🏢 فردا جلسه آخر دوره تخصصی پیاده سازی شبکه های عصبی هست
امیدواریم بچه ها به مرحله آخر رسیده باشن😊😅
✅ دوره بعدیمون پاییز شروع خواهد شد. 😊
#شبکه_عصبی
#تئوری ➕ #پیاده_سازی➕ #پروژه_عملی
✔️ @onlineBME

📋 #جزوه خام جلسه5 #پردازش_تصویر
☑️ #ناحیه_بندی تصاویر | روشهای استخراج ویژگی | فیلتر گابور|روشهای نظارتی| کلاسبندی #پروژه_عملی
#svm #knn #bay's #lda

✔️ @onlineBME

همراهان عزیز در بهار با دوره های زیر در کنار شما خواهیم بود😊❤️
1⃣ دوره پترن در پردازش سیگنالهای حیاتی
2⃣ دوره جامع پردازش تصویر
3⃣ دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
4⃣ آموزش اصول برنامه نویسی متلب ( هزینه #رایگان )


لینک مربوط به برنامه کلاسها 👇👇👇
https://onlinebme.com/بهار-98/

💡سعی ما این است که در دوره ها سه اصل رو رعایت کنیم :
تئوری ➕ پیاده‌سازی ➕ پروژه عملی

✅در روزهای آینده برنامه کارگاهها رو هم اعلام خواهیم کرد.

#پردازش_سیگنال #پردازش_تصویر #پردازش_تصاویرپزشکی
#پترن #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی
#واسط_مغز_کامپیوتر #bci
#نوروساینس #neuroscience
#تئوری #پیاده‌سازی #پروژه_عملی
#متلب #پایتون #برنامه‌نویسی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
☘ @onlinebme

✅ مروری مختصر بر مباحثی که در دوره ي تخصصی " پیاده سازی شبکه های عصبی در متلب" آموزش داده خواهد شد.
تئوری ➕ پیاده‌سازی ➕ پروژه عملی


مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جهت کسب اطلاعات بیشتر به شماره و آیدی زیر پیام بدهید 👇👇
@OnlineBME_Admin
0936-038-2687
#شبکه_عصبی
#دوره
#پروژه_محور
#کلاسبندی
#پیشبینی
#خوشه_بندی
#کاهش_بعد
#مدلسازی
#استخراج_ویژگی
#تئوری #پیاده_سازی #پروژه_عملی
#mlp #perceptron #rbf #elm #pnn #som #recurrent #jordan #elman
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@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، #تشخیص_سرطان_سینه

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@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

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@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

✍ 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

📺 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، #تشخیص_سرطان_سینه
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی
 #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا
#رگرسیون

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

4⃣ جلسه چهارم: 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

#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی،
 #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا
#رگرسیون

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب

مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

5⃣ نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
#نرخ_یادگیری
#ثابت #متغیر_با_زمان
#search_then_converge
#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی، #تشخیص_سرطان_سینه
 #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

🔥 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب🔥

مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

5⃣ جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)

✍ در جلسه چهارم #تئوری الگوریتم معروف #پس_انتشار_خطا را آموزش داده در متلب به صورت #مرحله_به_مرحله پیاده‌سازی کرده و چندین پروژه عملی از جلمه 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 کردیم. الگوریتم پس انتشار خطا همانند LMS از گرادیان نزولی برای تنظیم وزنهای سیناپسی استفاده می‌کند. الگوریتم گرادیان نزولی در جهت شیب منفی خطا با یک گامی(نرخ یادگیری) حرکت می‌کند تا به مقدار بهینه برسد. مقدار بهینه جایی است که شیب خطا صفر شود. در حالت ایده آل با تعیین یک نرخ یادگیری مناسب می‌توان به خطای حداقل رسید. ولی در پروژه‌های عملی تعیین نرخ یادگیری بسیار سخت و چالش برانگیز است، زیرا که اگه نرخ یادگیری کم انتخاب شود، الگوریتم ممکن است در #مینیمم‌های_محلی گیر کند (زیرا که مینیمم محلی خواصی شبیه به مینیمم اصلی دارند و در این مناطق نیز شیب خطا صفر است و الگوریتم به اشتباه فکر می‌کند که به مقدار بهینه رسیده است) و در نتیجه شبکه به درستی آموزش نمی‌بیند و یا اگر نرخ یادگیری بزرگ انتخاب شود امکان دارد شبکه به حالت نوسانی و #ناپایدار برسد و در نتیجه همگرا نشده و آموزش نبیند. در این جلسه چالش‌های تعیین نرخ یادگیری را توضیح می‌دهیم و در ادامه چند روش ساده از قبیل ترم ممنتوم، search then converge و time variant  را برای حل این مسئله طبق مطالب کتاب ارائه می‌دهیم و در متلب پیاده‌سازی می‌کنیم و مزایا و معایب هر روش را توضیح می‌دهیم و در انتها توضیح می‌دهیم که روشهای ذکر شده با اینکه تا حدودی توانسته‌اند مشکل تعیین نرخ یادگیری را حل کنند ولی کافی نیستند و نیاز است که شرطهای دیگری نیز در تعیین #نرخ_یادگیری گنجانده شود.

برای درک بهتر مطالب ما در این جلسه نیز چندین مثال و #پروژه_عملی در متلب انجام داده‌ایم.

نکته: تمام مباحث‌این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 جهت خرید جلسه پنجم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/learning-rate-determination-in-mlp/

💡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

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
6⃣ جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)

#نرخ_یادگیری #دلتا_دلتا
#پرسپترون_چندلایه ، #پس_انتشار_خطا #پروژه_عملی،
#رگرسیون
#طبقه‌بندی
#کلاسبندی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme