عملی نشان داده میشود و هنرجو از این طریق #درک بهتری نسبت به شبکهها پیدا میکند.
🔺علاوه بر مباحث کتاب Siomon Haykin ، دو شبکه عصبی معروفPNN و ELMرا طبق مقالات معتبر پیادهسازی می¬کنیم که از این طریق شرکتکنندگان با پیادهسازی مقالات نیز آشنا میشوند.
✅ شرکت کنندگان بعد از اتمام این دوره، قادر خواهند بود به:
💡 برنامهنویسی در محیط متلب
💡پیادهسازی تمامی شبکههای عصبی در متلب
💡 حل مسائل مختلف از قبیل گیتهای منطقی(and, or, xor,…) با استفاده از شبکههای عصبی
💡 استفاده از شبکههای عصبی در پروژههای کلاسبندی و رگرسیون
💡 انجام پروژههای عملی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 کاهش بعد و استخراج ویژگی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 حل مسائل کلاسبندی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 حل مسائل پیشبینی با استفاده از شبکههای عصبی
💡 خوشهبندی دادهها با استفاده از شبکههای عصبی
✅ 💡بعد از اتمام دوره دانشجویانی که طول دوره فعال بودند و نمره قابل قبولی دریافت کردند، انتخاب می شوند تا در کارهای عملی و پروژههای پژوهشی جهت نوشتن مقالات همکاری شود.
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
Telegram
onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
ارائهدهندهی پکیجهای آموزشی پروژه محور:
برنامهنویسی متلب-پایتون
پردازش تصویر&سیگنالهای حیاتی
شناسایی الگو
یادگیری ماشین
شبکههای عصبی
واسط مغز-کامپیوتر
تماس👇
09360382687
@onlineBME_admin
سایت
www.onlinebme.com
ارائهدهندهی پکیجهای آموزشی پروژه محور:
برنامهنویسی متلب-پایتون
پردازش تصویر&سیگنالهای حیاتی
شناسایی الگو
یادگیری ماشین
شبکههای عصبی
واسط مغز-کامپیوتر
تماس👇
09360382687
@onlineBME_admin
سایت
www.onlinebme.com
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب مدرس: محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران 8⃣ جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF) #مرکز #سیگما #قضیه_کاور #kmeans #پروژه_عملی #رگرسیون #طبقهبندی #کلاسبندی…
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
8⃣ جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
✍ ما تا جلسه هفتم تمام تمرکزمون برروی شبکه عصبی معروف پرسپترون بود و این جلسه شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(radial basis function) را آموزش میدهیم. این شبکه یک شبکه عصبی 3 لایه است که ازیک لایه پنهان تشکیل شده است. از قضیه جالب #کاور برای حل مسائل پیچیده و غیرخطی استفاده میکند و کاربردهای زیادی در عمل دارد. شبکه عصبی rbf رویکرد متفاوتی نسبت به پرسپترون چندلایه دارد و با یک رویکرد بسیار ساده و جالب مسائل پیچیده را حل میکند. برخلاف mlp که در آن وزنهای سیناپسی تمام لایه ها باید محاسبه میشدند در این شبکه لایه ورودی به صورت #مستقیم و بدون اینکه #وزن_سیناپسی در بین دولایه باشد به لایه پنهان وصل شده است. نورونهای لایه پنهان این شبکه به عنوان یک #کرنل_غیرخطی (گوسیrbf) عمل میکنند و وظیفه #نگاشت داده از فضای #غیرخطی به فضای #خطی را برعهده دارند. هر یک از نورنهای لایه پنهان به یک #مرکز و #سیگمای بهینه نیاز دارند تا به درستی داده را نگاشت دهند، برای محاسبه مراکز و سیگمای مراکز چندین روش مثل الگوریتم خوشهبند #kmeans مطرح شده که طبق کتاب این روشها را توضیح داده و در متلب #پیادهسازی کرده و مزایا و معایب هر روش را با مثال عملی توضیح میدهیم. در این جلسه به صورت مختصر مفهوم #خوشهبندی توضیح داده شده و سپس عملکرد الگوریتم kmeans جهت تعیین مراکز را توضیح دادهایم. بعد از پیدا کردن مراکز و سیگماهای بهینه در این شبکه لازم است که وزنهای سیناپسی بین لایه پنهان و لایه خروجی نیز محاسبه شوند که برای محاسبه وزن سیناپسی بهینه سه روش #وینرهاف، #شبه_معکوس و #گرادیان_نزولی را توضیح داده و در متلب پیاده سازی کردهایم. و در انتها چندین مثال و پروژه عملی از قبیل جلمه #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی طبقهبندی) ، #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) و #کلاسبندی داده سه کلاسه iris (#گل_زنبق) با استفاده از شبکه عصبی RBF انجام داده ایم که با کارایی این شبکه عصبی آشنا شده و بتوانید #پروژههای_عملی خودتان را با استفاده از این الگوریتم در متلب پیادهسازی کنید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 7 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه هشتم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/rbf/
💡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
8⃣ جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
✍ ما تا جلسه هفتم تمام تمرکزمون برروی شبکه عصبی معروف پرسپترون بود و این جلسه شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(radial basis function) را آموزش میدهیم. این شبکه یک شبکه عصبی 3 لایه است که ازیک لایه پنهان تشکیل شده است. از قضیه جالب #کاور برای حل مسائل پیچیده و غیرخطی استفاده میکند و کاربردهای زیادی در عمل دارد. شبکه عصبی rbf رویکرد متفاوتی نسبت به پرسپترون چندلایه دارد و با یک رویکرد بسیار ساده و جالب مسائل پیچیده را حل میکند. برخلاف mlp که در آن وزنهای سیناپسی تمام لایه ها باید محاسبه میشدند در این شبکه لایه ورودی به صورت #مستقیم و بدون اینکه #وزن_سیناپسی در بین دولایه باشد به لایه پنهان وصل شده است. نورونهای لایه پنهان این شبکه به عنوان یک #کرنل_غیرخطی (گوسیrbf) عمل میکنند و وظیفه #نگاشت داده از فضای #غیرخطی به فضای #خطی را برعهده دارند. هر یک از نورنهای لایه پنهان به یک #مرکز و #سیگمای بهینه نیاز دارند تا به درستی داده را نگاشت دهند، برای محاسبه مراکز و سیگمای مراکز چندین روش مثل الگوریتم خوشهبند #kmeans مطرح شده که طبق کتاب این روشها را توضیح داده و در متلب #پیادهسازی کرده و مزایا و معایب هر روش را با مثال عملی توضیح میدهیم. در این جلسه به صورت مختصر مفهوم #خوشهبندی توضیح داده شده و سپس عملکرد الگوریتم kmeans جهت تعیین مراکز را توضیح دادهایم. بعد از پیدا کردن مراکز و سیگماهای بهینه در این شبکه لازم است که وزنهای سیناپسی بین لایه پنهان و لایه خروجی نیز محاسبه شوند که برای محاسبه وزن سیناپسی بهینه سه روش #وینرهاف، #شبه_معکوس و #گرادیان_نزولی را توضیح داده و در متلب پیاده سازی کردهایم. و در انتها چندین مثال و پروژه عملی از قبیل جلمه #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی طبقهبندی) ، #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) و #کلاسبندی داده سه کلاسه iris (#گل_زنبق) با استفاده از شبکه عصبی RBF انجام داده ایم که با کارایی این شبکه عصبی آشنا شده و بتوانید #پروژههای_عملی خودتان را با استفاده از این الگوریتم در متلب پیادهسازی کنید.
نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 7 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه هشتم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/rbf/
💡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
شبکه عصبی RBF(جلسه هشتم) - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
ما تا جلسه هفتم تمام تمرکزمون برروی شبکه عصبی معروف پرسپترون بود و این جلسه شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(radial basis function) را آموزش میدهیم. این شبکه یک شبکه عصبی 3 لایه است که از یک لایه پنهان تشکیل شده است. از قضیه جالب کاور برای حل مسائل پیچیده و غیرخطی…
📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
Telegram
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
onlinebme
❌💢 پکیج آموزشی دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی ( motor imagery)💢❌ مدرس : محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت ✅ اولین دوره تخصصی در ایران که در آن تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال…
❌💢 پکیج آموزشی دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی ( motor imagery)💢❌
مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت
✍ واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی میکند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنالهای حیاتی اندازهگیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبههای انتزاعی حالت شناختی فرد را پیش بینی میکند. در دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG بطور کامل در مورد سیستم BCI توضیح داده شده است.
🔵 واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تصور حرکتی(motor imagery)، حالتی که شخص تصور میکند را از روی سیگنالهای مغزی( EEG) فرد، تشخیص داده و به دستور تبدیل میکند. هدف فناوری BCI این است که یک #راه_ارتباطی جدید برای افراد معلول (فلج) ایجاد کند به طوری که افراد هیچ وابستگیای به کنترل عضلات نداشته باشند. سیگنال EEG یکی از ورودیهایی هست که BCI از طریق این سیگنال ارتباط بین شخص و محیط بیرونی را فراهم میکند. در BCI مبتنی بر تصور حرکتی از شخص خواسته میشود تا حرکتی را بدون اینکه انجام دهد تصور کند، که در نتیجه آن رخدادهایی مرتبط با تصور در مغز رخ میدهد. هدف #BCI این است که از روی سیگنالهای EEG نوع حرکت تصور شده توسط شخص را تشخیص دهد. تشخیص نوع تصوری که فرد انجام داده از روی سیگنال #EEG که روزلوشن مکانی مناسبی ندارد کار بسیار سختی است و به الگوریتمهای پیشرفته ای نیاز است.
🔹ما در این دوره تخصصی تمام مباحثی که برای پردازش دادههای #EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی هست را آموزش میدهیم و برای اینکه با عملکرد عملی این الگوریتم ها آشنا شوید، چندین #پروژه_عملی طبق چند #مقاله_تخصصی روی داده های واقعی سایت #BCI_competition انجام میدهیم.
🗂از سه مجموع داده EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی در این دوره استفاده شده است. در ابتدا #پروسه_ثبت و اطلاعات مربوط به این دادهها را کامل توضیح میدهیم، باندهای #فرکانسی که مرتبط با تصور حرکتی و #مناطق مغزی مرتبط با تصور حرکتی را توضیح میهیم. سپس شروع به تحلیل دادهها میکنیم. در ادامه انواع فیلترهای #مکانی و #فرکانسی جهت #کاهش_نویز سیگنال و #source_localization را توضیح داده و به صورت #گام_به_گام در متلب پیاده سازی کرده و روی داده اعمال میکنیم، در ادامه روشهای استخراج ویژگی و کلاسبندی داده تصوری حرکتی را توضیح داده و روی داده پیادهسازی میکنیم.
✅ در این دوره تئوری الگوریتم معروف #CSP ، الگوهای مکانی مشترک (Common Special Patterns)
را به زبان ساده توضیح داده و سپس #گام_به_گام در متلب پیادهسازی کرده و بر روی داده اعمال میکنیم.
✅در نهایت معایب و مزایای CSP را بررسی میکنیم و برای حل مشکل این الگورتیم معروف، الگورتیم بهبود یافته شده CSP یعنی
#FBCSP -filter bank CSP
را پیادهسازی میکنیم.
در این دوره برای کلاسبندی دادهها از سه کلاسبند معروف بنام
SVM-support vector machine knn-k nearest neighbors
lda-linear discriminant analysis
استفاده کردهایم.
🔹برای ارزیابی و اعتبارسنجی مدلهای طراحی شده از چهار روش معروف
k-fold cross validation
the hold out method
random subsampling
leave one out
استفاده کرده ایم.
✅ در پایان این دوره، شرکتکننده دیگر هیچ مشکلی در انجام #پروژههای_عملی و پردازش سیگنالهای EEG مبتنی بر تصوری حرکتی و #پیادهسازی_مقالات تخصصی جهت بهبود عملکرد کلاسبندی نخواهد داشت.
🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است که میتوانید برای #پروژه_های_درسی یا #پایان_نامه خود استفاده کنید.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت
✍ واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی میکند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنالهای حیاتی اندازهگیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبههای انتزاعی حالت شناختی فرد را پیش بینی میکند. در دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG بطور کامل در مورد سیستم BCI توضیح داده شده است.
🔵 واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تصور حرکتی(motor imagery)، حالتی که شخص تصور میکند را از روی سیگنالهای مغزی( EEG) فرد، تشخیص داده و به دستور تبدیل میکند. هدف فناوری BCI این است که یک #راه_ارتباطی جدید برای افراد معلول (فلج) ایجاد کند به طوری که افراد هیچ وابستگیای به کنترل عضلات نداشته باشند. سیگنال EEG یکی از ورودیهایی هست که BCI از طریق این سیگنال ارتباط بین شخص و محیط بیرونی را فراهم میکند. در BCI مبتنی بر تصور حرکتی از شخص خواسته میشود تا حرکتی را بدون اینکه انجام دهد تصور کند، که در نتیجه آن رخدادهایی مرتبط با تصور در مغز رخ میدهد. هدف #BCI این است که از روی سیگنالهای EEG نوع حرکت تصور شده توسط شخص را تشخیص دهد. تشخیص نوع تصوری که فرد انجام داده از روی سیگنال #EEG که روزلوشن مکانی مناسبی ندارد کار بسیار سختی است و به الگوریتمهای پیشرفته ای نیاز است.
🔹ما در این دوره تخصصی تمام مباحثی که برای پردازش دادههای #EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی هست را آموزش میدهیم و برای اینکه با عملکرد عملی این الگوریتم ها آشنا شوید، چندین #پروژه_عملی طبق چند #مقاله_تخصصی روی داده های واقعی سایت #BCI_competition انجام میدهیم.
🗂از سه مجموع داده EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی در این دوره استفاده شده است. در ابتدا #پروسه_ثبت و اطلاعات مربوط به این دادهها را کامل توضیح میدهیم، باندهای #فرکانسی که مرتبط با تصور حرکتی و #مناطق مغزی مرتبط با تصور حرکتی را توضیح میهیم. سپس شروع به تحلیل دادهها میکنیم. در ادامه انواع فیلترهای #مکانی و #فرکانسی جهت #کاهش_نویز سیگنال و #source_localization را توضیح داده و به صورت #گام_به_گام در متلب پیاده سازی کرده و روی داده اعمال میکنیم، در ادامه روشهای استخراج ویژگی و کلاسبندی داده تصوری حرکتی را توضیح داده و روی داده پیادهسازی میکنیم.
✅ در این دوره تئوری الگوریتم معروف #CSP ، الگوهای مکانی مشترک (Common Special Patterns)
را به زبان ساده توضیح داده و سپس #گام_به_گام در متلب پیادهسازی کرده و بر روی داده اعمال میکنیم.
✅در نهایت معایب و مزایای CSP را بررسی میکنیم و برای حل مشکل این الگورتیم معروف، الگورتیم بهبود یافته شده CSP یعنی
#FBCSP -filter bank CSP
را پیادهسازی میکنیم.
در این دوره برای کلاسبندی دادهها از سه کلاسبند معروف بنام
SVM-support vector machine knn-k nearest neighbors
lda-linear discriminant analysis
استفاده کردهایم.
🔹برای ارزیابی و اعتبارسنجی مدلهای طراحی شده از چهار روش معروف
k-fold cross validation
the hold out method
random subsampling
leave one out
استفاده کرده ایم.
✅ در پایان این دوره، شرکتکننده دیگر هیچ مشکلی در انجام #پروژههای_عملی و پردازش سیگنالهای EEG مبتنی بر تصوری حرکتی و #پیادهسازی_مقالات تخصصی جهت بهبود عملکرد کلاسبندی نخواهد داشت.
🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است که میتوانید برای #پروژه_های_درسی یا #پایان_نامه خود استفاده کنید.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی میکند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنالهای حیاتی اندازهگیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبههای انتزاعی…
💡 اول ترم را با یادگیری شبکههای عصبی شروع کنیم 😊
📺 دوره #تخصصی پیاده سازی گام به گام شبکههای عصبی در متلب
🔴 #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی به صورت #گام_به_گام پیاده سازی شده و روی پروژه های عملی اعمال میشوند👌
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #گام_به_گام
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتر و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
✅ جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
#پروژه_محور
از #پروژه های انجام شده و #مقالات پیاده سازی شده در این دوره میتوانید در پروژه های درسی و #پایان_نامه خود استفاده کنید👌
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
📺 دوره #تخصصی پیاده سازی گام به گام شبکههای عصبی در متلب
🔴 #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی به صورت #گام_به_گام پیاده سازی شده و روی پروژه های عملی اعمال میشوند👌
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #گام_به_گام
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتر و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
✅ جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
#پروژه_محور
از #پروژه های انجام شده و #مقالات پیاده سازی شده در این دوره میتوانید در پروژه های درسی و #پایان_نامه خود استفاده کنید👌
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
Telegram
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
Forwarded from onlinebme
📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
Telegram
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
onlinebme
📺 ویدیوهای فصل اول دوم آماده شده اند و در چند روز آینده در سایت قرار میگیرند. دوستانی که امکان شرکت حضوری ندارند میتوانند ویدیوهارو تهیه کنند. تعداد جلسات فصل و دوم: 13 جلسه مدت زمان ویدیوها: 17 ساعت ✅در این دوره دو تا بحث جدید اضافه شده: 🔹علاوه بر پیاده…
سلام
📺 ویدیوهای آموزشی فصل اول و دوم دوره #پترن در سایت قرار گرفته است.
از طریق لینک زیر میتوانید جزئیات این دوره رو مشاهده کنید.
مدت زمان: 17 ساعت
تعداد جلسات: 14
🔺در این جلسات علاوه بر آموزش و پیاده سازی الگوریتمها، چندین پروژه عملی انجام شده است، برای هر پروژه ی انجام شده هم یک گزارش کامل به صورت word نوشته شده و کنار کدها و ویدیوهای آموزشی قرار گرفته است و از آنها میتوانید برای پروژه های درسی خودتون استفاده کنید.
https://onlinebme.com/product/pattern-parametric-classifiers/
✅ فصل سوم هم ضبط و بخشی از فصل چهارم هم ضبط شده و در روزهای آینده در سایت قرار خواهند گرفت.
مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
#پترن #یادگیری_ماشین
#کلاسبندهای_پارامتری
#ماکزیمم_شباهت
#بیزین
#کلاسبند_حداقل_فاصله_اقلیدسی
#کلاسبند_حداقل_فاصله_ماهالانوبیس
#پروژه_محور
#پروژههای_عملی
#پروژههای_درسی
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
📺 ویدیوهای آموزشی فصل اول و دوم دوره #پترن در سایت قرار گرفته است.
از طریق لینک زیر میتوانید جزئیات این دوره رو مشاهده کنید.
مدت زمان: 17 ساعت
تعداد جلسات: 14
🔺در این جلسات علاوه بر آموزش و پیاده سازی الگوریتمها، چندین پروژه عملی انجام شده است، برای هر پروژه ی انجام شده هم یک گزارش کامل به صورت word نوشته شده و کنار کدها و ویدیوهای آموزشی قرار گرفته است و از آنها میتوانید برای پروژه های درسی خودتون استفاده کنید.
https://onlinebme.com/product/pattern-parametric-classifiers/
✅ فصل سوم هم ضبط و بخشی از فصل چهارم هم ضبط شده و در روزهای آینده در سایت قرار خواهند گرفت.
مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
#پترن #یادگیری_ماشین
#کلاسبندهای_پارامتری
#ماکزیمم_شباهت
#بیزین
#کلاسبند_حداقل_فاصله_اقلیدسی
#کلاسبند_حداقل_فاصله_ماهالانوبیس
#پروژه_محور
#پروژههای_عملی
#پروژههای_درسی
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
شناسایی الگو- کلاسبندهای پارامتری (فصل1و2) - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
در فصل اول دوره شناسایی الگو مباحث مقدماتی مربوط به شناسایی الگو، یادگیری ماشین، انواع روشهای یادگیری ماشین را توضیح میدهیم تا با دید بهتری وارد مباحث اصلی شویم. در فصل دوم، طبقهبندهای پارامتری از جمله طبقه بند بیزین را آموزش داده و مرحله به مرحله پیادهسازی…
onlinebme
📺 دوره شناسایی آماری الگو و یادگیری ماشین فصل 4( بخش اول ): تئوری و پیاده سازی الگوریتم knn و الگوریتمهای بهبودیافته شده آن(wknn) تعداد جلسات: 8 مدت زمان: 12 ساعت مدرس: محمد نوری زاده چرلو جزییات بیشتر👇👇 https://onlinebme.com/product/k-nearest-neighbors/…
📦سرفصل مطالب مربوط به پیاده سازی الگوریتمهای مبتنی بر نزدیک ترین همسایه( knn , wknn, dwknn , knn in regression ):
⚪️تئوری تصمیم گیری کلاسبندهای متبنی بر نزدیکترین همسایه(knn)
⚫️پیادهسازی مرحله به مرحله کلاسبند knnمعرفی تولباکس آماده متلب( برای آن دسته از دوستانی که میخواهند فقط با ابزار کار کنند)
🔴انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم knn
🔵تئوری تصمیم گیری کلاسبند knn وزندار( wknn معرفی شده توسط دو مقاله اول که در جلسه دوم آموزش داده شده است)
⚪️ پیادهسازی مرحله به مرحله الگوریتم wknn ( پیاده سازی مقالات 1-2)
⚫️انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم wknn
🔴تئوری تصمیم گیری کلاسبند knn وزندار (wknn معرفی شده توسط سوم که در جلسه سوم آموزش داده شده است)
🔵 پیادهسازی مرحله به مرحله الگوریتم wknn ( پیاده سازی بخش اول مقاله 3)
⚪️انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم wknn
⚫️تئوری تصمیم گیری کلاسبند knn وزنداردوگانه (dwknn معرفی شده توسط سوم که در جلسه سوم آموزش داده شده است)
🔵پیادهسازی مرحله به مرحله الگوریتم dwknn( پیاده سازی بخش دوم مقاله 3)
🔴انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم DWKNN
✅ پروژه هایی که در این ویدیوهای انجام داده ایم به صورت زیر است:
🔹تشخیص سرطان سینه با استفاده از کلاسبندهای knn، wknn و dwknn
🔸تشخیص نوع گل زنبق(iris) با استفاده از کلاسبندهای knn، wknn و dwknn
🔹تشخیص بیماری پارکیسنون از روی راه رفتن افراد با استفاده از کلاسبندهای knn، wknn و dwknn
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔬 آزمایشاتی که انجام داده ایم به صورت زیر است:
1- تعیین تعداد k بهینه برای کلاسبند knn
2- تعیین معیار فاصله مناسب برای کلاسبند knn
🔴 معیار هایی که در ویدیوها پیاده سازی کرده ایم به صورت زیر است:
🔻فاصله اقلیدسی(euclidean)
🔺فاصله بلوک شهری( city block)
🔻فاصله چبیشف(chebychev)
🔺فاصله مینکوفسکی (minkowski)
🔻فاصله کسینوسی (cosine)
🔺فاصله همبستگی (correlation)
3- بررسی عملکرد knn های وزندار
4- بررسی تاثیر k روی عملکرد knn و knnهای وزندار
5- تاثیر نرمال کردن ویژگی ها بر روی عملکرد الگوریتمهای knn
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 انجام مسائل #رگرسیون با الگوریتم knn
✅مباحثی که در جلسه آخر آموزش داده ایم به صورت زیر است:
🔹فرق بین کلاسبندی و رگرسیون با یک مثال ساده
🔹تئوری تصمیم گیری knn در مسائل رگرسیون
🔹پیاده سازی knn برای مسائل رگرسیون
🔹تئوری تصمیم گیری wknnدر مسائل رگرسیون
🔹پیاده سازی wknnبرای مسائل رگرسیون
🔴انجام یک پروژه عملی رگرسیون (پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از الگوریتمهای knn و wknn)
🔹بررسی معایب knn
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✅یک خبر خوب هم برای دوستان بدهیم و آن هم این است که برای هر #پروژه ای که انجام شده یک #گزارش کامل 20-30 صفحه ای در #word نوشته و کنار کدها و ویدیوهای آموزشی قرار داده ایم تا دوستان بتوانند از این گزارشها در #پروژههای_درسی و #پایان_نامه خود استفاده کنند.
💡روال گزراش نویسی به صورت زیر است:
🔹چکیده
🔸مقدمه
🔹توضیح تئوری الگوریتمها
🔸توضیح خط به خط کدهای پیادهسازی شده برای الگوریتمها
🔹توضیح پایگاه داده
🔸جمع بندی و آزمایشات
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
تعداد جلسات: 8
مدت زمان: 12 ساعت
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
#Knn, #wknn , #dwknn , #knn for #regression
#Distance
#weighted_knn
#کلاسبند_نزدیکترین_همسایه #تئوری #پیادهسازی #پیادهسازی_مقالات #پروژههای_عملی #پروژههای_درسی #کلاسبندی #رگرسیون
#شناسائی_الگو
#پترن
#یادگیری_ماشین
جزییات بیشتر👇👇
https://onlinebme.com/product/k-nearest-neighbors/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
⚪️تئوری تصمیم گیری کلاسبندهای متبنی بر نزدیکترین همسایه(knn)
⚫️پیادهسازی مرحله به مرحله کلاسبند knnمعرفی تولباکس آماده متلب( برای آن دسته از دوستانی که میخواهند فقط با ابزار کار کنند)
🔴انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم knn
🔵تئوری تصمیم گیری کلاسبند knn وزندار( wknn معرفی شده توسط دو مقاله اول که در جلسه دوم آموزش داده شده است)
⚪️ پیادهسازی مرحله به مرحله الگوریتم wknn ( پیاده سازی مقالات 1-2)
⚫️انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم wknn
🔴تئوری تصمیم گیری کلاسبند knn وزندار (wknn معرفی شده توسط سوم که در جلسه سوم آموزش داده شده است)
🔵 پیادهسازی مرحله به مرحله الگوریتم wknn ( پیاده سازی بخش اول مقاله 3)
⚪️انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم wknn
⚫️تئوری تصمیم گیری کلاسبند knn وزنداردوگانه (dwknn معرفی شده توسط سوم که در جلسه سوم آموزش داده شده است)
🔵پیادهسازی مرحله به مرحله الگوریتم dwknn( پیاده سازی بخش دوم مقاله 3)
🔴انجام یک مثال عملی بسیار ساده جهت آشنایی با عملکرد الگوریتم DWKNN
✅ پروژه هایی که در این ویدیوهای انجام داده ایم به صورت زیر است:
🔹تشخیص سرطان سینه با استفاده از کلاسبندهای knn، wknn و dwknn
🔸تشخیص نوع گل زنبق(iris) با استفاده از کلاسبندهای knn، wknn و dwknn
🔹تشخیص بیماری پارکیسنون از روی راه رفتن افراد با استفاده از کلاسبندهای knn، wknn و dwknn
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔬 آزمایشاتی که انجام داده ایم به صورت زیر است:
1- تعیین تعداد k بهینه برای کلاسبند knn
2- تعیین معیار فاصله مناسب برای کلاسبند knn
🔴 معیار هایی که در ویدیوها پیاده سازی کرده ایم به صورت زیر است:
🔻فاصله اقلیدسی(euclidean)
🔺فاصله بلوک شهری( city block)
🔻فاصله چبیشف(chebychev)
🔺فاصله مینکوفسکی (minkowski)
🔻فاصله کسینوسی (cosine)
🔺فاصله همبستگی (correlation)
3- بررسی عملکرد knn های وزندار
4- بررسی تاثیر k روی عملکرد knn و knnهای وزندار
5- تاثیر نرمال کردن ویژگی ها بر روی عملکرد الگوریتمهای knn
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 انجام مسائل #رگرسیون با الگوریتم knn
✅مباحثی که در جلسه آخر آموزش داده ایم به صورت زیر است:
🔹فرق بین کلاسبندی و رگرسیون با یک مثال ساده
🔹تئوری تصمیم گیری knn در مسائل رگرسیون
🔹پیاده سازی knn برای مسائل رگرسیون
🔹تئوری تصمیم گیری wknnدر مسائل رگرسیون
🔹پیاده سازی wknnبرای مسائل رگرسیون
🔴انجام یک پروژه عملی رگرسیون (پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از الگوریتمهای knn و wknn)
🔹بررسی معایب knn
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✅یک خبر خوب هم برای دوستان بدهیم و آن هم این است که برای هر #پروژه ای که انجام شده یک #گزارش کامل 20-30 صفحه ای در #word نوشته و کنار کدها و ویدیوهای آموزشی قرار داده ایم تا دوستان بتوانند از این گزارشها در #پروژههای_درسی و #پایان_نامه خود استفاده کنند.
💡روال گزراش نویسی به صورت زیر است:
🔹چکیده
🔸مقدمه
🔹توضیح تئوری الگوریتمها
🔸توضیح خط به خط کدهای پیادهسازی شده برای الگوریتمها
🔹توضیح پایگاه داده
🔸جمع بندی و آزمایشات
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
تعداد جلسات: 8
مدت زمان: 12 ساعت
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
#Knn, #wknn , #dwknn , #knn for #regression
#Distance
#weighted_knn
#کلاسبند_نزدیکترین_همسایه #تئوری #پیادهسازی #پیادهسازی_مقالات #پروژههای_عملی #پروژههای_درسی #کلاسبندی #رگرسیون
#شناسائی_الگو
#پترن
#یادگیری_ماشین
جزییات بیشتر👇👇
https://onlinebme.com/product/k-nearest-neighbors/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
شناسایی الگو(فصل4 بخش اول): کلاسبند نزدیکترین همسایه knn و الگوریتمهای بهبودیافته شده آن(wknn) - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش…
کلاسبندهای مبتنی بر نزدیکترین همسایهها(knn-wknn) یکی از کلاسبندهای معروف غیرپارامتری هستند و با یک رویکرد بسیار ساده و کارا از نمونههای همسایه برای دسته بندی داده جدید استفاده میکنند. این کلاسبندها پروسه آموزش ندارد و تنها دادههای آموزش را ذخیره کرده…
Forwarded from onlinebme
📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
Telegram
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
Forwarded from onlinebme
📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده میشوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیادهسازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژههای_عملی
✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉
👨💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
🔹 جلسه اول: مقدمهای بر شبکهی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633
🔸 جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637
🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638
🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642
🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645
🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651
🔹جلسه ششم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661
🔸 جلسه هفتم: پیادهسازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664
🔹 جلسه هشتم: پیادهسازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679
🔸 جلسه نهم: پیادهسازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687
🔹 جلسه دهم: پیادهسازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694
💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
Telegram
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
2⃣جلسه دوم: پیادهسازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه ، #پرسپترون #ماکزیمم_شباهت ، #داده_خطی ، #کلاسبندی…