09_try_it_for_yourself_Course_1_Part_6_Lesson_2_Notebook.ipynb
67.2 KB
Improving the fashion classifier with convolutions
#Week3_Lesson5
Introduction to Tensorflow for AI, Coursera
#course #coursera #tensorflow #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
#Week3_Lesson5
Introduction to Tensorflow for AI, Coursera
#course #coursera #tensorflow #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
Intro: A New Way to Start Linear Algebra, by Gilbert Strang
Edition: 2020
Link
Youtube videos
#course #linalg #math #machinelearning #artificialintelligence
@pythonicAi
Edition: 2020
Link
Youtube videos
#course #linalg #math #machinelearning #artificialintelligence
@pythonicAi
MIT OpenCourseWare
A Vision of Linear Algebra | Mathematics | MIT OpenCourseWare
This collection of videos presents Professor Strang’s updated vision of how linear algebra could be taught.
It starts with six brief videos, recorded in 2020, containing many ideas and suggestions about the recommended order of topics in teaching and learning…
It starts with six brief videos, recorded in 2020, containing many ideas and suggestions about the recommended order of topics in teaching and learning…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Walking through convolutions
#Week3_Lesson6
Introduction to Tensorflow for AI, Coursera
#course #coursera #tensorflow #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
#Week3_Lesson6
Introduction to Tensorflow for AI, Coursera
#course #coursera #tensorflow #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
11_experiment_with_filters_and_pools_Course_1_Part_6_Lesson_3_Notebook.ipynb
67.2 KB
Experiment with filters and pools
#Week3_Lesson6
Introduction to Tensorflow for AI, Coursera
#course #coursera #tensorflow #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
#Week3_Lesson6
Introduction to Tensorflow for AI, Coursera
#course #coursera #tensorflow #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
سلام دوستان
آقای هادی دانشمند، محقق یادگیری ماشینی از دانشگاه ETH Zurikh، قصد راه اندازی یه مدرسه تابستانه برای دانشجویان ایرانی دانشگاهای سطح ۲ برگزار کنن. به امید تحقق توزیع عادلانه دانش بین همه. اگه در موضوعی تخصص دارین و میتونین ارائه بدین از طریق لینک زیر به صفحه شخصی ایشان در لینکداین دسترسی داشته باشین.
لینک
آقای هادی دانشمند، محقق یادگیری ماشینی از دانشگاه ETH Zurikh، قصد راه اندازی یه مدرسه تابستانه برای دانشجویان ایرانی دانشگاهای سطح ۲ برگزار کنن. به امید تحقق توزیع عادلانه دانش بین همه. اگه در موضوعی تخصص دارین و میتونین ارائه بدین از طریق لینک زیر به صفحه شخصی ایشان در لینکداین دسترسی داشته باشین.
لینک
Attributes of an AI company:
- Good at strategic data acquisition
- AI companies tend to unified data warehouse
- Very good at pervasive automation
- Have many roles (like MLE) and division of labor
#machinelearning #deeplearning #datascience #artificialintelligence
@pythonicAi
- Good at strategic data acquisition
- AI companies tend to unified data warehouse
- Very good at pervasive automation
- Have many roles (like MLE) and division of labor
#machinelearning #deeplearning #datascience #artificialintelligence
@pythonicAi
Predicting 486 3D facial landmarks to infer the surface geometry of a human face and hand pose
The facemesh package finds facial boundaries and landmarks within an image, and handpose does the same for hands. These packages are small, fast, and run entirely within the browser so data never leaves the user’s device, preserving user privacy.
Facemesh:
https://lnkd.in/gPeqpei
Handpose:
https://lnkd.in/gJBW_Gm
Github Code:
https://lnkd.in/geXzXZF
https://lnkd.in/gQ9teR7
#deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
The facemesh package finds facial boundaries and landmarks within an image, and handpose does the same for hands. These packages are small, fast, and run entirely within the browser so data never leaves the user’s device, preserving user privacy.
Facemesh:
https://lnkd.in/gPeqpei
Handpose:
https://lnkd.in/gJBW_Gm
Github Code:
https://lnkd.in/geXzXZF
https://lnkd.in/gQ9teR7
#deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
GitHub
tensorflow/tfjs-models
Pretrained models for TensorFlow.js. Contribute to tensorflow/tfjs-models development by creating an account on GitHub.
Forwarded from اوسینت - کارآگاهی در وب
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
☠️ هزینه ترسناک استفاده از سایتهای رایگان!
فکر میکنید گوگل، اینستاگرام، لینکدین، تلگرام و ... از کجا پول در میآورند...؟!
👈 در ویدیوی بالا، آدام کانوور، کمدین معروف آمریکایی، با کمک ماتریکس همه چیز را خیلی ساده توضیح میدهد!
osint.ir/?p=2785
➖➖➖➖➖➖➖➖
#Privacy
🇮🇷 @osint_ir
فکر میکنید گوگل، اینستاگرام، لینکدین، تلگرام و ... از کجا پول در میآورند...؟!
👈 در ویدیوی بالا، آدام کانوور، کمدین معروف آمریکایی، با کمک ماتریکس همه چیز را خیلی ساده توضیح میدهد!
osint.ir/?p=2785
➖➖➖➖➖➖➖➖
#Privacy
🇮🇷 @osint_ir
Forwarded from Mathematics Association
✔️ آیدا وینفرد بوسبریج ، ریاضیدان انگلیسی بود که از سال ۱۹۳۵ تا ۱۹۷۰ در دانشگاه آکسفورد تدریس کرد ، وی اولین زنی بود که به بورس تحصیلی آکسفورد در رشته ریاضیات منصوب شد .
آیدا بوسبریج در بیمارستان مسیح تحصیل کرد سپس در کالج رویال هالووی لندن ،ریاضیات خواند. که در ۱۹۲۹ ، بالاترین رتبه در امتحانات ریاضی در کل دانشگاه لندن را کسب کرد .
پس از اخذ مدرک کارشناسی ارشد با امتیاز لندن ،در سال ۱۹۳۵ برای تدریس ریاضی در مقطع کارشناسی در کالج زنان ، به آکسفورد نقل مکان کرد.
وی همچنین در طول جنگ جهانی دوم ، به آموزش فیزیکدانان و مهندسان آکسفورد کمک کرد . به ویژه حجم کار اون بسیار زیاد بود ،نه بخاطر اینکه بقیه ریاضیدانان برای خدمت ویژه در جنگ فراخوانده میشدند ، بلکه به این دلیل که زنان درصد بیشتری از جمعیت کارشناسی را در سالهای جنگ تشکیل دادند .
در سال ۱۹۴۶ ، به بورسیه ای در کالج سنت هیو منصوب شد ، وی اولین زنی بود که به بورس کالج در ریاضیات منصوب میشد . در سال ۱۹۶۲ ، توسط اکسفورد به درجه ی دکترای علوم رسید ، او همچنین عضو انجمن نجوم سلطنتی بود .
تحقیقات او شامل معادلات انتگرال و انتقال رادیو اکتیو بود .
وی بعنوان مدرس، به نیاز های آموزشی و شخصی دانشجویان خود بسیار توجه داشت . در سال ۱۹۷۰ از اکسفورد بازنشسته شد و در سال ۱۹۸۸ درگذشت .
وی در سال ۱۹۶۴ رییس انجمن ریاضی بود .
#بانوی_ریاضیدان ❤️
ℵ @qomat
آیدا بوسبریج در بیمارستان مسیح تحصیل کرد سپس در کالج رویال هالووی لندن ،ریاضیات خواند. که در ۱۹۲۹ ، بالاترین رتبه در امتحانات ریاضی در کل دانشگاه لندن را کسب کرد .
پس از اخذ مدرک کارشناسی ارشد با امتیاز لندن ،در سال ۱۹۳۵ برای تدریس ریاضی در مقطع کارشناسی در کالج زنان ، به آکسفورد نقل مکان کرد.
وی همچنین در طول جنگ جهانی دوم ، به آموزش فیزیکدانان و مهندسان آکسفورد کمک کرد . به ویژه حجم کار اون بسیار زیاد بود ،نه بخاطر اینکه بقیه ریاضیدانان برای خدمت ویژه در جنگ فراخوانده میشدند ، بلکه به این دلیل که زنان درصد بیشتری از جمعیت کارشناسی را در سالهای جنگ تشکیل دادند .
در سال ۱۹۴۶ ، به بورسیه ای در کالج سنت هیو منصوب شد ، وی اولین زنی بود که به بورس کالج در ریاضیات منصوب میشد . در سال ۱۹۶۲ ، توسط اکسفورد به درجه ی دکترای علوم رسید ، او همچنین عضو انجمن نجوم سلطنتی بود .
تحقیقات او شامل معادلات انتگرال و انتقال رادیو اکتیو بود .
وی بعنوان مدرس، به نیاز های آموزشی و شخصی دانشجویان خود بسیار توجه داشت . در سال ۱۹۷۰ از اکسفورد بازنشسته شد و در سال ۱۹۸۸ درگذشت .
وی در سال ۱۹۶۴ رییس انجمن ریاضی بود .
#بانوی_ریاضیدان ❤️
ℵ @qomat
Forwarded from DLeX: AI Python (Farzad 🦅)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
Paper: https://arxiv.org/abs/2004.10934
source code: https://github.com/AlexeyAB/darknet
#paper #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
Paper: https://arxiv.org/abs/2004.10934
source code: https://github.com/AlexeyAB/darknet
#paper #deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
GitHub
GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet…
YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) - AlexeyAB/darknet
Forwarded from DLeX: AI Python (Farzad 🦅)
به زودی میزگردی با دکتر الهیاری از دانشگاه جورجیا و دکتر رضوی از دانشگاه تبریز در این پیج اینستاگرام به گفتگو خواهند پرداخت . پیج ما را دنبال کنید که هر هفته یکبار با اساتید و پژوهشگران شرکتهای مطرح داخلی و خارجی به گفتگو خواهیم پرداخت.
https://instagram.com/ai_python_podcast?igshid=3j4t6s51mbsb
https://instagram.com/ai_python_podcast?igshid=3j4t6s51mbsb
Forwarded from جادی، کیبورد آزاد - Jadi (Jadi)
وقتی هکرهای ناشناس دوباره ظاهر می شوند؛ انانیموس در حمایت از تظاهرات ضد نژاد پرستی
https://jadi.net/2020/06/anonymous-for-blacklivesmatter/
هکرهای انانیموس تاریخچه درخشانی دارن، البته تا زمانی همکاریهای سابو از گروه لالزسک که از افراد مرتبط با انانیموس هم بود با دولت فاش شد و ۵ هکر دیگه ... اما حالا یه ویدئو...
کانال @jadinet
https://jadi.net/2020/06/anonymous-for-blacklivesmatter/
هکرهای انانیموس تاریخچه درخشانی دارن، البته تا زمانی همکاریهای سابو از گروه لالزسک که از افراد مرتبط با انانیموس هم بود با دولت فاش شد و ۵ هکر دیگه ... اما حالا یه ویدئو...
کانال @jadinet
جادی دات نت | کیبرد آزاد
وقتی هکرهای ناشناس دوباره ظاهر می شوند؛ انانیموس در حمایت از تظاهرات ضد نژاد پرستی
هکرهای انانیموس تاریخچه درخشانی دارن، البته تا زمانی همکاریهای سابو از گروه لالزسک که از افراد مرتبط با انانیموس هم بود با دولت فاش شد و ۵ هکر دیگه دستگیر شدن و فعالیت های گروه کمتر شد. در این مدت هم اصولا گروه بی سر و صدا بود. اما حالا یه ویدئوی جدید توی…
Andriy Burkov, ML at Gartner, author of The Hundred-Page Machine Learning book:
People dealing with machine learning models are frequently confusing accuracy, precision, and recall.
Accuracy is the ratio of correct predictions in all examples used for testing. So, you tested your model on 100 examples (some of them are positives, some are negatives, the ratio doesn't matter). The model correctly predicted the label of 97 examples of those 100, so your accuracy is 97/100 = 0.97.
Precision is a measure of accuracy on the labels of interest only. Often, the labels of interest are positive labels (i.e., spam), but it depends on the application. So, you tested your model on 100 examples. The model predicted as spam 80 of them, but only 60 of those 80 were correct predictions, so your precision is 60/80 = 0.75.
Recall is a measure of how many examples of interest your model has identified as such. Let's say you have 100 examples, you know that 70 of them are spam. Your model only predicted as spam 60 of those 70. So your recall is 60/70 = 0.86.
Accuracy and precision are easy to confuse, but they represent totally different quantities, so be careful when you use these terms in conversations and reports.
Precision and recall usually have a relationship of being mutually exclusive. When you try to increase precision, you decrease recall and vice versa.
#machinelearning #artificialintelligence
@pythonicAi
People dealing with machine learning models are frequently confusing accuracy, precision, and recall.
Accuracy is the ratio of correct predictions in all examples used for testing. So, you tested your model on 100 examples (some of them are positives, some are negatives, the ratio doesn't matter). The model correctly predicted the label of 97 examples of those 100, so your accuracy is 97/100 = 0.97.
Precision is a measure of accuracy on the labels of interest only. Often, the labels of interest are positive labels (i.e., spam), but it depends on the application. So, you tested your model on 100 examples. The model predicted as spam 80 of them, but only 60 of those 80 were correct predictions, so your precision is 60/80 = 0.75.
Recall is a measure of how many examples of interest your model has identified as such. Let's say you have 100 examples, you know that 70 of them are spam. Your model only predicted as spam 60 of those 70. So your recall is 60/70 = 0.86.
Accuracy and precision are easy to confuse, but they represent totally different quantities, so be careful when you use these terms in conversations and reports.
Precision and recall usually have a relationship of being mutually exclusive. When you try to increase precision, you decrease recall and vice versa.
#machinelearning #artificialintelligence
@pythonicAi
ویدئو های کورس Deep Learning مشترک بین DeepMind و دانشگاه UCL:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZCDxZ44o4p3N5Anz3lLRVZF
#deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZCDxZ44o4p3N5Anz3lLRVZF
#deeplearning #artificialintelligence
@pythonicAi
YouTube
DeepMind x UCL | Deep Learning Lecture Series 2020
The Deep Learning Lecture Series is a collaboration between DeepMind and the UCL Centre for Artificial Intelligence. Over the past decade, Deep Learning has ...
Forwarded from DLeX: AI Python (Farzad 🦅)
مصاحبه با دکتر الهیاری از دانشگاه جورجیا و دکتر رضوی از دانشگاه تبریز در تاریخ شنبه 17 خرداد ساعت 21 به وقت ایران در این پیج اینستاگرام به گفتگو خواهند پرداخت . 👇👇
🔥 https://instagram.com/ai_python_podcast
🔥 https://instagram.com/ai_python_podcast
هدف این کانال اشتراک گذاری رویدادهای مهم #هوش_مصنوعی داخلی و بین المللی است.
https://t.me/eventai
@eventai
#کنفرانس #رویداد #همایش
https://t.me/eventai
@eventai
#کنفرانس #رویداد #همایش
Telegram
رویدادهای هوش مصنوعی
این کانال با هدف آگاه سازی از رویدادهای مرتبط با هوش مصنوعی نظیر همایش، کنفرانس، ورکشاپ، کلاس و ... تشکیل شده است.
مدیریت
@eventai_admin
مدیریت
@eventai_admin