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 خطا

🔬تجزیه و تحلیل عملکرد لایه های شبکه عصبی چند لایه
🔬نحوه انجام مسائل کلاسبندی با شبکه‌های عصبی
🔬 نحوه انجام مسائل رگرسیون با شبکه‌های عصبی

✅ پروژه های انجام شده

1⃣ تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه‌های عصبی

2⃣ تشخیص نوع گل زنبق ( iris) با استفاده از شبکه‌های عصبی

3⃣ تخمین میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه‌های عصبی

4⃣ تخمین زاویه مفصل مچ پا از روی سیگنال #sEMG با استفاده از شبکه‌های عصبی


🔺🔻🔺🔻🔺🔻🔺🔻🔺
🔹مفهوم مسئله بهینه سازی
🔹فرق بین مسئله بهینه سازی مقید و نامقید
🔹قضیه لاگرانژ
🔹 مسئله linear programming
🔹 مسئله quadratic programming
🔹فاصله بین خط و نقاط
🔹تئوری و اثبات مباحث ریاضی SVM

🔹 hard margin svm
🔹soft margin svm
🔹 nonlinear svm

✅نحوه تعمیم svm برای مسائل چند کلاسه
🔹 تکنیک یکی در مقابل همه
🔹 تکنیک یکی در مقابل یکی

✅ نحوه تعمیم svm برای مسائل رگرسیون

🔺support vector regression
🔹linear
🔹nonlinear

✅ پروژه های انجام شده

1⃣ تشخیص سرطان سینه با استفاده از SVM

2⃣ تشخیص نوع گل زنبق ( iris) با استفاده از SVM

3⃣ تخمین میزان آلودگی هوا با استفاده از SVR

4⃣ تخمین زاویه مفصل مچ پا از روی سیگنال #sEMG با استفاده از SVR

#پترن و #یادگیری_ماشین
#SVM
#SVR
#MLP
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
محتوای پکیج آموزشی:

🔹ویدیوی آموزشی تمامی جلسات
🔹کدهای متلب نوشته شده برای پروژه های انجام شده و جلسات آموزشی
🔹مقالات پیاده سازی شده و مراجع استفاده شده در آموزش
🔹گزارش پروژه های انجام شده در قالب Word و pdf
🔹جزوه دست نویس مدرس
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مدت زمان ویدیوهای آموزشی : 35 ساعت
مدرس: محمد نوری زاده چرلو


جزئیات بیشتر 👇👇
https://onlinebme.com/product/svm/

➖➖➖➖➖➖➖➖
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme