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…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
3⃣جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
#آدالاین #پارامترهای_ارزیابی ، #پروژه_عملی، #تشخیص_سرطان_سینه
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
3⃣جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
#آدالاین #پارامترهای_ارزیابی ، #پروژه_عملی، #تشخیص_سرطان_سینه
🏢 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 3⃣جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی #آدالاین #پرسپترون ، #پروژه_عملی، #ناحیهبندی_تصویر #مدلسازی_گیتهای_منطقی…
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
3⃣جلسه سوم: قانون یادگیری LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین
✍ این جلسه یکی از #مهمترین جلسات دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. در جلسه دوم ما قانون یادگیری پرسپترون را آموزش دادیم و دو ایراد اساسی این قانون را مطرح کردیم. یکی از ایرادهای قانون پرسپترون این بود که الگوریتم زمانی که داده ما غیرخطی بود (دادهای که در آن نتوان با یک خط از هم جدا کرد) نمیتوانست همگرا شود و در نتیجه نمیتوانست یاد بگیرد. و ایراد دوم این الگوریتم این است که نمیتواند مرز کلاسبندی بهینهای بدست آورد. ما در این جلسه الگوریتم #حداقل_مربعات_خطا
Least means square error
را معرفی میکنیم و ایرادات الگوریتم پرسپترون را حل میکنیم. الگوریتم LMS به جای اینکه دنبال خطای صفر باشد، دنبال #خطای_حداقل است. و با این روش زمانی که داده به صورت غیرخطی هم باشد همگرا میشود.
الگوریتم #LMS با دو روش به نام #وینرهاف و گرادیان نزولی وزنهای سیناپسی بهینه را محاسبه میکند. این روش بهینهترین مرز ممکن را بدست میآورد ولی یک ایراد اساسی دارد و زمانی که تعداد ویژگی ها زیاد باشد محاسبه ماتریس autocorrelation بسیار سخت میشود. برای حل این مشکل الگوریتم #گردایان_نزولی مطرح میشود، این الگوریتم به جای اینکه در یک لحظه وزنهای سیناپسی را محاسبه کند در طول زمان در جهت شیب منفی خطا حرکت میکند و وزنهای سیناپسی بهینه را محاسبه میکند. ما در ابتدا الگوریتم وینرهاف را توضیح میدهیم و سپس مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی میکنیم و سپس الگوریتم گرادیان نزولی را توضیح داده و مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی میکنیم. و در نهایت شبکه عصبی #آدلاین را معرفی میکنیم و با استفاده از این شبکه مسائل کلاسبندی را انجام میدهیم. شبکه عصبی تک لایه آدالاین هر دو ایراد شبکه عصبی پرسپترون تک لایه را حل میکند.
بعد از این ما طبق کتاب Simon haykin انواع #روشهای_توقف_آموزش شبکه عصبی را توضیح میدهم. سه روش برای توقف آموزش شبکه عصبی است که هر سه روش آموزش داده شده و در متلب پیاده سازی میشوند.
برای آموزش شبکه عصبی نیاز است که داده ها به شبکه اعمال شوند و شبکه در طول زمان آموزش ببیند و برای اینکار دو روش به نام #دستهای (batch mode) و #موردی(pattern mode) کتاب معرفی کرده که هر دو روش توضیح داده شده و در متلب پیادهسازی میشوند و مزایا و معایب هر روش توضیح داده میشود و در انتهای جلسه #پارامترهای_ارزیابی
#accuracy
#sensitivity
#specificity
یک طبقه بند توضیح داده میشود و سپس پروژههای انجام شده با پارامترهای گفته شده ارزیابی میشود. و همچنین الگورتیم #cross_validation که برای انتخاب ساختار بهینه یک شبکه عصبی استفاده میشود را توضیح میدهیم.
☑️ برای اینکه با کاربردهای عملی این شبکهها آشنا شوید در یک ویدیو جداگانه 3 #پروژه_عملی به نام #تشخیص_سرطان_سینه ، #ناحیهبندی_تصویر و #پیادهسازی_گیتهای_منطقی AND, OR را با استفاده از شبکههای عصبی به صورت مرحله به مرحله در متلب پیادهسازی کردهایم.
🔻نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 5 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
جهت خرید جلسه سوم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/lms-and-adaline/
🎁🎁 کد #تخفیف 20 درصدی:
Neuralnetworks98
مهلت اعتبار: 1 روز
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
3⃣جلسه سوم: قانون یادگیری LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین
✍ این جلسه یکی از #مهمترین جلسات دوره تخصصی پیادهسازی شبکههای عصبی در متلب است. در جلسه دوم ما قانون یادگیری پرسپترون را آموزش دادیم و دو ایراد اساسی این قانون را مطرح کردیم. یکی از ایرادهای قانون پرسپترون این بود که الگوریتم زمانی که داده ما غیرخطی بود (دادهای که در آن نتوان با یک خط از هم جدا کرد) نمیتوانست همگرا شود و در نتیجه نمیتوانست یاد بگیرد. و ایراد دوم این الگوریتم این است که نمیتواند مرز کلاسبندی بهینهای بدست آورد. ما در این جلسه الگوریتم #حداقل_مربعات_خطا
Least means square error
را معرفی میکنیم و ایرادات الگوریتم پرسپترون را حل میکنیم. الگوریتم LMS به جای اینکه دنبال خطای صفر باشد، دنبال #خطای_حداقل است. و با این روش زمانی که داده به صورت غیرخطی هم باشد همگرا میشود.
الگوریتم #LMS با دو روش به نام #وینرهاف و گرادیان نزولی وزنهای سیناپسی بهینه را محاسبه میکند. این روش بهینهترین مرز ممکن را بدست میآورد ولی یک ایراد اساسی دارد و زمانی که تعداد ویژگی ها زیاد باشد محاسبه ماتریس autocorrelation بسیار سخت میشود. برای حل این مشکل الگوریتم #گردایان_نزولی مطرح میشود، این الگوریتم به جای اینکه در یک لحظه وزنهای سیناپسی را محاسبه کند در طول زمان در جهت شیب منفی خطا حرکت میکند و وزنهای سیناپسی بهینه را محاسبه میکند. ما در ابتدا الگوریتم وینرهاف را توضیح میدهیم و سپس مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی میکنیم و سپس الگوریتم گرادیان نزولی را توضیح داده و مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی میکنیم. و در نهایت شبکه عصبی #آدلاین را معرفی میکنیم و با استفاده از این شبکه مسائل کلاسبندی را انجام میدهیم. شبکه عصبی تک لایه آدالاین هر دو ایراد شبکه عصبی پرسپترون تک لایه را حل میکند.
بعد از این ما طبق کتاب Simon haykin انواع #روشهای_توقف_آموزش شبکه عصبی را توضیح میدهم. سه روش برای توقف آموزش شبکه عصبی است که هر سه روش آموزش داده شده و در متلب پیاده سازی میشوند.
برای آموزش شبکه عصبی نیاز است که داده ها به شبکه اعمال شوند و شبکه در طول زمان آموزش ببیند و برای اینکار دو روش به نام #دستهای (batch mode) و #موردی(pattern mode) کتاب معرفی کرده که هر دو روش توضیح داده شده و در متلب پیادهسازی میشوند و مزایا و معایب هر روش توضیح داده میشود و در انتهای جلسه #پارامترهای_ارزیابی
#accuracy
#sensitivity
#specificity
یک طبقه بند توضیح داده میشود و سپس پروژههای انجام شده با پارامترهای گفته شده ارزیابی میشود. و همچنین الگورتیم #cross_validation که برای انتخاب ساختار بهینه یک شبکه عصبی استفاده میشود را توضیح میدهیم.
☑️ برای اینکه با کاربردهای عملی این شبکهها آشنا شوید در یک ویدیو جداگانه 3 #پروژه_عملی به نام #تشخیص_سرطان_سینه ، #ناحیهبندی_تصویر و #پیادهسازی_گیتهای_منطقی AND, OR را با استفاده از شبکههای عصبی به صورت مرحله به مرحله در متلب پیادهسازی کردهایم.
🔻نکته: تمام مباحث این جلسه طبق مطالب فصل 5 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
جهت خرید جلسه سوم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/lms-and-adaline/
🎁🎁 کد #تخفیف 20 درصدی:
Neuralnetworks98
مهلت اعتبار: 1 روز
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
پکیج کامل پیادهسازی گام به گام شبکههای عصبی - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
درس شبکه عصبی پایهی اصلی مباحث یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است و هر دانشجوی مهندسی لازم است که در ابتدا با گذراندن این دوره وارد حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شود. دوره های زیادی در کشور برگزار می شود ولی بیشتر این دوره ها تخصصی نیستند و یک سری ایراداتی…
onlinebme
📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکههای عصبی در متلب مدرس: محمد نوری زاده چرلو فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران 3⃣جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه #آدالاین #پارامترهای_ارزیابی ، #پروژه_عملی،…
جزوه_خام_جلسه_سوم_پرسپترون_تک_لایه.pdf
1.8 MB
📋 #جزوه_خام جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیادهسازی شبکه عصبی #آدالاین
💡دوستانی که ویدیوهارو تهیه کرده اند میتوانند قبل از مشاهده ویدیوی هر جلسه از جزوه خام پرینت گرفته و همراه با مدرس نکات مهم رو یادداشت کنند.
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
💡دوستانی که ویدیوهارو تهیه کرده اند میتوانند قبل از مشاهده ویدیوی هر جلسه از جزوه خام پرینت گرفته و همراه با مدرس نکات مهم رو یادداشت کنند.
🏢 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…
📺 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…
💡 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…
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…