❌💢شروع ثبت نام دوره فشرده پردازش سیگنال eeg 💢❌
✅ در این دوره تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg از دید یادگیری ماشین و #پترن آموزش داده میشود.
#سرفصل_مطالب
🔵پیش پردازش سیگنال در حوزه زمان و فرکانس جهت حذف نویز و آرتیفکت
🔴 نحوه بدست آوردن ریتمهای eeg ( تتا- دلتا - آلفا- بتا- گاما ) در حوزه #زمان، فرکانس( #فوریه ) و زمان- فرکانس( #ویولت )
🔵 استخراج ویژگی های مناسب از سیگنال در حوزه زمان- فرکانس - زمان فرکانس
🔴تجزیه و تحلیل سیگنال در حوزه زمان، فرکانس و زمان فرکانس
🔵 نحوه کلاسبندی داده با استفاده از کلاسبندهای SVM - KNN- LDA- BAYZIAN- TREE
🔴 اعتبارسنجی مدل با استفاده از روشهای
random sampling
k-fold cross validation
Leave one out
The hold out method
🔵 ارزیابی مدل با پارامترهای
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Confusion matrix
🔲▪️ انجام پروژه تشخیص صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️انجام پیش بینی تشنج در صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️ انجام پروژه تشخیص آلزایمر از روی سیگتالهای eeg
🔲▪️ کلاسبندی تصور حرکتی از روی سیگنال eeg در BCI
مدت دوره: 15 ساعت
هزینه دوره: 180 هزار تومان
ظرفیت باقی مانده دوره : 3 نفر
مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
☎️ جهت کسب اطلاعات بیشتر میتوانید شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin
🔴 این دوره #اولین دوره ی فشرده در ایران که به صورت #تخصصی سیگنال eeg را تجزیه تحلیل میکند!
📚 جزوه خام دوره یکی دو روز آینده در کانال قرار داده میشود تا شرکت کنندگان قبل از دوره با جزئیات دوره آشنا شوند😊
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
✅ در این دوره تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg از دید یادگیری ماشین و #پترن آموزش داده میشود.
#سرفصل_مطالب
🔵پیش پردازش سیگنال در حوزه زمان و فرکانس جهت حذف نویز و آرتیفکت
🔴 نحوه بدست آوردن ریتمهای eeg ( تتا- دلتا - آلفا- بتا- گاما ) در حوزه #زمان، فرکانس( #فوریه ) و زمان- فرکانس( #ویولت )
🔵 استخراج ویژگی های مناسب از سیگنال در حوزه زمان- فرکانس - زمان فرکانس
🔴تجزیه و تحلیل سیگنال در حوزه زمان، فرکانس و زمان فرکانس
🔵 نحوه کلاسبندی داده با استفاده از کلاسبندهای SVM - KNN- LDA- BAYZIAN- TREE
🔴 اعتبارسنجی مدل با استفاده از روشهای
random sampling
k-fold cross validation
Leave one out
The hold out method
🔵 ارزیابی مدل با پارامترهای
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Confusion matrix
🔲▪️ انجام پروژه تشخیص صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️انجام پیش بینی تشنج در صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️ انجام پروژه تشخیص آلزایمر از روی سیگتالهای eeg
🔲▪️ کلاسبندی تصور حرکتی از روی سیگنال eeg در BCI
مدت دوره: 15 ساعت
هزینه دوره: 180 هزار تومان
ظرفیت باقی مانده دوره : 3 نفر
مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
☎️ جهت کسب اطلاعات بیشتر میتوانید شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin
🔴 این دوره #اولین دوره ی فشرده در ایران که به صورت #تخصصی سیگنال eeg را تجزیه تحلیل میکند!
📚 جزوه خام دوره یکی دو روز آینده در کانال قرار داده میشود تا شرکت کنندگان قبل از دوره با جزئیات دوره آشنا شوند😊
https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
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…
onlinebme
دوستان دوره هشتم پردازش سیگنال EEG در تهران برگزار خواهد شد. علاقه مندان میتوانند جهت پیش ثبت نام اسم و شماره تماس خودشون رو به شماره تماس زیر ارسال کنند. بعد از تکمیل ظرفیت، جهت هماهنگی نهایی تماس گرفته خواهد شد. @onlinebme_admin 0936-038-2687 #پردازش_سیگنال…
❌💢 شروع ثبت نام هشتمین دوره فشرده پردازش سیگنال eeg 💢❌
✅ در این دوره تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg از دید یادگیری ماشین و #پترن آموزش داده میشود.
#سرفصل_مطالب
🔵پیش پردازش سیگنال در حوزه زمان و فرکانس جهت حذف نویز و آرتیفکت
🔴 نحوه بدست آوردن ریتمهای eeg ( تتا- دلتا - آلفا- بتا- گاما ) در حوزه #زمان، فرکانس( #فوریه ) و زمان- فرکانس( #ویولت )
🔵 استخراج ویژگی های مناسب از سیگنال در حوزه زمان- فرکانس - زمان فرکانس
🔴تجزیه و تحلیل سیگنال در حوزه زمان، فرکانس و زمان فرکانس
🔵 آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و شناسائی الگو
🔴 آشنایی با روال انجام یک پروژه استاندارد از دید یادگیری ماشین
🔵 نحوه کلاسبندی داده با استفاده از کلاسبندهای
- SVM
- KNN
- LDA
- BAYZIAN
- TREE
🔴 اعتبارسنجی مدل با استفاده از روشهای
random sampling
k-fold cross validation
Leave one out
The hold out method
🔵 ارزیابی مدل با پارامترهای
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Confusion matrix
🔴 انتخاب ویژگیهای مناسب
ttest
FDR
🔵 انتخاب کانالهای بهینه در سیگنالهای EEG
🔲▪️ انجام پروژه تشخیص صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️انجام پیش بینی تشنج در صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️ کلاسبندی تصور حرکتی از روی سیگنال eeg در BCI
مدت دوره: 30 ساعت
هزینه دوره: 300 هزار تومان
مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
☎️ جهت کسب اطلاعات بیشتر میتوانید شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin
🔴 این دوره #اولین دوره ی فشرده در ایران است که به صورت #تخصصی سیگنال eeg را تجزیه تحلیل میکند!
✅ یک سری مطالب اضافه شده که بعد از آپدیت شدن جزوه خام در کانال تلگرام قرار خواهد گرفت.
💡علاقه مندان میتوانند جهت پیش ثبت نام اسم و شماره تماس خودشون رو به شماره تماس زیر ارسال کنند.
بعد از تکمیل ظرفیت، جهت هماهنگی نهایی تماس گرفته خواهد شد.
@onlinebme_admin
0936-038-2687
#پردازش_سیگنال
#تهران
#EEG
#Machine_learning
#pattern_recognition
🏢 آکادمی انلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
✅ در این دوره تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg از دید یادگیری ماشین و #پترن آموزش داده میشود.
#سرفصل_مطالب
🔵پیش پردازش سیگنال در حوزه زمان و فرکانس جهت حذف نویز و آرتیفکت
🔴 نحوه بدست آوردن ریتمهای eeg ( تتا- دلتا - آلفا- بتا- گاما ) در حوزه #زمان، فرکانس( #فوریه ) و زمان- فرکانس( #ویولت )
🔵 استخراج ویژگی های مناسب از سیگنال در حوزه زمان- فرکانس - زمان فرکانس
🔴تجزیه و تحلیل سیگنال در حوزه زمان، فرکانس و زمان فرکانس
🔵 آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و شناسائی الگو
🔴 آشنایی با روال انجام یک پروژه استاندارد از دید یادگیری ماشین
🔵 نحوه کلاسبندی داده با استفاده از کلاسبندهای
- SVM
- KNN
- LDA
- BAYZIAN
- TREE
🔴 اعتبارسنجی مدل با استفاده از روشهای
random sampling
k-fold cross validation
Leave one out
The hold out method
🔵 ارزیابی مدل با پارامترهای
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Confusion matrix
🔴 انتخاب ویژگیهای مناسب
ttest
FDR
🔵 انتخاب کانالهای بهینه در سیگنالهای EEG
🔲▪️ انجام پروژه تشخیص صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️انجام پیش بینی تشنج در صرع از روی سیگنالهای eeg
🔲▪️ کلاسبندی تصور حرکتی از روی سیگنال eeg در BCI
مدت دوره: 30 ساعت
هزینه دوره: 300 هزار تومان
مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
☎️ جهت کسب اطلاعات بیشتر میتوانید شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin
🔴 این دوره #اولین دوره ی فشرده در ایران است که به صورت #تخصصی سیگنال eeg را تجزیه تحلیل میکند!
✅ یک سری مطالب اضافه شده که بعد از آپدیت شدن جزوه خام در کانال تلگرام قرار خواهد گرفت.
💡علاقه مندان میتوانند جهت پیش ثبت نام اسم و شماره تماس خودشون رو به شماره تماس زیر ارسال کنند.
بعد از تکمیل ظرفیت، جهت هماهنگی نهایی تماس گرفته خواهد شد.
@onlinebme_admin
0936-038-2687
#پردازش_سیگنال
#تهران
#EEG
#Machine_learning
#pattern_recognition
🏢 آکادمی انلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
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
✅دوره شناسایی الگو و یادگیری ماشین (اولین دوره تخصصی در ایران) فصل پنجم: یادگیری جمعی (Ensemble learning) 🟣پیاده سازی تکنیکهای یادگیری جمعی در مسائل کلاسبندی و رگرسیون: 🔹 Voting 🔹 Stacking 🔹 Bagging 🔺 tree 🔻 knn 🔺svm 🔹 Boosting 🔻SVM…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 فصل پنجم(جلسه اول ): مقدمه ای بر یادگیری جمعی (Ensemble learning)
🌀 جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/
#اولین دوره تخصصی در ایران
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
🌀 جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/
#اولین دوره تخصصی در ایران
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
onlinebme
📺 فصل پنجم(جلسه اول ): مقدمه ای بر یادگیری جمعی (Ensemble learning) 🌀 جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇 https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/ #اولین دوره تخصصی در ایران 🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی @onlinebme
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 دوره تخصصی شناسایی الگو و یادگیری ماشین
(#اولین دوره تخصصی در ایران)
🟣 فصل پنجم(جلسه دوم ): پیاده سازی تکنیک voting در مباحث طبقه بندی و رگرسیون
#یادگیری_جمعی #پروژه_محور
#Ensemble_learning
#Classification
#regression
#svm #knn #tree #Bayesian #LDA #Perceptron
🌀 جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
(#اولین دوره تخصصی در ایران)
🟣 فصل پنجم(جلسه دوم ): پیاده سازی تکنیک voting در مباحث طبقه بندی و رگرسیون
#یادگیری_جمعی #پروژه_محور
#Ensemble_learning
#Classification
#regression
#svm #knn #tree #Bayesian #LDA #Perceptron
🌀 جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
onlinebme
فصل 4(بخش دوم): تئوری و پیادهسازی ماشین بردار پشتیبان(SVM) و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) 🔹شبکه عصبی پرسپترون تک لایه ▪️ قانون یادگیری پرسپترون ▪️ قانون یادگیری LMS 🔻وینرهاف 🔺گرادیان نزولی 🔹 شبکه عصبی پرسپترون چندلایه 🔺 قانون یادگیری پس انتشار…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📺 دوره تخصصی شناسایی الگو و یادگیری ماشین
(#اولین دوره تخصصی در ایران)
🟣 پیاده سازی ماشین بردار پشتیبان- SVM (جلسه اول): مسائل بهینه سازی
🌀 جزئیات بیشتر👇👇👇
https://onlinebme.com/product/svm/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
(#اولین دوره تخصصی در ایران)
🟣 پیاده سازی ماشین بردار پشتیبان- SVM (جلسه اول): مسائل بهینه سازی
🌀 جزئیات بیشتر👇👇👇
https://onlinebme.com/product/svm/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme