azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276

    انجام پروژه های روش های مختلف طبقه بندی داده مانند NN ، KNN و SVM

    انجام پروژه های پردازش تصویر در MATLAB

    انجام پروژه های تبدیل ویولت ( موجک ) و تحلیل سیگنال در حوزه ویولت

    انجام پروژه های منظق فازی

    انجام پروژه های شبیه سازی کدر ، انکدر ، دی کدر ، کد کانولوشنال به کمک MATLAB
    انجام پروژه های شناسایی چهره (بازشناسی چهره) ، تشخیص چهره

    انجام پروژه های الگوریتم های بهینه سازی و حل مساله با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مانند الگوریتم ژنتیک ، PSO ، کلونی مورچه

شبکه عصبی چیست؟

هوش مصنوعی و شبکه های عصبی یکی از مباحث روزآمد در بسیاری از رشته های مهندسی می باشد. بخصوص در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی از نورون های مغز برای ساخت الگوریتم هایی استفاده می شود که شبکه عصبی (Artificial Neural Network) نام دارند. بوسیله الگوریتم های شبکه‌ عصبی، می‌توانیم مدل‌های مختلف و پیچیده‌ای را بشناسیم. بعنوان مثال می‌توان طبقه‌بندی‌هایی با دقت خوب یا خوشه‌بندی‌هایی برروی داده‌های بزرگ انجام دهیم. مثلا در شناسایی تصویر گربه این شبکه ها می توانند یاد بگیرند که با تحلیل تصویری که قبلا بصورت دستی بعنوان “با گربه” یا “بدون گربه” برچسب زده شده، را شناسایی کنند و نتایج شناسایی گربه را با تصویر دیگری نمایش دهند.
خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه تشخیص چهره با متلب و پایتون

انجام پروژه های پردازش سیگنال(Signal Processing)

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های متلب Matlab

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب (Matlab)

انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون
برای انجام پروژه شبکه عصبی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های شبکه عصبی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه شبکه عصبی در متلب یا پایتون را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های تجاری شبکه عصبی:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های تجاری هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای شبکه عصبی با متلب ارائه خواهیم داد.

 

انجام پروژه پایانی شبکه عصبی :

انجامتحلیل داده پروژه پایانی شبکه عصبی از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی شبکه عصبی با متلب، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.

چرا پروژه شبکه عصبی  خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های شبکه عصبی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ تجاری و شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه شبکه عصبی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه شبکه عصبی با متلب به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های شبکه عصبی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های شبکه عصبی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های شبکه عصبی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه شبکه عصبی خود برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
نمونه پروژه های آماده شبکه عصبی:

موسسه همیارپروژه تاکنون ده ها پروژه شبکه عصبی را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده شبکه عصبی بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید:  نمونه پروژه های آماده شبکه عصبی با متلب
نحوه سفارش پروژه شبکه عصبی :
کارشناسان گروه همیارپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های شبکه عصبی  از ابتدا تا انتهای پروژه در کنار شما خواهند بود و با دادن مشاوره های هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
انواع شبکه را در زیر به صورت مختصر آورده ایم.

شبکه عصبی پرسپترون

«پرسپترون» (Perceptron | P)، ساده‌ترین و قدیمی‌ترین مدل از نورون محسوب می‌شود که تاکنون توسط بشر شناخته شده است. پرسپترون، تعدادی ورودی را دریافت، آن‌ها را تجمیع و تابع فعال‌سازی را روی آن‌ها اعمال می‌کند و در نهایت، آن‌ها را به لایه خروجی پاس می‌دهد. در این قسمت، معجزه اصلی شبکه‌های عصبی مصنوعی به وقوع نمی‌پیوندد. برای مطالعه بیش‌تر پیرامون پرسپترون چند لایه، مطالعه مطلب «پرسپترون چند لایه در پایتون — راهنمای کاربردی» پیشنهاد می‌شود.

شبکه عصبی پیش‌خور

«شبکه‌های عصبی پیش‌خور» (Feed Forward Neural Networks | FF) نیز از اعضای قدیمی خانواده شبکه‌های عصبی محسوب می‌شوند و رویکرد مربوط به آن‌ها از دهه ۵۰ میلادی نشأت می‌گیرد. عملکرد این الگوریتم، به طور کلی از قواعد زیر پیروی می‌کند:

    همه گره‌ها کاملا متصل هستند.
    فعال‌سازی از لایه ورودی به خروجی، بدون داشتن حلقه رو به عقب، جریان پیدا می‌کند.
    یک لایه (لایه پنهان) بین ورودی و خروجی وجود دارد.

در اغلب مواقع، این نوع از شبکه‌های عصبی با استفاده از روش «پس‌انتشار» (Backpropagation) آموزش داده می‌شوند.

شبکه عصبی شعاعی پایه

«شبکه‌های عصبی شعاعی پایه» (Radial Basis Networks | RBF) در واقع شبکه‌های عصبی پیش‌خوری (FF) هستند که از «تابع شعاعی پایه» (Radial Basis Function)، به جای «تابع لجستیک» (Logistic Function)، به عنوان تابع فعال‌سازی استفاده می‌کنند. سوالی که در این وهله مطرح می‌شود این است که تفاوت شبکه عصبی شعاعی پایه با شبکه عصبی پیش‌خور چیست؟ تابع لجستیک برخی از مقادیر دلخواه را به یک بازه ۰ تا ۱ نگاشت می‌کند تا به یک پرسش «بله یا خیر» (پرسش دودویی) پاسخ دهد. این نوع از شبکه‌های عصبی برای «دسته‌بندی» (Classification) و «سیستم‌های تصمیم‌گیری» (Decision Making Systems) مناسب هستند، ولی برای مقادیر پیوسته عملکرد بدی دارند.

این در حالی است که توابع شعاعی پایه به این پرسش پاسخ می‌دهند که «چقدر از هدف دوریم؟» و این امر موجب می‌شود تا این شبکه‌های عصبی برای تخمین تابع و کنترل ماشین (برای مثال، به عنوان جایگزینی برای کنترل کننده PID) مناسب محسوب شوند. به طور خلاصه باید گفت که شبکه‌های عصبی شعاعی پایه در واقع نوعی از شبکه‌های عصبی پیش‌خور با تابع فعال‌سازی و ویژگی‌های متفاوت هستند.

شبکه عصبی پیش‌خور عمیق

«شبکه عصبی پیش‌خور عمیق» (Deep Feed Forward Neural Networks | DFF)، در اوایل دهه ۹۰ میلادی، مقدمه‌ای بر بحث شبکه‌های عصبی شد. این نوع از شبکه‌های عصبی نیز شبکه‌های عصبی پیش‌خور هستند، ولی بیش از یک «لایه پنهان» (Hidden Layer) دارند. سوالی که در این وهله پیش می‌آید آن است که تفاوت این نوع از شبکه‌های عصبی با شبکه‌های عصبی پیش‌خور سنتی در چیست؟

در هنگام آموزش دادن یک شبکه عصبی پیش‌خور، تنها بخش کوچکی از خطا به لایه پیشین پاس داده می‌شود. به همین دلیل، استفاده از لایه‌های بیشتر، منجر به رشد نمایی زمان آموزش می‌شود و همین موضوع، موجب می‌شود که شبکه‌های عصبی پیش‌خور عمیق، عملا بدون کاربرد و غیر عملی باشند. در اوایل سال دو هزار میلادی، رویکردهایی توسعه پیدا کردند که امکان آموزش دادن یک شبکه عصبی پیش‌خور عمیق (DFF) را به صورت موثر فراهم می‌کردند. امروزه، این شبکه‌های عصبی، هسته سیستم‌های یادگیری ماشین مدرن را تشکیل می‌دهند و هدفی مشابه با هدف شبکه‌های عصبی پیش‌خور (FF) را پوشش می‌دهند؛ اما نتایج بهتری را دربردارند.
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
شبکه‌های عصبی بازگشتی

«شبکه‌های عصبی بازگشتی» (Recurrent Neural Networks | RNN) نوع متفاوتی از سلول‌ها با عنوان «سلول‌های بازگشتی» (Recurrent Cells) را معرفی می‌کنند. اولین شبکه از این نوع، «شبکه جردن» (Jordan Network) است؛ در این نوع از شبکه، هر یک از سلول‌های پنهان، خروجی خود را با تاخیر ثابت – یک یا تعداد بیشتری تکرار- دریافت می‌کنند. صرف نظر از این موضوع، شبکه جردن مشابه با شبکه‌های عصبی پیش‌خور متداول بود.

البته، تغییرات گوناگونی مانند پاس دادن حالت به «گره‌های ورودی» (Input Nodes)، تأخیر متغیرها و دیگر موارد در این نوع از شبکه‌ها اتفاق افتاده، اما ایده اصلی به همان صورت باقی مانده است. این نوع از شبکه‌های عصبی (NN) اساسا هنگامی استفاده می‌شوند که «زمینه» (Context) مهم است و در واقع یعنی هنگامی که تصمیم‌گیری‌ها از تکرارهای قبلی یا نمونه‌ها، می‌تواند نمونه‌های کنونی را تحت تاثیر قرار دهد. به عنوان مثالی متداول از این نوع از زمینه‌ها، می‌توان به «متن» (Text) اشاره کرد. در متن، یک کلمه را می‌توان تنها در زمینه کلمه یا جمله پیشین تحلیل کرد.

حافظه کوتاه مدت بلند

«حافظه کوتاه مدت بلند» (Long/Short Term Memory | LSTM) نوع جدیدی از «سلول حافظه» (Memory Cell) را معرفی می‌کند. این سلول می‌تواند داده‌ها را هنگامی که دارای شکاف زمانی (یا تاخیر زمانی) هستند، پردازش کند. شبکه عصبی پیش‌خور می‌تواند متن را با «به خاطر سپردن» ده کلمه پیشین پردازش کند. این در حالی است که LSTM می‌تواند قاب‌های ویدئو را با «به خاطر سپردن» چیزی که در قاب‌های بسیار پیشین اتفاق افتاده است پردازش کند. شبکه‌های LSTM به طور گسترده‌ای برای «بازشناسی گفتار» (Speech Recognition) و «بازشناسی نوشتار» (Writing Recognition) مورد استفاده قرار می‌گیرند. سلول‌های حافظه اساسا ترکیبی از یک جفت عنصر که به آن‌ها گیت گفته می‌شود هستند. این عنصرها، بازگشتی هستند و چگونگی به یاد آوردن و فراموش کردن اطلاعات را کنترل می‌کنند. ساختار این نوع از شبکه‌ها، در تصویر زیر به خوبی مشخص است. این نکته که هیچ تابع فعال‌سازی بین بلوک‌ها وجود ندارد نیز شایان توجه است.

X‌های موجود در نمودار، گیت‌ها هستند و وزن و گاهی تابع فعال‌سازی خود را دارند. برای هر نمونه، Xها تصمیم می‌گیرند داده‌ها را به جلو پاس دهند یا خیر، حافظه را پاک کنند یا نه و به همین ترتیب. گیت ورودی، تصمیم می‌گیرد که چه میزان اطلاعات از آخرین نمونه در حافظه نگه‌داری می‌شود. گیت خروجی میزان داده‌های پاس داده شده به لایه بعدی را تنظیم می‌کند و گیت فراموشی، نرخ خارج شدن از موارد ذخیره شده در حافظه را کنترل می‌کند. آنچه بیان شد، یک شکل بسیار ساده از سلول‌های LSTM است و معماری‌های متعدد دیگری نیز برای این نوع از شبکه‌های عصبی، موجود است.

شبکه عصبی واحد بازگشتی گِیتی

«واحد بازگشتی گیتی» (Gated Recurrent Unit | GRU) نوعی از LSTM با گیت‌ها و دوره زمانی متفاوت است. این نوع از شبکه عصبی ساده به نظر می‌آید. در حقیقت، فقدان گیت خروجی، تکرار چندین باره یک خروجی مشابه را برای ورودی‌ها ساده‌تر می‌سازد. این نوع از شبکه‌های عصبی بازگشتی در حال حاضر بیشتر در «موتور متن به گفتار» (Speech Synthesis) و «ترکیب صدا» (Music Synthesis) به کار می‌رود. البته، ترکیب واقعی LSTM با GRU اندکی متفاوت است. زیرا، همه گیت‌های LSTM در یک گیت که به آن گیت به روز رسانی گفته می‌شود ترکیب شده‌اند و گیت «بازشناسی» (Reset) از نزدیک به ورودی گره خورده است. GRU‌ها نسبت به LSTM‌ها کمتر از منابع استفاده می‌کنند و اثر مشابهی را دارند.

شبکه عصبی خود رمزگذار

شبکه‌های عصبی «خود رمزگذار» (Auto Encoder | AE) برای دسته‌بندی، «خوشه‌بندی» (Clustering) و «فشرده‌سازی ویژگی‌ها» (Feature Compression) استفاده می‌شوند. هنگامی که یک شبکه عصبی پیش‌خور برای دسته‌بندی آموزش داده می‌شود، باید نمونه‌های X در Y دسته به عنوان خوراک داده شوند و انتظار می‌رود یکی از سلول‌های Y فعال‌سازی شده باشد. به این مورد، «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) گفته می‌شود. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی خود رمزگذار را می‌توان بدون نظارت، آموزش داد. با توجه به ساختار این شبکه‌ها (که در آن تعداد لایه‌های پنهان کوچک‌تر از تعداد سلول‌های ورودی است و تعداد سلول‌های خروجی برابر با سلول‌های ورودی است) و اینکه AE به نوعی آموزش داده می‌شود که خروجی تا حد امکان به ورودی نزدیک باشد، شبکه عصبی خود رمزگذار مجبور می‌شود داده‌ها را تعمیم دهد و به دنبال الگوهای متداول بگردد.

شبکه عصبی خود رمزگذار متغیر

«شبکه عصبی خود رمزگذار متغیر» (Variational Auto Encoder | VAE) در مقایسه با شبکه عصبی خود رمزگذار، احتمالات را به جای ویژگی‌ها فشرده می‌کند. علارغم تغییرات کوچک که بین دو شبکه عصبی مذکور اتفاق افتاده است، هر یک از این انواع شبکه های عصبی مصنوعی به پرسش متفاوتی پاسخ می‌دهند. شبکه عصبی خودرمزگذار به پرسش «چگونه می‌توان داده‌ها را تعمیم داد؟» پاسخ می‌دهد، در حالی که شبکه عصبی خود رمزگذار متغیر به پرسش «اتصال بین دو رویداد چقدر قوی است؟ آیا باید خطا را بین دو رویداد توزیع کرد یا آن‌ها به طور کامل مستقل هستند؟» پاسخ می‌دهد.

شبکه عصبی خود رمزگذار دینوزینگ

با وجود جالب بودن شبکه‌های خود رمزگذار، اما این شبکه‌های عصبی گاهی به جای پیدا کردن مستحکم‌ترین ویژگی، فقط با داده‌های ورودی سازگار می‌شوند (این مورد مثالی از بیش‌برازش یا همان Overfitting است). شبکه عصبی «خود رمزگذار دینوزینگ» (Denoising AutoEncoder | DAE) اندکی نویز به سلول ورودی اضافه می‌کنند. با این کار، شبکه عصبی خود رمزگذار دینوزینگ، مجبور می‌شود که خروجی را از یک ورودی نویزی، مجددا بسازد و آن را عمومی‌تر کند و ویژگی‌های متداول بیشتری را انتخاب کند.

شبکه عصبی خود رمزگذار اسپارس

شبکه عصبی «خود رمزگذار اسپارس» (Sparse AutoEncoder | SAE) نیز یک نوع دیگر از شبکه‌های عصبی مصنوعی خود رمزگذار است که در برخی موارد، می‌تواند برخی از الگوهای گروهی پنهان موجود در داده‌ها را آشکار کند. ساختار شبکه عصبی خود رمزگذار اسپارس نیز مشابه با AE است، در این نوع از شبکه‌های عصبی، تعداد لایه پنهان، بیشتر از تعداد سلول لایه ورودی/خروجی است.

زنجیره مارکوف

«زنجیره‌های مارکو» (Markov Chains) مفهومی بسیار قدیمی از گراف‌ها هستند که در آن‌ها، هر یالی یک احتمال دارد. در زمان‌های قدیم، از زنجیره‌های مارکوف برای ساخت متن استفاده می‌شد؛ برای مثال، بعد از کلمه Hello، با احتمال %0/0053 کلمه Dear و با احتمال %0.03551 کلمه You می‌آید (در فناوری پیش‌بینی متن T9 که در موبایل‌ها وجود دارد، از زنجیره‌های مارکوف استفاده می‌شود). زنجیره‌های مارکوف، شبکه‌های عصبی به شیوه کلاسیک نیستند و می‌توانند برای دسته‌بندی بر پایه احتمالات (مانند فیلترهای بیزی)، برای خوشه‌بندی (برخی از انواع) و «ماشین حالت متناهی» (Finite State Machine) استفاده شوند.

شبکه عصبی هاپفیلد

«شبکه‌های هاپفیلد» (Hopfield Networks | HN) روی مجموعه محدودی از نمونه‌ها آموزش دیده‌اند و بنابراین، به یک نمونه شناخته شده با نمونه مشابهی پاسخ می‌دهند. پیش از آموزش، هر سلول به عنوان یک سلول ورودی، در طول آموزش به عنوان یک سلول پنهان و در هنگام استفاده، به عنوان یک سلول خروجی کار می‌کند. یک شبکه هاپفیلد در تلاش است تا نمونه‌های آموزش دیده‌ای را بسازد، این شبکه‌ها برای دینوزینگ و بازگردانی ورودی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. در صورتی که به این شبکه‌ها نیمی از یک تصویر یا توالی یاد گرفته شده ارائه شود، نمونه کامل  را بازمی‌گردانند.

ماشین بولتزمن

«ماشین‌های بولتزمن» (Boltzmann Machines | BM) از این جهت که برخی از سلول‌ها به عنوان ورودی علامت‌گذاری می‌شوند و پنهان باقی می‌مانند، شباهت بسیاری زیادی به شبکه‌های هاپفیلد دارند. سلول‌های ورودی به محض اینکه سلول‌های پنهان حالت خود را به روز رسانی می‌کنند، به سلول‌های خروجی مبدل می‌شوند (در طول آموزش، ماشین بولتزمن/شبکه هاپفیلد، سلول‌ها را یکی یکی به روز رسانی می‌کند و این کار به صورت موازی انجام نمی‌شود).

ماشین بولتزمن محدود

«ماشین بولتزمن محدود» (Restricted Boltzmann Machine) در ساختار شبیه به BM است. اما به دلیل محدود بودن، فقط امکان آموزش دادن آن با استفاده از پس‌انتشار، صرفا به عنوان پیش‌خور وجود دارد (تنها با این تفاوت که داده‌های پاس داده شده پس‌انتشار، یک‌بار به لایه ورودی برگشت داده می‌شوند).

شبکه باور عمیق

«شبکه باور عمیق» (Deep Belief Network | DBN) که در تصویر بالا قابل مشاهده است، در واقع پشته‌ای از ماشین‌های بولتزمن است (با خودرمزگذار متغیر احاطه شده است). آن‌ها را می‌توان به صورت زنجیره‌ای با یکدیگر قرار داد (هنگامی که یک شبکه عصبی دیگری را آموزش می‌دهد) و برای تولید داده‌ها با یک الگوی یاد گرفته شده، قابل استفاده است.

شبکه پیچشی عمیق

«شبکه پیچشی عمیق» (Deep Convolutional Network | DCN) در حال حاضر، ستاره شبکه‌های عصبی است. این نوع از شبکه‌های عصبی، دارای سلول‌های پیچشی (یا لایه‌های پولینگ) و کرنل‌هایی هستند که هر یک، به هدف متفاوتی خدمت‌دهی می‌کند. کرنل‌های پیچشی در واقع داده‌های ورودی را پردازش می‌کنند و لایه‌های پولینگ (گردآوری) این کار را با کاهش ویژگی‌های غیر لازم، ساده‌تر می‌کنند (معمولا با استفاده از توابع غیر خطی مانند Max).شبکه‌های عصبی پیچشی عمیق معمولا برای «بازشناسی تصویر» (Image Recognition) مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ این شبکه‌ها، روی یک زیرمجموعه از تصاویر (چیزی در حدود 20×20) عمل می‌کنند. پنجره ورودی، روی کل تصویر به صورت کرکره‌ای، پیکسل به پیکسل، عبور می‌کند. داده‌ها به لایه‌های پیچشی پاس داده می‌شوند و این امر موجب می‌شود که یک قیف شکل بگیرد (فشرده‌سازی ویژگی‌های ورودی). در حوزه بازشناسی تصویر، اولین لایه گرادیان، دومین لایه خطوط و سومین لایه شکل را شناسایی می‌کند و این روال به همین ترتیب در مقیاس یک شی مشخص ادامه خواهد داشت. DFF معمولا به لایه پیچشی نهایی پیوست می‌شود تا پیش‌پردازش‌های داده آتی انجام شود.

شبکه دکانولوشنی

«شبکه دکانولوشنی» (Deconvolution Network | DN)، معکوس DCN است. شبکه دکانولوشنی تصویر گربه را دریافت و برداری مانند {dog : 0,lizard : 0,horse :0, cat :1} می‌سازد. شبکه پیچشی عمیق می‌تواند این بردار را دریافت کند و بر اساس آن، تصویر یک گربه را بکشد.

شبکه گرافیکی معکوس پیچشی عمیق

«شبکه گرافیکی معکوس پیچشی عمیق» (Deep Convolutional Inverse Graphics Network | DCIGN) که در تصویر بالا نمایش داده شده، به گونه‌ای است که به نظر می‌رسد DCN و DN به یکدیگر چسبانده شده‌اند؛ اما این درست نیست. در واقع، DCIGN یک خود رمزگذار است. DCN و DN به عنوان شبکه‌های مجزا عمل نمی‌کنند، در عوض، آن‌ها فاصله‌گذارهایی برای ورودی و خروجی شبکه هستند. این نوع از شبکه‌ها که بیشتر برای پردازش تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌توانند تصاویری را پردازش کنند که پیش از این، با آن‌ها آموزش ندیده باشند. DCIGN‌ها به دلیل سطوح انتزاعی که دارند، می‌توانند شی خاصی را از تصویر حذف کنند، آن را از نو بکشند و یا مثلا، اسب‌ها را با گوره‌خرها جایگزین کنند (مانند کاری که با CycleGAN در یک پژوهشی انجام شده است).

شبکه مولد تخاصمی

«شبکه‌های مولد تخاصمی» (Generative Adversarial Networks) خانواده بزرگی از شبکه‌های دوتایی هستند که از «مولد» (Generator) و «متمایزگر» (Discriminator) ساخته شده‌اند. این نوع از شبکه‌های عصبیِ دائما در حال تحول، در شرایطی که بتوان توازن آموزش را بین این دو شبکه (در دوتایی) حفظ کرد، می‌توانند تصاویر واقعی تولید کنند.

ماشین حالت سیال

«ماشین حالت سیال» (Liquid State Machine | LSM) یک شبکه عصبی اسپارس (کاملا متصل نیست) است که در آن، توابع فعال‌سازی با سطح آستانه جایگزین شده‌اند. سلول، مقادیر را از نمونه‌های ترتیبی تجمیع می‌کند و خروجی را تنها هنگامی می‌دهد که به آستانه رسیده باشد؛ سپس، شمارنده خارجی را مجددا روی صفر قرار می‌دهد. چنین ایده‌ای، از مغز انسان الهام گرفته شده است و این شبکه‌ها به طور گسترده‌ای در «بینایی کامپیوتری» (Computer Vision) و سیستم‌های بازشناسی گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ اما پیشرفت‌های اساسی نداشته‌اند.
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
ماشین یادگیری حداکثری

«ماشین یادگیری حداکثری» (Extreme Learning Machine | ELM) تلاشی برای کاهش پیچیدگی نهفته در پس شبکه‌های عصبی پیش‌خور است. این کار با ساخت لایه‌های پنهان اسپارس با اتصالات تصادفی، انجام می‌شود. این نوع از شبکه‌های عصبی به قدرت محاسباتی کم‌تری نیاز دارند، اما کارایی واقعی آن‌ها به شدت بستگی به وظیفه قابل انجام و داده‌ها دارد.

شبکه حالت پژواک

«شبکه حالت پژواک» (Echo State Network | ESN)، زیرنوعی از شبکه‌های عصبی بازگشتی با رویکرد آموزشی ویژه‌ای است. داده‌ها به ورودی و سپس، در صورتی که برای تکرارهای چندگانه مورد نظارت باشند، به خروجی پاس داده می‌شود (بدین شکل، این امکان فراهم می‌شود که ویژگی‌های بازگشتی دخیل شوند). پس از انجام این کار، فقط وزن‌های بین سلول‌های پنهان به روز رسانی می‌شود. البته، این نوع از شبکه‌های عصبی کاربردهای قابل توجهی ندارند.

شبکه باقیمانده عمیق

«شبکه باقیمانده عمیق» (Deep Residual Network | DRN) یک شبکه عمیق است که در آن، بخشی از داده‌های ورودی به لایه‌های بعدی پاس داده می‌شوند. این ویژگی، به این شبکه‌ها این امکان را می‌دهد که حقیقتا عمیق باشند (تا ۳۰۰ لایه)، اما در واقع، نوعی از شبکه‌های پیچشی عمیق بدون تاخیر صریح هستند.

شبکه عصبی کوهنن

«شبکه عصبی کوهنن» (Kohonen Network | KN)، ویژگی فاصله تا سلول را معرفی می‌کند. این نوع از شبکه‌های عصبی برای دسته‌بندی استفاده می‌شوند و تلاش می‌کنند تا سلول‌های خود را برای بیشینه واکنش به یک ورودی خاص آماده کنند. هنگامی که برخی از سلول‌ها به روز رسانی می‌شوند، نزدیک‌ترین همسایه‌های آن‌ها نیز به همین ترتیب به روز رسانی می‌شوند. همچون «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine)، این نوع از شبکه‌ها نیز معمولا همیشه به عنوان شبکه‌های عصبی «واقعی» به حساب نمی‌آیند.

ماشین بردار پشتیبان

«ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM) برای وظیفه «دسته‌بندی دودویی» (Binary Classification) قابل استفاده است. اهمیتی ندارد که چند بُعد – یا ورودی – در شبکه پردازش شود، ورودی همیشه «بله» یا «خیر» است. ماشین‌های بردار پشتیبان، در اغلب مواقع به عنوان شبکه‌های عصبی در نظر گرفته نمی‌شوند.

ماشین تورینگ عصبی

شبکه‌های عصبی به نوعی مانند جعبه سیاه هستند. این شبکه‌ها را می‌توان آموزش داد، نتایج آن‌ها را دریافت کرد، آن‌ها را بهبود بخشید؛ ولی مسیر تصمیم‌گیری آن‌ها در اغلب مواقع از چشم انسان پنهان است. «ماشین تورینگ عصبی» (Neural Turing Machine | NTM)، تلاشی برای حل این مشکل است. این نوع از شبکه عصبی، در واقع یک شبکه عصبی پیش‌خور (FF) با سلول‌های حافظه استخراج شده است. برخی از پژوهشگران نیز بر این باورند که ماشین عصبی تورینگ، نوعی از  انتزاع بر فراز LSTM است. در این نوع از شبکه‌های عصبی، حافظه به وسیله محتوای آن ارجاع داده می‌شود و شبکه می‌تواند بسته به حالت کنونی، از حافظه بخواند و در آن بنویسند.

اگر نیاز به ترجمه تخصصی و شبیه سازی با متلب دارید,

سایت متلبی به صورت تخصصی پروژه های شبکه عصبی را انجام میدهد. در زیر میتوان به صورت کلیدی به آنها اشاره کرد:

    شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه MLP (Multi Layer Perceptron)
    پیش بینی سری زمانی و بازشناسی الگو با شبکه عصبی
    شبکه های عصبی شعاعی پایه (Radial Basis Function) یا RBF در متلب
    ماشین های بردار پشتیبان (Support Vector Machine) یا SVM در متلب
    شبکه های عصبی رقابتی و نگاشت خود سازمان ده (Self – Organization Map) یا SOM
    تحلیل مولفه اساسی (Principal Component Analysis) یا PCA
    شبکه های عصبی هاپفیلد (Hopfield Neural Network)
    شبکه عصبی GMDH در متلب (Group Method of Data Handling)
    شبکه عصبی گازی یا شبکه گاز عصبی (Neural Gas Network)
    شبکه عصبی Learning Vector Quantization (LVQ)
تعریف شبکه عصبی

شبکه عصبی نوعی از یادگیری ماشینی است که بعد از مغز انسان خود را مدل‌سازی می‌کند. این کار باعث ایجاد یک شبکه عصبی مصنوعی می‌شود که از طریق یک الگوریتم به کامپیوتر اجازه می‌دهد با استفاده از داده‌های جدید چیزهای جدیدی یاد بگیرد.

هرچند این روزها الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار زیادی وجود دارد، اما شبکه‌های عصبی قادر هستند تا آن چیزی که یادگیری عمیق نامیده می‌شود را انجام دهند.

در حالی که نورون واحد پایه مغزی است، ساختار ضروری شبکه عصبی مصنوعی یک پرسپترون است که ضمن پردازش سیگنال‌های ساده، آن‌ها را به یک شبکه مش بزرگ متصل می‌کند. به کامپیوتر با شبکه عصبی آموخته می‌شود تا با تجزبه و تحلیل نمونه‌های آموزشی، کاری مشخص را انجام دهد که قبلا برچسب گذاری شده است.

یک مثال معمول از یک کار برای یک شبکه عصبی که از یادگیری عمیق استفاده می‌کند این است که اشیایی را شناسایی کند. در این مورد، طیف گسترده‌ای از اشیا مانند گربه، نشانه‌های خیابان و… به شبکه عصبی نشان داده می‌شود و کامپیوتر با تجزبه و تحلیل الگوهای تکراری در تصاویر ارائه شده، می‌آموزد که تصاویر جدید را طبقه بندی کند.
پروژه شبکه عصبی
انجام پروژه شبکه عصبی با متلب:

انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب نیز از دیگر خدمات ارائه شده توسط پروژه سرا  به متقاضیان گرامی می باشد.انجام  پروژه های مربوط به شبکه عصبی چند لایه در متلب توسط پروژه سرا قابل ارائه می باشد.

 
چگونه پروژه شبکه عصبی خود را انجام دهیم؟

جهت انجام پروژه شبکه عصبی می توانید سفارش انجام پروژه شبکه عصبی خود را به کارشناسان پروژه سرا ارسال نمایید؛ کارشناسان، پروژه شبکه عصبی شما را بررسی می نمایند و سپس مشاوره لازم جهت انجام پروژه شبکه عصبی را خدمتتان ارائه می نمایند؛ انجام پروژه شبکه عصبی در پروژه سرا بابالاترین کیفیت و مناسبترین قیمت انجام می پذیرد.
هزینه سفارش انجام پروژه شبکه عصبی چقدر می باشد?

انجام پروژه شبکه عصبی توسط مجریان مجرب پروژه سرا انجام می پذیرد، هزینه انجام پروژه شبکه عصبی با توجه به حجم پروژه مورد نظر و مدت زمان صرف شده و زمان تحویل درخواستی پروژه شبکه عصبی متفاوت می باشد. برای اطلاع از هزینه می توانید پروژه شبکه عصبی خود را از روش های ذکر شده به کارشناسان ارسال نمایید؛کارشناسان اعلام هزینه می نمایند.
پروژه هایی که در رابطه با شبکه های عصبی پروژه سرا ارائه می دهد:

    کد شبکه عصبی mlp در متلب

    پیاده سازی شبکه عصبی mlp در متلب

    پروژه های شبکه عصبی در متلب

    پروژه شبکه های عصبی هوش مصنوعی

    پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی ppt

    شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه

    شبکه عصبی مصنوعی در متلب

    شبکه عصبی مصنوعی در spss

    شبکه عصبی مصنوعی gmdh

    شبکه عصبی در matlab
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
    شبکه عصبی پرسپترون چند لایه در متلب

    انجام پروژه شبکه های کامپیوتری

    شبکه عصبی مصنوعی feedforward

    شبکه عصبی مصنوعی ann

    انجام پروژه شبکه حسگر بیسیم

    انجام پروژه شبکه حسگر

    انجام پروژه شبکه بیسیم

    toolbox شبکه عصبی در متلب

    شبکه عصبی مصنوعی som

    شبکه عصبی مصنوعی lvq شبکه عصبی با متلب چیست؟

هوش مصنوعی و شبکه های عصبی یکی از مضوع های مهم در بسیاری از رشته های مهندسی میباشد؛بخصوص در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی از نورون های مغز برای ساخت الگوریتم هایی استفاده شود که شبکه عصبی Artificial Neural Network نام  میگیرد. به وسیله الگوریتم های شبکه‌ عصبی، می‌توانیم مدل‌های مختلف و پیچیده‌ای را بشناسیم و با آنها آشنا شویم.در این سیستم ساختار مصتوعی مغز انسان را شاهد هستیم که به خوبی شبیه سازی شده است؛ به گونه ای که تمامی فرمان هایی که از مغز انسان به بدن خود میدهد د راین شبکه ها نیز قابل برنامه ریزی میباشد.شبکه عصبی یک سیستم پردازش اطلاعات میباشد که از مغز انسان ایده برداری کرده است و به خوبی آن را پردازش دادند اطلاعات را به عهده پردازنده های کوچک و بسیار زیادی بپسارید که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر برای حل یک مسئله انجام میدهند.

انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب
  فعالیت های دیگر آریا پروژه

انجام پروژه های R

انجام پروژه های متلب

انجام پروژ های بسکام

انجام پروژه های اکسل

انجام پروژه های مهندسی مواد

انجام پروژه های سی شارپc#

 
مراحل انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب درآریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    در ابتدا پروژه شبکه عصبی با متلب از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 

متخصصین استاد پروژه آمادگی آن را دارند که پروژه ی شبکه ی عصبی شما را با زبان های برنامه نویسی مختلف از جمله پایتون، ++R ، C ، جاوا و … با بالاترین کیفیت و قیمتی مناسب انجام دهند. شیوه ی واگذاری پروژه ها به متخصصین در گروه استاد پروژه، همواره با در نظر گرفتن صلاحیت علمی و تعهد متخصصین و توجه به صرفه بودن هزینه ی انجام پروژه ها برای مشتریان گرامی بوده است.

همواره افتخار ما بوده است که در انجام پروژه های حوزه ی هوش مصنوعی جز اولین ها بوده ایم . با انجام پروژه های شبکه عصبی بی شمار از ابتدای فعالیت خود ، برترین متخصصین علمی کشور را گردآورده ایم که متعهدانه انجام پروژه شبکه عصبی شما را بر عهده بگیرند.
توضیحی مختصر از شبکه های عصبی:

یک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network – ANN) ایده ای برای پردازش اطلاعات است که ازسیستم عصبی زیستی الهام گرفته و مانند مغز به پردازش اطلاعات می‌پردازد. عنصر کلیدی این ایده، ساختار جدید سیستم پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم پیوسته به نام نورون‌ها (neurons) تشکیل شده که برای حل یک مسئله با هم هماهنگ عمل می‌کنند. شبکه ی عصبی مصنوعی به عنوان حوزه ای که همواره در زمینه یادگیری عمیق در حال گسترش و استفاده می باشد، بخش مهمی از علم یادگیری ماشین که این روزها توجه بسیاری به خود جلب کرده است را تشکیل می دهد.

    ثبت سفارش پروژه
    مراحل ثبت سفارش در کارت پروژه
    سوالات متداول
    انجام پروژه شبکه عصبی neural network تضمینی و ارزان
    خدمات انجام پروژه ANN (شبکه عصبی) در کارت پروژه
    جلسات آموزش انجام پروژه های neural network
    آشنایی با neural network
    کاربردهای پروژه شبکه عصبی
    شناخت اجزای شبکه عصبی
    انواع شبکه های عصبی را بشناسید
    سفارش پروژه های artificial neural network در تمامی رشته ها وگرایش ها
    لیست خدمات پروژه شبکه عصبی به تفکیک رشته تحصیلی
    نرم افزارهای مرتبط با انجام پروژه شبکه عصبی
    موضوعات پیشنهادی برای انجام پروژه های شبکه عصبی
    لیست موضوعات پروژه‌های شبکه عصبی
    جمع آوری داده‌های موردنیاز برای انجام پروژه neural network
    پایگاه‌های داده مفید برای انجام پروژه شبکه عصبی
    مراحل انجام پروژه های شبکه عصبی
    مشاوره در پروژه artificial neural network
    سفارش انجام پروژه های کاری و دانشجویی شبکه عصبی
    بهترین موسسه سفارش پروژه های artificial neural network حرفه ای
    مراحل سفارش انجام پروژه شبکه عصبی در سایت کارت پروژه
    انجام پروژه شبکه عصبی با گروه تخصصی کارت پروژه
    انجام پروژه artificial neural network با قیمت مناسب
    زمان انجام پروژه شبکه عصبی
        مدت زمان پاسخدهی انجام پروژه های شبکه عصبی
        تضمین پشتیبانی انجام پروژه شبکه عصبی
        گارانتی انجام تخصصی پروژه های ANN در کارت پروژه
    انجام پروژه شبکه عصبی توسط متخصصان  ANN
    ارتباط آینده شغلی و تحصیلی با انجام پروژه های neural network
    دانش و شرایط موردنیاز برای انجام پروژه شبکه عصبی
    مزایای انجام پروژه شبکه عصبی در سایت کارت پروژه
    قوانین انجام پروژه neural network
    انجام پروژه شبکه عصبی در سراسر ایران
    خدمات ما
    آموزش انجام پروژه neural network
    نتیجه گیری
در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه شبکه عصبی با پایتون خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای سفارش خود هستند.

متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه ۱۰ ساله آمادگی دارد انجام پروژه های شبکه عصبی با پایتون را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کمترین قیمت تحویل شما دهد.

هزینه پروژه شبکه عصبی با پایتون در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.

 
اهمیت استفاده از پایتون در شبکه عصبی

امروزه شبکه عصبی کاربردهای مختلفی را در حوزه های مختلف پیدا کرده است استفاده از دقت و تشخیص در سیستم های هوش مصنوعی باعث شده است که کاربردهای شبکه عصبی روز به وروز افزایش یاید شبکه عصبی توسط نرم افزارهای مختلفی انجام و شبیه سازی می شود که متلب و پایتون از بهترین آن می باشد امروزه زبان پایتون با توجه به کتابخانه های مختلف و داشتن ابزارهای ساده و آماده در محیط پایتون باعث شده است بسیاری از کدنویسی های طولانی در پایتون کم شده و خیلی سریعتر انجام شود.
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
متلب پروژه چه نوع پروژه های شبکه عصبی با پایتون را میتواند انجام بدهد ؟

انجام پروژه دانشجویی شبکه عصبی با پایتون

انجام پروژه درسی شبکه عصبی با پایتون

انجام پروژه کلاسی شبکه عصبی با پایتون

انجام تمرین شبکه عصبی با پایتون

 

چرا باید برای پروژه های شبکه عصبی از پایتون استفاده کنیم ؟

امروزه استفاده از پایتون برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بسیار رایج است. این زبان برنامه‌نویسی به دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری آن برای توسعه و آموزش مدل‌های عصبی بسیار مناسب است از زبان پایتون در حوزه شبکه عصبی برای پیاده سازی انواع نرون های عصبی و همچنین افزایش دقت و صحت در خروجی سیستم استفاده میشود. همچنین، وجود کتابخانه‌های قدرتمندی مانند TensorFlow و PyTorch که به طور اختصاصی برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند، امکان پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کند. به علاوه، پایتون امکانات گسترده‌ای برای پردازش داده و تجزیه و تحلیل آن دارد که در توسعه و آموزش مدل‌های عصبی بسیار مفید است.

سایر خدمات مشابه در متلب پروژه

انجام پروژه داده کاوی با پایتون

انجام پروژه هوش مصنوعی با پایتون

انجام پروژه یادگیری عمیق با پایتون

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون

 

مراحل انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون در متلب پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه شبکه عصبی با پایتون وسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه شبکه عصبی با پایتون براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه شبکه عصبی با پایتون توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

سفارش پروژه شبکه عصبی با پایتون با آموزش کامل

بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟

موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه های شبکه عصبی با پایتون با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.

 

ضمانت در پروژه شبکه عصبی با پایتون به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه شبکه عصبی با پایتون دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.

 

زمان تحویل پروژه شبکه عصبی با پایتون چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه شبکه عصبی با پایتونخواهد کرد.

 

آیا امکان کنسل کردن پروژه شبکه عصبی با پایتون وجود دارد ؟

امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.

 

امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری شبکه عصبی با پایتون

در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه شبکه عصبی با پایتون در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود

 

نحوه اعتماد در پروژه های شبکه عصبی با پایتون به موسسه متلب پروژه

موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه دانشجویی شبکه عصبی با پایتون تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید
انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون:
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
پایتون زبان برنامه نویسی که در سال های اخیر محبوبیت زیاده یافته و اکثر برنامه نویسان متلب به این زبان رو آورده اند.همیارپروژه با داشتن برنامه نویسان با تجربه پایتون آماده انجام پروژه های شما با پایتون می باشد.
نمونه پروژه های شبکه عصبی:
هوش مصنوعی و شبکه های عصبی یکی از مضوع های مهم در بسیاری از رشته های مهندسی میباشد؛بخصوص در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی از نورون های مغز برای ساخت الگوریتم هایی استفاده شود که شبکه عصبی Artificial Neural Network نام  میگیرد. به وسیله الگوریتم های شبکه‌ عصبی، می‌توانیم مدل‌های مختلف و پیچیده‌ای را بشناسیم و با آنها آشنا شویم.در این سیستم ساختار مصتوعی مغز انسان را شاهد هستیم که به خوبی شبیه سازی شده است؛ به گونه ای که تمامی فرمان هایی که از مغز انسان به بدن خود میدهد د راین شبکه ها نیز قابل برنامه ریزی میباشد.شبکه عصبی یک سیستم پردازش اطلاعات میباشد که از مغز انسان ایده برداری کرده است و به خوبی آن را پردازش دادند اطلاعات را به عهده پردازنده های کوچک و بسیار زیادی بپسارید که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر برای حل یک مسئله انجام میدهند.

انجام پروژه های شبکه عصبی
مراحل انجام پروژه های شبکه عصبی درآریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه متلب شبکه عصبی

انجام پروژه شبکه عصبی mlp

انجام پروژه شبکه عصبی SOM

انجام پروژه شبکه عصبی هاپفیلد

 
 فعالیت های دیگر آریا پروژه

انجام پروژه های R

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژ های بسکام

انجام پروژه های مهندسی عمران

انجام پروژه های مهندسی مواد

انجام پروژه های سی شارپc#

 
مراحل انجام پروژه های شبکه عصبی درآریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    در ابتدا پروژه شبکه عصبی از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 
نحوه سفارش پروژه با شبکه عصبی در آریاپروژه
یکی از اساسی ترین روش‌ های تولید فناوری و علم ایده گرفتن از الگو های موجود در طبیعت می‌باشد. یکی از پیچیده ترین فرآیند های طبیعی سیستم عصبی به خصوص سیستم مغز انسان (موجودات) است. از این سیستم به عنوان شبکه‌ های عصبی طبیعی یاد می‌شود، سرعت پردازش کمتری نسبت به کامپیوترهای امروزی ( هر پردازش در حد میلی ثانیه) دارند اما قدرت موازی سازی بالایی داشته که کارایی بالایی از خود نشان می‌دهند.
شبکه‌ های عصبی مصنوعی نیز با الهام گرفتن از شبکه عصبی مصنوعی به وجود آمدند. در این جا قصد نداریم شبکه‌ های عصبی را به صورت مفصل توضیح دهیم. اما به مختصری از مفاهیم این سیستم محاسباتی در ادامه اشاره می‌شود:
شبکه‌ های عصبی نوعی مدل‌سازی ساده انگارانه از سیستم‌های عصبی واقعی هستند که کاربرد فراوانی در حل مسائل مختلف در علوم دارند. حوزه کاربرد این شبکه‌ ها آنچنان گسترده است که از کاربردهای طبقه‌بندی گرفته تا کاربردهایی نظیر درون‌یابی ، تخمین، آشکارسازی و … را شامل می‌شود. شاید مهم‌ترین مزیت این شبکه‌ ها، توانایی بالای آن‌ها در کنار سهولت استفاده از آنها باشد.
یکی از روش‌های کارآمد در حل مسائل پیچیده، شکستن آن به زیرمسأله‌ های ساده‌تر است که هر کدام از این زیربخش‌ها به نحو ساده‌ تری قابل درک و توصیف باشند. در حقیقت یک شبکه، مجموعه‌ای از این ساختارهای ساده است که در کنار یکدیگر سیستم پیچیده نهایی را توصیف می‌کنند.

شبکه‌ ها انواع مختلفی دارند اما همگی آنها از دو مؤلفه تشکیل می‌شوند:
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
    مجموعه‌ ای از گره‌ها ؛ هر گره در حقیقت واحد محاسباتی شبکه است که ورودی‌ ها را گرفته و برروی آن پردازش انجام می‌دهد تا خروجی بدست آید. پردازش انجام شده توسط گره میتواند از ساده‌ترین نوع پردازش‌ها نظیر جمع کردن ورودی‌ها تا پیچیده‌ترین محاسبات را شامل شود. در حالت خاص، یک گره می‌تواند خود، شامل یک شبکه دیگر باشد.
    اتصالات بین گره‌ ها ؛ این اتصالات نحوه گذر اطلاعات بین گره‌ها را مشخص می‌کند. در حالت کلی اتصالات می‌توانند تکسویه (Unidirectional) یا دوسویه (Bidirectional) باشند.

تعامل بین گره‌ها از طریق این اتصالات سبب بروز یک رفتار کلی از سوی شبکه می‌گردد که چنین رفتاری به تنهایی در هیچ یک از المان‌های شبکه دیده نمی‌شود. جامع بودن این رفتار کلی بر عملکرد موجود در هر گره سبب تبدیل شبکه به یک ابزار توان‌مند می‌شود. به عبارت دیگر، مجموعه ساده‌ای از المان‌ها وقتی در قالب یک شبکه باشند می‌توانند رفتاری از خود بروز دهند که هیچ یک از آن المان‌ها به تنهایی قادر به بروز چنین مشخصه‌ ای نبود.
آن‌ چنان‌که بیان شد انواع مختلفی از شبکه‌ ها وجود دارد. در این بین شبکه‌ ای وجود دارد که گره را به عنوان یک نرون مصنوعی درنظر می‌گیرد. در اصطلاح، این چنین شبکه‌ هایی را شبکه عصبی مصنوعی (Neural Artificial Network)  یا به اختصار ANN می‌ نامند.
یک نرون مصنوعی در حقیقت مدلی محاسباتی است که از نرون‌ های عصبی واقعی انسان، الهام گرفته است. نرون‌ های طبیعی، ورودی خود را از طریق سیناپس دریافت می‌کنند. این سیناپس‌ ها بر روی دندریت‌ ها یا غشاء عصب قرار دارند. در یک عصب واقعی، دندریت‌ ها دامنه پالس‌های دریافتی را تغییر می‌دهند که نوع این تغییر در طول زمان یکسان نمی‌ماند و در اصطلاح، توسط عصب یاد گرفته میشود. اگر سیگنال دریافتی به حد کافی قوی باشد (از یک مقدار آستانه بیش‌تر شود)، عصب فعال شده و سیگنالی را در طول اکسون منتشر می‌کند. این سیگنال نیز به نوبه خود میتواند به یک سیناپس دیگر وارد شده و سایر اعصاب را تحریک کند.

شکل ۱ یک نمونه عصب واقعی را نشان میدهد.
انجام پروژه شبکه عصبیشکل ۱: نمونه عصب واقعی

به هنگام مدل کردن اعصاب، از پیچیدگی‌ های آن‌ها صرف نظر می‌شود و تنها به مفاهیم پایه‌ای توجه می‌شود، چرا که در غیر این صورت رویکرد مدل‌سازی بسیار دشوار خواهد شد. در یک نگاه ساده، مدل یک عصب باید شامل ورودی‌هایی باشد که در نقش سیناپس انجام وظیفه کنند. این ورودی‌ها در وزن‌هایی ضرب می‌شوند تا قدرت سیگنال را تعیین کنند. نهایتاً یک عملگر ریاضی تصمیم گیری می‌کند که آیا نرون فعال شود یا خیر و اگر جواب مثبت باشد، میزان خروجی را مشخص می‌سازد. بنابراین شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از مدل ساده شده عصب واقعی به پردازش اطلاعات می‌پردازد. با توجه به این توضیحات، میتوان مدل ساده‌ای برای توصیف یک نرون (یک گره در شبکه عصبی مصنوعی) پیشنهاد کرد. این مدل در شکل ۲ نشان داده شده است. جدای از ساده‌ سازی‌ های اعمال شده، تفاوت اصلی این مدل با واقعیت در این است که در شبکه واقعی، ورودی‌ها سیگنال‌های زمانی هستندحال آنکه در این مدل، اعداد حقیقی ورودی‌اند.
انجام پروژه شبکه عصبیشکل ۲: مدل ریاضی یک نرون عصبی مصنوعی
کاربردهای شبکه های عصبی
شبکه های عصبی در هوا و فضا

    خلبان خودکار هواپیما
    شبیه سازی مسیر پرواز
    سیستم های کنترلی هواپیما
    بالابردن کارایی خلبان خودکار
    شبیه سازی اجزای هواپیما
    تشخیص خطا در اجزای هواپیما

شبکه های عصبی در امور دفاعی

    راهبری سلاح ها
    تعقیب اهداف متحرک
    تشخیص چهره و تشخیص اشیا
    انواع جدید حسگرها
    پردازش سیگنال های تصویری و رادار
    استخراج ویزگی ها و حذف نویزها

شبکه های عصبی در الکترونیک

    پیش بینی ترتیب کد
    طراحی مدارات مجتمع و تحلیل نقص
    کنترل فرآیند
    بینایی ماشین
    تولید صدا
    مدل سازی غیرخطی

شبکه های عصبی در امور مالی

    ارزیابی ملک
    آزمایش رهن و مشاور وام
    درجه بندی شرکت ها
    تحلیل کاربرد خطوط اعتباری
    برنامه های تجارت سهام
    پیش بینی قیمت ها

شبکه عصبی در ساخت و تولید

    کنترل فرآیند ساخت
    تحلیل و طراحی تولید
    تشخیص فرآیند و ماشین
    تحلیل کیفیت جوشکاری
    پیش بینی کیفیت کاغذ
    تحلیل استقرار ماشین
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
شبکه های عصبی در حمل و نقل

    سیستم راهنمای اتوماتیک اتومبیل
    تحلیل گارانتی
    سیستم های ترمز کامیون ها
    زمانبندی وسایل نقلیه
    سیستم های مسیریابی

شبکه های عصبی در پزشکی
شبکه های عصبی در مخابرات

    تحلیل سلول های سرطانی پستان
    تحلیل EEG و ECG
    طراحی پروتز
    بهینه سازی زمان جراحی
    کاهش هزینه بیمارستان ها
    بهبود کیفیت بیمارستان ها

    فشرده سازی داده ها و تصاویر
    سرویس های خودکار شده اظلاعاتی
    ترجمه گفتار به صورت بلادرنگ
    سیستم های پردازش پرداخت مشتری

برخی از پروژه ها و کارهایی که کارشناسان مطلب دی ال در زمینه شبکه‌ های عصبی انجام داده اند

** پیش بینی و تخمین توابع (رگرسیون) با استفاده از شبکه‌ های عصبی مصنوعی
_ پروژه پیش بینی قیمت خانه با شبکه عصبی
_ پروژه پیش بینی دما با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه
_ تشخیص نقاط داخل مربع محاط در دایره با شبکه عصب
_ و…

** طبقه‌ بندی (دسته بندی – کلاسیفیکیشن) داده‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی
_ طبقه بندی داده های دو مجموعه iris و gloss با شبکه عصبی
_ و…

** شبکه ‌های عصبی فازی (ANFIS) جهت رگرسیون و طبقه بندی

** پردازش و طبقه‌بندی تصاویر به کمک شبکه‌ های عصبی
_ پروژه تشخیص چهره با شبکه عصبی
_ پروژه تشخیص ارقام فارسی با استفاده از شبکه ی عصبی در متلب
_ و…

** پیاده‌ سازی توابع منطقی با استفاده از شبکه‌ های عصبی
کتب مرجع شبکه های عصبی

پروفسور مارتین هاگان از دانشگاه ایالت اوکلاهاما و مولفان جعبه ابزار شبکه های عصبی هاوارد دیموث و مارک بیل ، کتاب مرجعی تحت عنوان طراحی شبکه های عصبی تألیف نموده اند . این کتاب تئوری شبکه های عصبی را ارائه داده و به بحث درباره طراحی و کاربرد آنها می پردازد و به صورت شایان توجهی کاربرد جعبه ابزار شبکه های عصبی MATLAB را تجزیه و تحلیل می کند.
پردازش اطلاعات است.
چه پروژه هایی با شبکه عصبی در همیارپیپر انجام میشود:

    انجام پروژه دانشجویی شبکه عصبی
    انجام پروژه درسی شبکه عصبی
    انجام پروژه کلاسی شبکه عصبی
    انجام پروژه شبکه عصبی برق
    انجام پروژه شبکه عصبی کامپیوتر

پروژه های دیگری که قابل انجام است:

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی
زمان بندی پروژه شبکه عصبی در همیارپیپر چگونه است؟

زمان بندی پروژه شبکه عصبی توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه شبکه عصبی شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم.
هزینه ارسال سفارش پروژه شبکه عصبی و بررسی اولیه چقدر است؟

هزینه سفارش پروژه شبکه عصبی و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید.
نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه شبکه عصبی من چگونه است؟

قیمت گذاری پروژه شبکه عصبی شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد.
بررسی و قیمت گذاری پروژه شبکه عصبی من چقدر زمان خواهد برد؟

بررسی پروژه شبکه عصبی شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعلام کنید تا سریعتر اقدام شود.
نحوه سفارش پروژه شبکه عصبی :
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
برای سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی میتوانید از طریق
انجام پروژه های شبکه عصبی در متلب و دیگر نرم افزارها توسط تیم متخصص و مجرب حامی پیپر صورت میگیرد. گروه حامی پیپر همانند انجام پروژه متلب در موارد تخصصی تر مانند شبکه عصبی نیز مهارت کافی جهت انجام پروژه را دارد.
نجام پروژه شبکه عصبی با متلب ،انجام پروژه های شبکه عصبی توسط نخبگان متلب پروژه با قیمت دانشجویی انجام میشود برای سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی با شماره ۰۹۰۳۹۵۴۹۸۸۴ تماس بگیرید

در اکثر مواقع شاهد هستیم دانشجویان درانجام پروژه شبکه عصبی با متلب دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای انجام پروژه شبکه عصبی هستند

گروه متلب پروژه با بهره گیری مجریان ممتاز آمادگی دارد انجام پروژه شبکه عصبی با متلب  شما در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها انجام داده و با کیفیت بالا تحویل شما بدهد

برای انجام پروژه شبکه عصبی با متلب خود میتوانید با مشاوران متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران متلب پروژه از ابتدا تا انتهای انجام پروژه های شبکه عصبی در کنار شما خواهند بود و شما در انجام هر چه بهتر پروژه خود یاری خواهند کرد

سفارش پروژه های شبکه عصبی خود را به متلب پروژه بسپارید و با قیمت دانشجویی پروژه خود را تحویل بگیرید

شبکه عصبی چیست ؟

شبکه عصبی یکی از دروس اصلی ارائه شده در رشته مهندسی کامپیوتر گرایش هوش مصنوعی می باشد که دارای فصول مختلفی می باشد

فصل اول : مقدمه ای بر شبکه های عصبی

فصل دوم : ارائه ساختارهای مختلف شبکه های عصبی

فصل سوم : ارائه مفاهیم پایه در آموزش شبکه های عصبی بر اساس الگوریتم پس انتشار خطا

فصل چهارم : بررسی  روشهای مختلف آموزش در شبکه های عصبی

فصل پنجم : بهبود الگوریتم پس انتشار خطا

فصل ششم : شبکه های عصبی بازگشتی

فصل هفتم : شبکه های حافظه دار و گاما

فصل هشتم : شبکه های عصبی مدل مخچه

فصل نهم : شبکه عصبی  بیزین

فصل دهم : شبکه عصبی  مثلثاتی

فصل یازدهم : شبکه عصبی ویولت

فصل دوازدهم : شبکه عصبی کانولوشنال

فصل سیزدهم : کاربرد شبکه های عصبی در شناسایی، پیش بینی و کنترل سیستم ها

پیش نیاز این درس آشنایی با جبر خطی،   آمار و احتمال مقدماتی و همچنین آشنایی با نرم افزار قدرتمند متلب می باشد که داری محیط بسیار قدرتمند برای کدنویسی پروژه های شبکه عصبی با همراه جعبه ابزار شبکه عصبی می باشد

نحوه برنامه نویسی پروژه های شبکه عصبی با توجه با این در متلب یک سری دستورات آماده شبکه عصبی وجود دارد کدنویسی با نرم افزار متلب انجام پروژه های شبکه عصبی را آسانتر کرده است

کاربردهای شبکه عصبی :

شبکه های عصبی مصنوعی کاربردهای فراوانی در خوزه های مختلف دارند

کاربرد شبکه عصبی  در زمینه برق قدرت

کاربرد شبکه عصبی در امور مالی

کاربرد شبکه عصبی در امور حسابداری

کاربرد شبکه عصبی در مخابرات

کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی و رباتیکز

کاربرد شبکه عصبی  در شناسایی و تشخیص چهره

کاربرد شبکه عصبی در مهندسی پزشکی

کاربرد شبکه عصبی در شبکه های حسگر بی سیم
انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب :

با توجه به اینکه اکثر پروژه های شبکه عصبی با متلب انجام میشود گروه متلب پروژه آمادگی دارد پروژه های شبکه عصبی را با نرم افزار متلب انجام داده و در اختیار شما قرار بدهد
انجام پروژه های دانشجویی شبکه عصبی :

شبیه سازی و انجام پروژه های شبکه عصبی در متلب پروژه توسط اساتید کامپیوتر در زمینه شبکه عصبی انجام میشود مجریان متلب پروژه همواره تلاش در دادن قیمت دانشجویی در انجام پروژه شبکه عصبی بوده اند

 

انجام پروژه های شبکه عصبی با قیمت دانشحجویی :
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
قیمت دانشجویی در انجام پروژه شبکه عصبی با متلب از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه بوده است و توانسته حجم زیادی از پروژه های شبکه عصبی را داشته باشد

نحوه سفارش پروژه :

برای سفارش انجام پروژه شبکه عصبی خود میتوانید از طریق فرم زیر اقدام نمایید کارشناسان متلب پروژه در کمترین زمان ممکن پروژه شما را بررسی کرده و خدمت شما اطلاع خواهند داد

کیفیت انجام پروژه :

متلب پروژه به عنوان تنها وب سایت انجام پروژه دارای نماد اعتماد الکترونیکی همیشه سعی داشته است بالاترین کیفیت در انجام پروژه شبکه عصبی را داشته باشد

زمان انجام پروژه :

زمان انجام پروژه شبکه عصبی با توجه
راهنمایی در برنامه نویسی مطلب MATLAB

برگزاری کلاسها ودوره های آموزشی برنامه نویسی متلب MATLAB مخصوص دانشجویان

مشاوره در انجام پروژه های مخابرات ، هوش مصنوعی ، مهندسی پزشکی ، کنترل ، مکانیک ، عمران و صنایع

شبکه های عصبی در MATLAB

شبکه عصبی

MATLAB Neural Network toolbox

روش های مختلف طبقه بندی داده مانند NN ، KNN و SVM

Classification Algorithms

شناسایی الگو

Pattern Recognition

پردازش تصویر در MATLAB

MATLAB Image Processing toolbox

تبدیل ویولت ( موجک ) و تحلیل سیگنال در حوزه ویولت

Wavelet Transform

منظق فازی

MATLAB Fuzzy Logic Toolbox

شبیه سازی کدر ، انکدر ، دی کدر ، کد کانولوشنال به کمک MATLAB

شناسایی چهره (بازشناسی چهره) ، تشخیص چهره

Face Recognition , Face Detection

الگوریتم های بهینه سازی و حل مساله با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مانند الگوریتم ژنتیک ، PSO ، کلونی مورچه ، simulated annealing
پروژه شبکه عصبی با متلب

پروژه های شبکه عصبی طرح سفارشی را برای همه دانش پژوهان آینده ارائه می دهند. شبکه عصبی اغلب به عنوان شبکه عصبی مصنوعی (ANN) شناخته می شود که مدل الهام گرفته از زیست است. برای گسترش ، ANN بر اساس منطق مغز انسان عمل می کند. به بیان دیگر ، چنین سیستمی با “یادگیری پس از بروزرسانی” منظم کار می کند. ANN در یادگیری ماشینی متناسب است ، که زمینه اصلی هوش مصنوعی است. طبق هر بار پروژه می توانیم ANN را در هر پروژه ای اعمال کنیم.
azsoft.ir.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
azsoft.ir

09367292276
چگونه با شبکه های عصبی شروع کنیم؟
یکی از بهترین ویژگی های ANN این است که می تواند به عنوان یادگیری نظارت شده و بدون نظارت عمل کند. این بدان معنی است که ANN انعطاف پذیر است و از عهده هر نوع پروژه ای برمی آید. پروژه های شبکه عصبی فراگیر ، از مدل های بسته بندی شده قدرت استفاده می کنند که پروژه را به روش صحیح هدایت می کنند.

قابل توجه مدل های شبکه عصبی
تأخیر زمان و شبکه کانولوشن
عملکرد پایه شعاعی و ماشین بولتزمن
شبکه باور و هاپفیلد
نقشه خود سازماندهی
LSTM و همچنین LSTM دو جهته
قبل از شروع پروژه شبکه عصبی ، شما باید نوع ANN را انتخاب کنید. در آن نوع ، باید پارامترهای apt را قرار دهید. فقط در این صورت ، می توانید سیستم خود را تأیید کنید. حتی در این صورت ، ساده می شنود؛ اطلاعات گسترده ای را با ANN می خواهد. به شرح زیر ، طرفداران ما ابتدا ایده های شما را اسکن می کنند. و سپس ANN مناسب را برای آن ارائه می دهیم. برای هر مدل ، پارامترهای مشترکی برای تنظیم وجود دارد.

پروژه های شبکه عصبی با کد منبع برای دانشجویان
پارامترهای بیش از حد شدید شبکه های عصبی
اندازه لایه (بدون نورون و لایه)
میزان یادگیری
عملکرد فعال سازی مانند Sigmoid
حرکت مانند عملکرد از دست دادن
اندازه مینی بچ و همچنین دوره ها
پارامترهای فوق برای کلیه پروژه ها حیاتی است. در این حالت ، ما همچنین از مقادیر پارامتر مراقبت می کنیم زیرا این امر بهترین نتیجه را تعیین می کند.

تازه وارد مدل های شبکه عصبی عمیق
شبکه های سنبله دار و تنظیم کننده
AlexNet و LiteNet
شبکه های کپسول و هرمی
شبکه عصبی کوانتومی و دروازه ای
HyperNEAT و U-Net
و همچنین شبکه های عصبی معنایی
تمام الگوریتم های ANN پیش گفته در بسیاری از برنامه ها قابل استفاده هستند. این کیفیت ANN را برای هر زمینه تحقیقاتی مناسب می کند.

مناطق تحقیقاتی پروژه های شبکه عصبی
تشخیص تصویر یا فیلم یا صدا
بازیابی اطلاعات چندرسانه ای معنایی
تجزیه و تحلیل و بازسازی سیگنال دیجیتال
امنیت شبکه (ID / IPS و رمزنگاری عمیق)
پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر
محققان تحقیق از هر یک از زمینه های فوق می توانند پروژه های شبکه عصبی را انتخاب کنند. در همه زمینه ها ، ما به بیش از ۴۰۰۰ پروژه رسیده ایم. در واقع ، تمام مشتریان ما برای کارهایشان هنوز با ما در تماس هستند. در بیشتر قسمتهای پروژه شما ، تلاش و خرد فراوانی انجام دادیم. ما نه تنها از مفاهیم بلکه از ابزارها نیز آگاهی داریم. در کل ، ما ۱۰۰٪ موفقیت در کار شما را اطمینان می دهیم.

تغیر بخواهیم، از تابع whos در متلب استفاده می کنیم. مشاهده می کنید که در این حالت تعداد بایت ها و سایز هم نمایش داده می شود. اگر بخواهیم متغیری از نوع اعداد صحیح تعریف کنیم، مطابق کد روبه رو، از کلمه int در کنار تعداد بیت های اختصاص داده شده استفاده می کنیم. شبکه عصبی: در سال ۱۹۰۹، «سانتیاگو رامون کاخال» (Santiago Ramon y Cajal) کشف کرد که مغز از تعداد زیادی نورون متصل به هم تشکیل شده که پیام‌های بسیار ساده تحریکی (Excitatory) و مهاری (Inhibitory) را برای یکدیگر ارسال می‌کنند و تهییج (Excitation) آن‌ها با همین پیام‌های ساده به‌روز می‌شود. یک نورون سه بخش اصلی دارد: جسم سلولی، آکسون یا آسه (Axon) که پیام‌ها را ارسال می‌کند و دندریت یا دارینه (Dendrite) که پیام‌ها را دریافت می‌کند. جسم سلولی ساختار سلول را تشکیل می‌دهد. آکسون یک رشته منشعب است که پیام‌های نورون را به بیرون منتقل می‌کند. دندریت‌ها انشعاب‌های بیشتری دارند و سیگنال سلول‌های عصبی دیگر را دریافت می‌کنند. شکل ۱: نورون و مدل آن پروژه متلب آماده خلاصه‌ای از پیشرفت علمی در زمینه شبکه‌های عصبی به شرح زیر است: در سال ۱۹۴۳، مک‌کولوخ (McCulloch) و پیتس (Pitts) اولین مدل ریاضی نورون‌ها را پیشنهاد کردند و نشان دادند که چگونه می‌توان شبکه‌های نورن‌مانند را تحلیل و محاسبه کرد. نخستین ایده‌های یادگیری با شبکه‌های عصبی را هِب (Hebb) در کتابی با عنوان «سازمان‌دهی رفتار» در سال ۱۹۴۹ ارائه کرد. در سال ۱۹۵۱، ادموندز (Edmonds) و مینسکی (Minsky) ماشین یادگیری خود را با بهره‌گیری از ایده هب ساختند. نقطه مهم آغاز یادگیری شبکه نرون‌ را می‌توان کار روزنبلات (Rosenblatt) در سال ۱۹۶۲ دانست. روزنبلات دسته‌ای از شبکه‌های یادگیری نورون‌مانند ساده را ساخت که شبکه عصبی پرسپترون (Perceptron Neural Network) نامیده شد. جان هاپفیلد (John Hopfield) در مقاله مهمی که در سال ۱۹۸۲ منتشر کرد، یک معماری برای شبکه عصبی با نام شبکه هاپفیلد ارائه کرد. از این شبکه عصبی می‌توان برای حل مسائل بهینه‌سازی مانند مسئله فروشنده دوره‌گرد استفاده کرد. یک شبکه عصبی مهم که بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد، با یادگیری پس‌انتشار خطا (Backpropagation) یا BP است. شبکه عصبی پس‌انتشار خطا را اولین بار، وربوس (Werbos) در سال ۱۹۷۴ و پس از او روملهارت و همکارانش (Rumelhart et al) در سال ۱۹۸۶ ارائه کردند. کتاب‌ آن‌ها، با عنوان «پردازش توزیع شده موازی» (Parallel Distributed Processing)، چشم‌انداز گسترده‌ای از رویکردهای شبکه عصبی را بیان کردند. شبکه‌های عصبی با توابع پایه شعاعی (Radial Basis Functions) یا شبکه‌هاب عصبی RBF در سال ۱۹۸۸ معرفی شدند و به دلیل قابلیت تعمیم و ساختار ساده‌شان که از انجام محاسبات طولانی و غیرضروری جلوگیری می‌کرد، نسبت به شبکه‌های پیش‌خور (Feed-forward Network) یا MFNها توجه زیادی را به خود جلب کردند. تحقیقات مربوط به قضایای تقریب جامع (Universal Approximation) نشان دادند که هر تابع غیرخطی را می‌توان روی یک مجموعه فشرده (Compact Set) و با دقت دلخواه با شبکه عصبی RBF تقریب زد. همچنین تحقیقات گسترده‌ای درباره کنترل عصبی RBF سیستم‌های غیرخطی انجام شده که در حال حاضر نیز ادامه دارد. در ادامه، مدل ریاضی یک شبکه ساده RBF و پیاده‌سازی آن در متلب را بیان می‌کنیم. یک شبکه عصبی ساده RBF شبکه‌های عصبی RBF سه لایه دارند: لایه ورودی (Input Layer)، لایه پنهان یا مخفی (Hidden Layer) و لایه خروجی (Output Layer). نورون‌های لایه مخفی با یک تابع پایه شعاعی (RBF) فعال (تحریک) می‌شوند. لایه مخفی از آرایه‌ای از واحدهای محاسباتی تشکیل شده که گره‌های مخفی (Hidden Nodes) نامیده می‌شوند. هر گره مخفی شامل یک بردار cc مرکزی است که یک بردار پارامتری با طولی مشابه با بردار ورودی xx است. فاصله اقلیدسی بین بردار مرکز و بردار ورودی xx شبکه به صورت ||x(t)–cj(t)||||x(t)–cj(t)|| تعریف می‌شود. شکل ۲ مدل شبکه عصبی ساده‌ای را نشان می‌دهد. در این شکل، ورودی‌ها یا همان نورون‌های ورودی x1x1 تا xnxn هستند. وزن‌ها نیز w1w1 تا wnwn هستند که در هریک از ورودی‌ها ضرب می‌شوند. عنصر دیگر این شبکه عصبی تابع جمع NetiNeti است که حاصل‌ضرب ورودی‌ها در وزن‌ها را جمع می‌کند. بخش دیگر این شبکه، تابع فعال‌سازی ff است. و در نهایت، خروجی بخش آخر این شبکه را تشکیل می‌دهد. الگوریتم این شبکه عصبی را می‌توان به صور ادامه در hification
انجام پروژه شبکه عصبی استخوان

    >انجام پروژه پایان نامه بیومکانیک>انجام پروژه شبکه عصبی استخوان

Read more about the article انجام پروژه اجزا محدود با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی
مهندسی پزشکی بیومکانیک
انجام پروژه اجزا محدود با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی

انجام پروژه اجزا محدود با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی

مسائل بهینه سازی ترکیباتی در بسیاری از مسائل علمی و مهندسی مطرح می شوند. متاسفانه بدلیل پیچیدگی غیر چند جمله ای این مسائل، حجم محاسبات بسرعت با افزایش حجم مسئله بالا می روند اغلب روشهایی که تا کنون مطرح شده اند و معمولا جوابهای خوبی برای این مسائل ارائه می دهند به نوعی الگوریتم های ابتکاری محسوب می شوند، برای حل این مسائل می توان از شبکه های عصبی شامل شبکه های با اتصالات داخلی زیاد حاوی سلولهای ساده یا واحدهای پردازش ، که می توان آنها را جهت یافتن جواب تقریبی مسئله برنامه ریزی نموده استفاده کرد. همچنین این شبکه ها سیستمهایی با درجه نوازی بسیار بالا هستند که از پتانسیل بسیار بالایی جهت پیاده سازی بر سخت افزارهای موازی برخوردارند. (بیشتر…)

انجام پروژه یادگیری تقویتی

ژوئن 5, 2022 , admin    , پیغام بگذارید   

azsoft.ir
09367292276

گروه هوش مصنوعی azsoftir آماده انجام پروژه هایه یادگیری تقویتی شما در زمان مناسب وکیفیت مطلوب می باشد ، برای ثبت سفارش خود می توانید ، از طریق شماره تماس 09367292276،ایمیل آدرس azsoftir@gmail.com  ،از طریق فرم ثبت کنید .
سرویس هایی که در زمینه یادگیری تقویتی قابل انجام هست ؟
انجام پروژه های یادگیری تقویتی در پایتون python
انجام پروژه های یادگیری تقویتی د آر R
انجام پروژه های یادگیری تقویتی متلب matlab
پروژه های یادگیری تقویتی

معنی یادگیری تقویتی چیست  ؟

یادگیری تقویتی زیر مجموعه یادگیری ماشین می باشد .در یادگیری ماشین دو نوع یادگیری وجود دارد ، یکی با ناظر نامیده می شود ، یعنی عملیات بر رویه مجموعه داده ای با برچسب دار  با الگوریتم هایه هوشمند انجام می شود ، در نوع بدون ناظر دقیقا قضیه بر عکس است ،یعنی داده ها بر چسب ندارند ،والگوزیتم ها خود داده ها رو بر اساس معیاری که تنظیم می شود ، جدا می کنند .در بررسی سه روش فوق ، یادگیری تقویتی با دو روش فوق تفاوت دارد .

یادگیری تقویتی مبتی بر آزمون خطا یاد می گیرد ،با انجام برخی از خطا واشتباه در محیط ماکسزیموم را می گیرد .یادگیری تقویتی در محفف انگلیسی

(Reinforcement learning )   می باشد که بصورت خلاصه RL خوانده می شود .

انواع مختلف الگوریتم های یادگیری عمیق
الگوریتم SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

این الگوریتم ،بر مبنایه انجام عملی بر اساس کارکرد مشخصی انجام می دهد ،یادگیری هم مبنای خاصی انجام می شود ،تفاوت الگوریتم SARsa با الگوریتم  Q- لرنینگ برایه حساب کردنه جایزه بعدی ، نیازمند داشتن همه حالت هایه یادگیری هست .

الگوریتم
الگوریتم Deep Q Neural Network

همان طور که از نامش پیداست کیو لرنینگ شبکه عصبی عمیق استفاده می کند .

زمانی از این الگوریتم استفاده میشود که تعداد حالت ها خیلی بیشتر شود ،در چنین حالتی تعداد حالت ها بیشتر می شود.

دلایل اسمه تقویتی برای الگوریتم های فوق چیست ؟

در یادگیری تقویتی عامل در محیط یادگیری قرار می گیرد ، با آزمون وخطا آموزش می بیند تا سر انجام به یک هدف برسد ، می توان نهایتا آن کمی شبیه یادگیری با نظارت ذکر کرد .

زمانی که هدف هایه اصلی پروژه وجوایز مشخص شد ، الگوریتم ها بصورت آزادانه عمل می کنند، بخاطر همین یادگیری تقویتی در دسته یادگیری با نظارت جای می گیرد .کلیت یادگیری تقویتی در زمینه یادگیری ماشین در دسته جداگانه قرار می گیرد .
کاربرد هایه الگوریتم هایه یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی کاربرد گسترده ای در حوزه گیمینگ ورباتیک دارد .

انجام پروژه یادگیری تقویتی
خیلی خب، برای انجام پروژه یادگیری تقویتی، شما نیاز به مراحل زیر دارید:

تعریف مسئله: ابتدا باید مسئله‌ای را که قصد حل آن را دارید، تعریف کنید. برای مثال، ممکن است بخواهید یک عامل هوشمند را در یک محیط تعبیه کنید تا بهینه‌سازی یک وظیفه خاص را انجام دهد.

محیط: باید محیطی را که عامل در آن عمل می‌کند، تعریف کنید. تعریف محیط بازی مستقیم، یک شبیه‌سازی و یا هر محیط دیگری می‌تواند باشد.

وضعیت: باید وضعیت‌های مختلف محیط را تعریف کرده و مشخص کنید که هر وضعیت چه اطلاعاتی را شامل می‌شود.

عملگرها: برای هر وضعیت، باید عملگرهای ممکن که عامل می‌تواند انجام دهد را تعریف کنید. هر عملگر باید منجر به تغییر وضعیت در محیط شود.

پاداش‌ها: برای هر عمل یا ترتیب عمل‌هایی که عامل انجام می‌دهد، باید یک پاداش تعریف کنید. این پاداش باید نشان دهنده عملکرد عامل در حل مسئله باشد.

تابع پاداش: باید یک تابع پاداش تعریف کنید که عامل براساس آن، تصمیم‌گیری‌های خود را برای بهبود عملکرد بگیرد.

الگوریتم یادگیری: براساس مسئله‌ای که دارید، باید یک الگوریتم یادگیری تقویتی را انتخاب کنید و آن را پیاده سازی کنید. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عبارتند از Q-Learning، SARSA و DQN.

آموزش و ارزیابی: با استفاده از الگوریتم یادگیری انتخاب شده، عامل را در محیط آموزش دهید. سپس عملکرد آن را در محیط‌های تست ارزیابی کنید.

این مراحل عمومی برای انجام یک پروژه یادگیری تقویتی هستند. اما برای هر پروژه خاص، نیاز به تنظیمات و متغیرهای خاص خواهید داشت.

لیست الگوریتم های یادگیری تقویتی

در زمینه یادگیری تقویتی، بسیاری از الگوریتم‌های مختلف وجود دارند. در زیر لیستی از الگوریتم‌های رایج در یادگیری تقویتی را برای شما می‌آورم:

Q-Learning: این الگوریتم مبتنی بر جدول Q است که به عامل اجازه می‌دهد با استفاده از تجربیات خود، تابع Q را بهبود دهد.

SARSA: این الگوریتم نیز مانند Q-Learning بر اساس جدول Q است، با این تفاوت که به جای اینکه یکی از بهترین عمل‌ها را برای عمل بعدی انتخاب کند، به صورت تصادفی عمل بعدی را انتخاب می‌کند.

DQN (Deep Q-Networks): الگوریتم DQN از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) برای تقریب زدن تابع Q استفاده می‌کند. این الگوریتم با ترکیب الگوریتم Q-Learning و شبکه‌های عصبی، توانست عملکرد قابل توجهی در بازی‌ها و محیط‌های پیچیده داشته باشد.

REINFORCE: این الگوریتم یکی از الگوریتم‌های پایه در یادگیری تقویتی است که بر اساس روش تمیز، یادگیری گذار مدل توانایی‌ها را از طریق بهینه‌سازی مستقیم تابع بیشینه کردن جملات از نمونه‌ها به ارمغان می‌آورد.

PPO (Proximal Policy Optimization): این الگوریتم یک الگوریتم بازی‌های جدید است که بر اساس روش کاربردی است که مزایایی از پایه‌های سابق را به ارمغان می‌آورد. این الگوریتم در یادگیری تقویتی همچنین بسیار موثر است.

A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic): این الگوریتم بر اساس روش خود پرورشی است که با استفاده از مدلی با دو جریان، یکی برای درج امتیاز و دیگری برای یادگیری خود پروری استفاده می‌کند.

DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient): این الگوریتم یک ترکیب از الگوریتم‌های Q-Learning و Actor-Critic است که برای حل مسائل مشترک عامل-محیط با متغیرهای عمل کنتینوئوم کاربرد دارد.

TRPO (Trust Region Policy Optimization): این الگوریتم برای بهبود سیاست‌های استاندارد در معابر گذشته از طریق نزدیک شدن به عملکرد گذشته و تثبیت سیاست را بدون استفاده از هرگونه قابلیت بهبود سیاست قبلی بهبود می‌بخشد.

این فقط چند نمونه از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هستند و همچنین بسیاری از الگوریتم‌های دیگری نیز وجود دارد. انتخاب مناسب‌ترین الگوریتم برای پروژه‌ی خود بستگی به محیط و مسئله‌ای دارد که می‌خواهید حل کنید.

تاریخچه یادگیری تقویتی

تاریخچه یادگیری تقویتی به سال‌ها قبل برمی‌گردد و در طول زمان، تکامل‌های بسیاری را تجربه کرده است. در زیر به خلاصه‌ای از تاریخچه یادگیری تقویتی می‌پردازم:

دهه 1950: یادگیری تقویتی ریشه‌های خود را در رشته رفتار شناسی و روانشناسی را فراهم می‌کند. نظریه دستورانت اثر انتظار (Expectancy Theory) توسط Edward Tolman و نظریه پادازانگاری (Reinforcement Theory) توسط B.F. Skinner از جمله مفاهیم اولیه در این زمینه است.

دهه 1970: ابتدای دهه 1970، Richard Sutton به شکل خاص تئوری یادگیری تقویتی را توسعه داد. وی الگوریتم Q-learning را معرفی کرد که به عامل یاد می‌دهد بهترین اقدام برای هر وضعیت را انتخاب کند.

دهه 1980: در این دهه، مفهوم سیاست و تابع ارزش و انتظار کوتاه‌مدت معرفی شد. ایده‌هایی مانند سیاست غلبه بر حالت (Policy Domination) و سیاستی که اقدامات با انتظار بیشینه را تعیین می‌کند (Optimism in the Face of Uncertainty) به این دهه تعلق دارند.

دهه 1990: در این دهه، بررسی و استفاده از تابع ارزش در محیط‌های پویا و غیرقطعی مورد توجه قرار گرفت. همچنین الگوریتم‌های Actor-Critic نیز در این دهه معرفی شدند.

دهه 2000: در این دهه، الگوریتم‌های تقویتی مبتنی بر تقریب تابعی (Function Approximation)، مانند الگوریتم‌های Q-Learning مبتنی بر شبکه‌های عصبی، مطرح شدند. تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی عمل (Action Clustering) و تخمین تابع ارزش (Value Function Approximation) نیز در این دهه توسعه یافت.

دهه 2010: در این دوره، الگوریتم‌هایی مانند A3C و DQN با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) جهت بهبود عملکرد یادگیری تقویتی پیشرفت زیادی کردند. همچنین روش‌های تقریب تابع سازی (Function Approximation) نیز بسیار پر استفاده شدند.e learning- deep learning - reinforcement learning- regularization- classification intro- logistic regression- SVM-kernel- neural net- baysian c

یک سال پیش منتشر شده
در این پروژه با کمک یادگیری تقویتی، مساله مسیریابی ۲ عامل (ربات) شبیه سازی شده است. می توانید فایل pdf مقاله را از لینک زیر دریافت کنید.



استفاده از این پروژه برای دانشجویان درس یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، موضوع پایان نامه کارشناسی و پروژه های دانشجویی توصیه می شود. تمام کدهای لازم برای شبیه سازی این مقاله در ادامه آورده شده است.

azsoft.ir
09367292276

 

ویژگی های این پروژه:

    شبیه سازی با نرم افزار متلب (MATLAB)
    نمایش سه بعدی (۳D) محیط تعریف شده و موانع موجود در محیط
    نمایش مسیر حرکت عامل ها (ربات ها)
    امکان اضافه و حذف کردن موانع
    امکان تغییر ابعاد محیط به ابعاد دلخواه
    امکان استفاده از جدول Q از پیش یادگیری شده
    دارای دو مدل از پیش یادگیری شده (جدول ارزش Q) بعد از گذشت ۱میلیون اپیزود و ۶۵۰هزار اپیزود

چکیده مقاله : دو عدد ربات (عامل) در یک محیط با ابعاد ۷*۸ قرار گرفته اند. ربات ها باید یادبگیرند با انجام آزمایشات هدفمند و با بهره گیری از یک سیاست بهینه، بعد از انجام چندین آزمایش، به محل target در صفحه حرکت کرده و آن را بردارند و سپس خود را به محل Goal برسانند و همچنین در طول مسیر از برخورد با موانع دوری کنند. تمام شبیه سازی ها در محیط نرم افزار MATLAB انجام گرفته است.

محیط تعریف شده به شکل زیر است:

محیط تعریف شده در مساله

 

شبیه سازی سه بعدی (۳D) محیط و قرارگیری موانع در محیط متلب (MATLAB) :

شبیه سازی محیط و موانع در متلب

 

نتایج و خروجی شبیه سازی – میزان پاداش دریافتی ربات ها:

نتایج شبیه سازی_پاداش دریافتی

 

نتایج و خروجی شبیه سازی – مسیرهای بهینه ربات ها بعد از گذشت ۶۵۰ هزار اپیزود:

نتایج شبیه سازی_مسیرهای بهینه ربات ها

امیدوارم از دانلود این پروژه لذت ببرید.

 

الگوریتم ­های یادگیری ماشین؟

یادگیری ماشین ML الگوریتم‌­های بسیار زیادی دارد اما می­‌توان آن­‌ها را در سه دسته اصلی زیر طبقه‌بندی کرد.

    یادگیری با نظارت (Supervised ML): یادگیری با استفاده از نمونه داده ها و برچسب آنها
    یادگیری بی نظارت (Unsupervised ML): یادگیری با استفاده از شباهت بین نمونه داده ها
    یادگیری تقویتی (Reinforcement ML): یادگیری براساس آزمون و خطا و در تعامل با محیط

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) نوعی روش یادگیری در حوزه‌ی یادگیری ماشین (Machine Learning) است. در یادگیری ماشین دو نوع یادگیری با ناظر (Supervised Learning) و بدون ناظر (Unsupervised Learning) هم داریم. در مقایسه این سه روش، یادگیری تقویتی کمی با دو روش دیگر متفاوت است. تفاوت اصلی میان یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با روش های دیگر یادگیری ماشین، در این است که در یادگیری تقویتی، هیچ گاه به عامل (Agent) گفته نمی‌شود که کار درست در هر وضعیت کدام است و فقط به وسیله‌ی معیاری، به عامل فهمانده می شود که یک عمل (Action) به چه میزان خوب و یا به چه میزان بد می باشد. این وظیفه‌ عامل یادگیرنده (Learner) می باشد که با در دست داشتن این اطلاعات، یاد بگیرد که بهترین عمل در هر وضعیت کدام است. این موضوع، بخشی از نقاط قوت خاص یادگیری تقویتی است. در یادگیری تقویتی یک هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) با موقعیتی شبیه به یک بازی روبه‌رو می‌شود. کامپیوتر برای یافتن راه‌حلی برای مسئله از روش آزمون‌وخطا استفاده می‌کند. برای اینکه ماشین بتواند آنچه برنامه‌نویس می‌خواهد انجام دهد، پاداش یا مجازاتی را برای اعمال خود دریافت می‌کند. هدف ماشین به‌ حداکثر رساندن پاداش‌های دریافتی است. اگرچه برنامه‌نویس سیاست‌هایی را برای دریافت پاداش (منظور همان قوانین بازی است) تعیین می‌کند، هیچ پیشنهادی به مدل برای نحوه‌ی حل بازی نمی‌دهد. ماشین یا همان هوش مصنوعی باید تشخیص دهد چطور از نتایجی که در هر اقدام به دست می‌آورد برای رسیدن به هدف نهایی استفاده کند. از این طریق، مسائل پیچیده‌ی تصمیم‌گیری در اغلب اوقات می‌توانند با فراهم کردن کمترین میزان اطلاعات مورد نیاز برای حل مسأله، حل شوند. در بسیاری از حیوانات، یادگیری تقویتی، تنها شیوه‌ی یادگیری مورد استفاده است. همچنین یادگیری تقویتی، بخشی اساسی از رفتار انسان‌ها را تشکیل می‌دهد. هنگامی که دست ما در مواجهه با حرارت می‌سوزد، ما به سرعت یاد می‌گیریم که این کار را بار دیگر تکرار نکنیم. لذت و درد مثالهای خوبی از پاداش‌ها هستند که الگوهای رفتاری ما و بسیاری از حیوانات را تشکیل می‌دهند. در یادگیری تقویتی، هدف اصلی از یادگیری، انجام دادن کاری و یا رسیدن به هدفی است، بدون آنکه عامل یادگیرنده، با اطلاعات مستقیم بیرونی تغذیه شود.Q-learning و SARSA  دو الگوریتم محبوب و مستقل از مدل برای یادگیری تقویتی هستند. تمایز این الگوریتم‌ها با یکدیگر در استراتژی‌های جست‌و‌جوی آن‌ها محسوب می‌شود. در حالیکه استراتژی‌های استخراج آن‌ها مشابه است. در حالیکه Q-learning یک روش مستقل از سیاست است که در آن عامل ارزش‌ها را براساس عمل a* که از سیاست دیگری مشتق شده می‌آموزد.SARSA یک روش مبتنی بر سیاست محسوب می‌شود که در آن ارزش‌ها را براساس عمل کنونی a که از سیاست کنونی آن مشتق شده می‌آموزد. پیاده‌سازی این دو روش آسان است اما فاقد تعمیم‌پذیری هستند زیرا دارای توانایی تخمین ارزش‌ها برای حالت‌های مشاهده نشده نیستند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مانند Deep Q-Networks که از شبکه‌های عصبی برای تخمین Q-value‌ها استفاده می‌کنند می‌توان بر این چالش‌ها غلبه کرد.
اجزای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

    عامل (Agent): الگوریتم یا مدلی است که قرار است اقدامات را انجام دهد و با گذشت زمان از آن‌ها یاد بگیرد.
    محیط (Environment): محیطی است که عامل با آن ارتباط برقرار می‌کند و اقدامات را در آن انجام می‌دهد.
    اقدام (Action): همان کاری است که عامل انجام می‌دهد. اقدامات اساساً فعل‌وانفعالات عامل در یک محیط هستند.
    پاداش (Reward): نتیجه یک اقدام است. هر عملی پاداشی دارد. پاداش می‌تواند مثبت یا منفی (پنالتی) باشد.
    وضعیت (State): وضعیت فعلی عامل در محیط است. اعمالی که عامل انجام می‌دهد می‌تواند وضعیت آن را تغییر دهد.
    سیاست (Policy): استراتژی یا رفتاری است که اقداماتی را دربرمی‌گیرد که عامل برای دست‌یابی به نتیجه‌ی موردنیاز باید انجام دهد.
    تابع ارزش (Value Function): این تابع اساساً عامل را از حداکثر پاداشی که برای هر یک از وضعیت‌ها در آینده دریافت می‌کند، مطلع می‌کند. تابع ارزش می‌تواند عامل را در انتخاب عملکرد بهینه راهنمایی کند.

هدف از این دوره آموزشی؟

در این دوره آموزشی تئوری و عملی یادگیری تقویتی با زبان پایتون آموزش داده می شود و نحوه عملکرد یادگیری ماشین را می آموزید. مهم‌ترین الگوریتم­‌ها و موارد کاربرد هر کدام را یاد خواهید گرفت و با نمونه­‌های استفاده شده از یادگیری تقویتی در دنیای واقعی آگاه می شوید.در دوره آموزش یادگیری تقویتی بیگ لرن سعی داریم تا با ارائه مسیری مشخص در دنیای آموزش یادگیری تقویتی قدم گذاشته و با حل تمرین و مثال هایی در زبان برنامه نویسی پایتون (یادگیری تقویتی در پایتون) به کاربردی تر شدن این دوره کمک کنیم. در این دوره مباحث مهم و بنیادی در یادگیری تقویتی در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا شما بتوانید مسائل مدل سازی را با یادگیری تقویتی حل کنید. در این دوره ابتدا مرور کامل روی پایتون انجام می شود. سپس تئوری یادگیری تقویتی در قالب مثال هایی بحث و بررسی می شود. در نهایت، پیاده سازی یادگیری تقویتی روی محیط های آماده و  محیط های Custom بررسی و پیاده سازی می شود. جزئیات این دوره آموزشی در زیر لیست شده است. بدون شک یکی از بهترین دوره های یادگیری تقویتی  با پایتون است که با زبان فارسی و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.
بخش صفر: مرور کامل روی پایتون
نصب پایتون روی ویندور و لینوکس
خصوصی
کار با عملگرها و متغیرها در پایتون
خصوصی
کار با توابع و کلاس ها در پایتون
خصوصی
کار با ماژول ها و کتابخانه ها در پایتون
خصوصی
کار با انواع ساختمان دادها در پایتون
خصوصی
کار با زمان و تاریخ در پایتون
خصوصی
مدیریت استثنائات در پایتون
خصوصی
شی گرایی و ارث بری در پایتون
خصوصی
کار با دیتابیس MySQL در پایتون
خصوصی
برنامه نویسی چندنخی در پایتون
خصوصی
دریافت اطلاعات از کاربر با ماژول در پایتون
خصوصی
بخش پیشنیاز: مرور کامل روی یادگیری ماشین
معرفی یادگیری ماشین
خصوصی
چالش ها و الگوریتم های یادگیری ماشین
خصوصی
پیش پردازش داده ها با یادگیری ماشین
خصوصی
پیاده سازی عملی یادگیری ماشین
خصوصی
بخش اول: معرفی کامل یادگیری تقویتی و پیاده سازی با pybrain
معرفی الگوریتم های یادگیری ماشین
خصوصی
چرا یادگیری ماشین تقویتی
خصوصی
معرفی الگوریتم های تقویتی
خصوصی
مولفه های الگوریتم های تقویتی
خصوصی
خصوصیات الگوریتم های تقویتی
خصوصی
مقایسه یادگیری تقویتی با یادگیری با ناظر
خصوصی
مراحل الگوریتم یادگیری تقویتی
خصوصی
اهداف یادگیری تقویتی
خصوصی
چالش های یادگیری تقویتی
خصوصی
الگوریتم یادگیری تقویتی محیط و عامل
خصوصی
روش های یادگیری تقویتی
خصوصی
مشهورترین روش های یادکیری تقویتی
خصوصی
تعریف پاداش در یادگیری تقویتی
خصوصی
معرفی Q-learning یادگیری تقویتی
خصوصی
تابع ارزش در روش مونت کارلو و روش TD
خصوصی
معرفی و نصب کتابخانه pybrain برای یادگیری تقویتی
خصوصی
پیاده سازی مثال عملی یادگیری تقویتی در pybrain
خصوصی
بخش دوم: الگوریتم های یادگیری تقویتی
هدف یادگیری تقویتی و اختلاف با یادگیری نظارتی
خصوصی
مدل تعامل عامل و محیط
خصوصی
روش های یادگیری تقویتی
خصوصی
مکانیزم احتمالاتی یادگیری تقویتی در حالت کلی
خصوصی
معرفی کامل روش های (

یادگیری عمیق که در زبان فارسی به یادگیری ژرف نیز ترجمه شده است، ( Deep learning) به بیانی دیگر: یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی یک زیر شاخه از یادگیری ماشین و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاشند تا مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیرخطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایه‌ی آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است.
انحام پروژه یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) با کیفیت و هزینه مناسب در همیارپروژه :

موسسه همیارپروژه این تضمین را به شما می دهد که از بهترین برنامه نویسان حال حاضر کشور برای انجام پروژه یادگیری عمیق شما را استفاده خواهد کرد.شاید این مورد باعث شود که تصور کنید بهترین برنامه نویسان غالبا قیمت شان هم باید بالاتر از بقیه باشد درحالی که این چنین نیست و ما قیمت ها را به پایین ترین سطح ممکن به نسبت دیگر مراکز سفارش پروژه یادگیری عمیق رسانده ایم تا شما هم کیفیت و هم قیمت را در بهترین حالت دریافت کنید.
خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه تشخیص چهره با متلب

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب

انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب (Matlab)

انجام پروژه های داده کاوی با متلب (Matlab)

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه متلب
برای انجام پروژه یادگیری عمیق باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های یادگیری عمیق و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه نرم افزار متلب و پایتون را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه یادگیری عمیق ، باید سفارش یادگیری عمیق  خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.

deep-learning
انجام پروژه پایانی یادگیری عمیق با نرم افزار متلب و پایتون:

انجام پروژه پایانی کارشناسی ، کارشناسی ارشد و دکتری با نرم افزار متلب و پایتون از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام پروژه پایانی یادگیری عمیق Deep learning، از ابتدای شروع کار، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه یادگیری عمیق خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های Deep learning و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای سفارش پروژه متلب شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان انجام پروژه یادگیری عمیق چقدر خواهد بود؟

انجام پروژه های یادگیری عمیق در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
قیمت سفارش انجام پروژه یادگیری عمیق چقدر است و چگونه تعیین می شود ؟

همیارپروژه یک وب سایت مناقصه ای است.یعنی با داشتن صدها مجری متخصص برای سفارش پروزه یادگیری عمیق بهترین قیمت را بر اساس رزومه مجری و زمان پروژه برای کارفرمای گرامی انتخاب می کند و درصورت موافقت هزینه توسط کارفرما پروژه را به مجری می سپارد و آن را مدیریت می کند تا رضایت مشتری عزیز را کسب نماید.
کیفیت در پروژه Deep learning به چه صورت خواهد بود ؟

azsoft.ir
09367292276

کیفیت در انجام پروژه های یادگیری عمیق از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.به دلیل داشتن مجریان و متخصصان با تجربه کیفیت پروژه ها بالا بوده تا کارفرما بتواند با خیال راحت برون سپاری کند و بعداز دریافت نیر با توجه به داشتن گزارش در اغلب پروژه های درخواستی پروژه را خوب متوجه شود و بتواند آن را ارائه دهد.
پروژه های آماده یادگیری عمیق :

موسسه همیارپروژه تاکنون صد ها پروژه یادگیری عمیق را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده متلب بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های آماده یادگیری عمیق
مراحل انجام پروژه های یادگیری عمیق در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه یادگیری عمیق برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

انتخاب بهترین محقق برای پروژه یادگیری عمیق :

مهمترین بخش سفارش پروژه یادگیری عمیق شما انتخاب یک محقق کاربلد و حرفه ای یادگیری عمیق با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص یادگیری عمیق در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان یادگیری عمیق می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت.
تضمین پشتیبانی در انجام پروژه های یادگیری عمیق:

گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام یادگیری عمیق جربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه یادگیری عمیق است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه یادگیری عمیق پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف وضعیت پروژه قرار می دهد.بعداز انجام پروژه و تحویل آن به شما سایت هر گونه ایراد و اصلاحی که شما مشتری محترم از پروژه تحویل داده شده به ما اطلاع دهید را مورد بررسی قرار داده و ایرادات را برطرف می نماید و تا اخذ رضایت شما پشتیبانی از پروژه تان را ادامه خواهد داد.
نحوه سفارش پروژه یادگیری عمیق Deep learning :

عمیق  را می تواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب
    انجام پروژه های کمک درسی شبکه عصبی
    انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون
    هزینه مناسب انجام پروژه شبکه عصبی

پروژه در زمینه یادگیری عمیق:

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های شبکه عصبی GMDH

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های مهندسی کامپیوتر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های پایتون (python)
یادگیری عمیق چیست؟

یکی از مباحث مهم در مبحث هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، یادگیری ژرف یا همان یادگیری عمیق می باشد. درواقع یادگیری عمیق همان یادگیری ماشین است که در سطوح گوناگون، یادگیری را برای ماشین بکار می برد. از این طریق، ماشین درک بهتری از واقعیت های موجود داده ها پیدا می کند و الگوهای گوناگونی را شناسایی می کند. جهت شناخت یادگیری عمیق، ابتدا نیاز داریم که شبکه های عصبی را بدانیم. در واقع یادگیری عمیق همان یادگیری توسط شبکه های عصبی می باشد. که از لایه های پنهانی زیادی تشکیل شده است. هرچقدر که در لایه های شبکه عصبی عمیق تر می شویم، به مدلهای پیچیده تری دست پیدا می کنیم.
انجام پروژه های کمک درسی یادگیری عمیق:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه 5 ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه های دانشجویی و کمک درسی به فعالیت خود بپردازد. و از آن جهت که اکثر کاربران ما دانشجویان عزیز می باشند، ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به دانشجویان عزیز ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست دانشجو میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه یادگیری عمیق نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.

 

جهت سفارش پروژه یادگیری عمیق چه باید کنم؟

برای سفارش پروژه یادگیری عمیق خود می توانید از طریق فرم ثبت سفارش در زیر اقدام کرده یا با شماره ی عمیق (deep learning) چیست؟

این روزها یادگیری عمیق به موضوعی داغ تبدیل شده است به طور  کلی، یادگیری عمیق، همان یادگیری ماشین است، به طوری که در سطوح مختلف نمایش یا انتزاع (abstraction) یادگیری را برای ماشین انجام میدهد. با این کار، ماشین درک بهتری از واقعیت وجودی داده ها پیدا کرده و میتواند الگوهای مختلف را بشناسد.این روش ویژگی را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.

انجام پروژه های یادگیری عمیق
فرق یادگیری عمیق با یاد گیری ماشین چیست؟

یادگیری عمیق همان یادگیری ماشین است، با این تفاوت که یادگیری عمیق از عملکرد مغز انسان الهام گرفته و از سوی دیگر به وسیله های بسیار پیشرفته ای مثل کارت های گرافیک بسیار قدرتمند به منظور محاسبات پیچیده داده های کلان نیاز دارد . یادگیری ماشین برای حل مساله اول آن را به قسمت های کوچکتر تقسیم می کنند و سپس هر کدام آنها را حل میکند اما انجام پروژه یادگیری عمیق به گونه ای است که بطور کلی انجام میگردد

 
 آریا پروژه چه نوع پروژه  های یادگیری عمیق (deep learning) را میتواند انجام دهد؟

انجام پروژه دانشجویی یادگیری عمیق

انجام پروژه یادگیری عمیق با متلب

انجام پروژه درسی یادگیری عمیق

 
 فعالیت های دیگر آریا پروژه

azsoft.ir
09367292276

انجام پروژه های متلب

انجام پروزه های پایتون

انجام پروژه های سی شارپ

انجام پروژه های وریلاگ

انجام پروژه هوش مصنوعی

 
مراحل انجام پروژه های یادگیری عمیق (deep learning) درآریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    در ابتدا پروژه یادگیری عمیق از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 
نحوه سفارش پروژه  یادگیری عمیق (deep learning) در آریاپروژه

کارشناسان آریاپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های یادگیری عمیق از ابتدای پروژه در کنار شما عزیزان خواهند بود و با دادن آموزش هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه دیپ لرنینگ خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای سفارش خود هستند.

متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه ۱۰ ساله آمادگی دارد انجام پروژه دیپ لرنینگ را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کمترین قیمت تحویل شما دهد.

azsoft.ir
09367292276

هزینه پروژه دیپ لرنینگ در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.

 
دیپ لرنینگ چیست؟

دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق که به Deep Learnuing نیز گفته میشود. یکی از حوزه های بسیار مهم در هوش مصنوعی می باشد که کاربرد اصلی آن در پردازش دادهای بزرگ می باشد. امروزه انجام پروژه های دیپ لرنینگ اهمیت فراوانی در شناسایی الگوهای پیچیده در میان حجم عظیمی از داده ها دارد. هدف از طراحی لرنینگ ارائه یک روش جامع جهت استفاده از شبکه های عصبی تو درتو برای بالا بردن دقت در خروجی می باشد.  یادگیری عمیق در اصل از روشی که ذهن انسان برای یادگیری استفاده میکند بهره میبرد و کاربرد اصلی آن در علم داده و پیش بینی های پیچیده در کلان داده است یادگیری عمیق را در حقیقت میتوان نوعی از یادگیری ماشین دانست با این تفاوت که بر خلاف یادگیری ماشین که از روش های سنتی برای مدل سازی استفاده میکد یادگیری عمیق از روش های انتزاعی و مدلسازی پیچیده برای پیش بینی داده استفاده میکند این باعث میشود ماشین درک درستی از واقعیت های موجود داشته باشد و الگوهای موجود را بهتر شناسایی نماید همچنین الگوریتم های یادگیری عمیق از روش سلسله مراتبی و تحلیل پیچیده تشکیل شده اند.

امروزه انجام پروژه یادگیری عمیق مهم ترین بخش از پیاده سازی سیستم های یادگیری ماشین است. این روش ویژگی را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.یکی از مهمترین ویژگی های یادگیری عمیق دقت بسیار بالا آن در تشخیص انواع خطا و بهینه سازی سیستم ها با ساختارهای مختلف شبکه عصبی می باشد چون از چندین شبکه عصبی در هم استفاده میشود در واقع تک لایه مخفی در شبکه عصبی با شماره زیادی دیپ لایه جایگزین شده است. یادگیری عمیق یک نوع شبکه عصبی بوده که داده های مختلف را به صورت یک یک ورودی جذب می‌کند و داده‌ها ورودی را از طریق برخی لایه‌های تبدیل غیرخطی پردازش و محاسبه کرده و به عنوان داده‌های خروجی برمی‌ گرداند

روش یادگیری عمیق امروزه در سیستم های که دقت برای آنها اهمیت بالایی دارد بسیار پرکاربرد می باشد این روش انقلابی در سیستم های چند منظوره برای بالاترین نهایت صحت در خروجی ایجاد کرده است. این نحوه کار که ما در یادگیری عمیق میبینیم در اصل ایده گرفته شده از مغز انسان گرفته است. در مغز انسان هم نورون های مربوط به سلسله مراتب اولیه در ویژوال کورتکس مغز اطلاعاتی که دریافت میکنن حساس به لبه ها و توده ها هستن و بعد خروجی اونها در یک سلسله مراتب بعدی ادامه پیدا میکنه تا اینکه نورونهای به ساختار های پیچیده تری مثل صورتها حساسیت نشون بدند. در حقیقت در یک تعریف کلی تر از یادگیری عمیق در اصلاح یادگیری دقت دار از مجموعه شاخه های یادگیری ماشین است. این روش ویژگی ها را به صورت سلسله مراتبی از لایه های مختلف از طریق توابع غیر خطی استخراج می کند ورودی هر لایه خروجی لایه قبلی است و آموزش آن می تواند به صورت با ناظر یا بدون ناظر باشد.یکی از مهمترین ویژگی های یادگیری عمیق دقت بسیار بالا آن در تشخیص انواع خطا و بهینه سازی سیستم ها با ساختارهای مختلف شبکه عصبی می باشد چون از چندین شبکه عصبی در هم استفاده میشود در واقع تک لایه مخفی در شبکه عصبی با شماره زیادی دیپ لایه جایگزین شده است.

 

متلب پروژه چه نوع پروژه های دیپ لرنینگ را میتواند انجام دهد؟
انجام پروژه دیپ لرنینگ با متلب
انجام پروژه دیپ لرنینگ با پایتون
انجام پروژه یادگیری عمیق با متلب
انجام تمرین دیپ لرنینگ

 

روش های پیاده سازی دیپ لرنینگ :

۱- کاهش نرخ یادگیری : یکی از روش های پیاده سازی یادگیری عمیق است که در آن به استفاده از روش هایی برای کاهش زمان یادگیری پرداخته میشود این روش به این اصل تاکید دارد که هر بار وزن مدل تغییر مکند چقدر مدل تغییر پیدا میکند

۲- انتقال یادگیری : در این روش به آموزش شبکه از قبل طراحی شده پرداخته میشود ، در این روش داده های جدید به شبکه تزریق میشود با توجه به طبقه بندی داده ها و آموزش شبکه داده های جدید هم طبقه بندی میشود

۳- آموزش از صفر : این روش های کم کاربردی پیاده سازی است و نیاز به یک توسعه دهنده دارد که بتواند سیستمی را طراحی کند که به حجم زیادی از داده ها نیاز دارد

۴- حذف تصادفی واحدها : در این روش تلاش میشود با حذف واحدها و داده های تصادفی عملکرد شبکه عصبی بهبود پیدا کند
شبکه های مختلف دیپ لرنینگ

۱- شبکه عصبی شعاعی : از ساده ترین شبکه های یادگیری عمییق به صورت تک لایه و دولایه هستند که بیشترین برای مصارف دو حالت باز یا بسته استفاده میشود

۲- پرسپترون چند لایه : از این شبکه برای طبقه بندی داده های غیر هم گن استفاده میشود

۳- شبکه برگشتی : در این شبکه ها برای پیش بینی خروجی داده استفاده میشود این شبکه عملیات تکرار شبکه را به اندازه ای که سیستم بهترین خروجی را دریافت کند ادامه میدهد

۴- شبکه پیچی : از این شبکه های یادگیری عمیق بیشتر در شناسایی الگوهای مختلف در حجم انبوه داده استفاده میشود

azsoft.ir
09367292276

5- شبکه RNN :  از این شبکه ها بیشتر در حوزه کدینگ و بازگشایی رمز استفاده میشود
ضرورت استفاده از متلب و پایتون در یادگیری عمیق

دیپ لرنینگ همانند سایر حوزه های هوش مصنوعی برای پیاده سازی الگوریتم ها و سیستم های خود نیاز به استفاده از نرم افزارهای تخصصی دارد که بتواند در کمترین زمان و با سرعت بالا آنها را اجر نماید ، الگوهای یادگیری عمیق به طور کلی بسیار پیچیده است و باید با کاربر بامفاهیم شبکه های عصبی آشنایی کامل داشته باشد  متلب و پایتون دو نمونه از نرم افزار بسیار کاربردی در این حوزه می باشند که با استفاده از کتابخانه های موجود در آنها یک شبکه را پیاده سازی کرده و با استفاده از چندین شبکه عصبی تو در تو مدل سازی را انجام دهید.

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه پردازش تصویر

انجام پروژه منطق فازی
اهمیت استفاده از یادگیری عمیق در چیست ؟

یادگیری عمیق از مجموعه دروسی می باشد که در شاخه هوش مصنوعی تدریس میشود این شاخه که زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین هست به بررسی روش های میپردازد که مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی می باشد در یادگیری عمیق با استفاده از الگوریتم های مخصوص ساختار مغز به صورت کامل پیاده سازی میشود و به ماشین آموزش داده میشود که تمامی کارها را به صورت اتوماتیک انجام بدهد یادگیری عمیق نیازمند تعداد زیادی داده و همچنین قدرت پردازش بالا می باشد به همین دلیل به سیستم پردازش قدرتمندی نیاز است. هدف از یادگیری عمیق در نهایت طراحی سیستم هایی است که بتواند مانند انسان راه حل ارائه داده و درباره یک موضوع خاص اظهار نظر نماید یکی از اصلی ترین دلایل اهمیت یادگیری عمیق در علم داده می باشد که متخصصان این حوزه با استفاده از یادگیری عمیق روابط های داده ها را پیش بینی ، مدل سازی و در نهایت تحلیل می نماید.

 
چه کسانی نیاز به استفاده از یادگیری عمیق دارند ؟

همه متخصصان و کارشناسی که در حوزه علم داده و تحلیل آن در حال فعالیت هستند نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق دارند با توجه به حجم بسیار بالا داده در حوزه کلان داده و رفتار غیرقابل پیش بینی آنها توسط انسان نیاز به شبیه سازی و الگوریتم هایی داریم که بتواند به راحتی همانند ذهن شبکه های را برای یادگیری روند تغییر داده پیش بینی کرده و در نهایت یک راهکرد یا الگوری مشخص از میان آنها استخراح نمایند به همین دلیل استفاده از یادگیری عمیق مورد نیاز همه کارشناسان داده کاوی و هوش مصنوعی می باشد.

 
کاربردهای یادگیری عمیق

۱- قابلیت توسعه سیستم های پردازش زبان طبیعی برای ادراک بهتر

۲- قابلیت تشخص زود هنگام بیماری و درمان آن

۳- توانایی پیش بینی وضعیت آب و هوا و سنجش میزان کیفیت هوا

۴- امکان بازسازی کیفیت عکس های قدیمی با دیپ لرنینگ

۵- حوزه نظامی : در زمینه تشخیص هدف متحرک

۶- شناسایی مشتریان سودده و رونق کسب و کار

 

مراحل انجام پروژه دیپ لرنینگ

    ارسال پروژه دیپ لرنینگ از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه دیپ لرنینگ توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه دیپ لرنینگ براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه دیپ لرنینگ توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

سفارش پروژه دیپ لرنینگ با آموزش کامل

بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟

موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه دیپ لرنینگ با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.

 

azsoft.ir
09367292276

ضمانت در پروژه دیپ لرنینگ به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه یادگیری عمیق دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.

 

زمان تحویل پروژه دیپ لرنینگ چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه دیپ لرنینگ خواهد کرد.

 

آیا امکان کنسل کردن پروژه یادگیری عمیق وجود دارد ؟

امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه دیپ لرنینگ منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.

 

امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری یادگیری عمیق

در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه دیپ لرنینگ در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود

 

نحوه اعتماد در پروژه های یادگیری عمیق به موسسه متلب پروژه

موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه های دانشجویی دیپ لرنینگ تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید

 

زمان پشتبانی از پروژه های دیپ لرنینگ انجام شده :

زمان پشتیبانی از پروژه دیپ لرنینگ موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری می‌تواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.

پروژه طبقه بندی دیتاست COCOMO با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات دانشجویان با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۹۶۰ تومان
پروژه پیش بینی میزان مصرف انرژِی خانه هوشمند با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۱,۶۲۰ تومان
پروژه طبقه بندی داده های مغزی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات داروها با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه تشخیص سرطان تنفسی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۱,۸۰۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات محصولات با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه پیش بینی قیمت های بورس اوراق بهادار با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۲۴۰ تومان
پروژه تشخیص حملات سیستم ناسا با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه تنشخیص تراکنش های مشکوک در دستگاه های خودپرداز ATM با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی اطلاعات کاربران شبکه اجتماعی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه پیش بینی حملات DARPA با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۹۶۰ تومان
پروژه پیش بینی حملات BOTNET با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی داده های پروتئینی با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۰,۹۶۰ تومان
پروژه پیش بینی حملات DDOS با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی دیتاست حیوانات سایت UCI با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه پیش بینی بارش باران با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۱,۶۲۰ تومان
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست iris با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) تراکنش های کارت اعتباری در بانکداری الکترونیک با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق(deep learning) در رپیدماینر
۵۲,۲۸۰ تومان
تا پیش از پیدایش یادگیری عمیق تا چندین دهه، برای کار با سیستم‌های یادگیری ماشین به وجود یک متخصص نیاز بود تا استخراج ویژگی‌ها را به روش سنتی (دستی) انجام دهد. اما این کار به صورت دستی کاری زمانبر، سخت و پیچیده است؛ همینطور امکان بروز خطا نیز وجود دارد، در حالی که انتخاب این ویژگی‌ها امری بسیار مهم است.

با پیدایش دیپ لرنینگ تحولی رخ داد، چر‌ا‌که دیپ لرنینگ بدون نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها، داده‌های خام را به بردار تبدیل کرده و به شبکه تغذیه می‌کرد. مدل های یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل مداوم داده‌ها و با کشف ساختار‌های پیچیده در داده‌ها، یادگیری را فرا می‌گیرند.

پیدا کردن ابزاری که این کار‌ها را با سهولت و بدون پیچیدگی انجام دهد کار ساده‌ای نیست. بیگ پرو1 از مهمترین ابزار های انجام آنلاین و آفلاین یادگیری عمیق محسوب می‌شود که با کمترین هزینه و سهولت در کار با ابزار، در اختیار کاربران قرار گرفته است.
یادگیری عمیق در بیگ پرو1

azsoft.ir
09367292276

یکی از ابزار های انجام آنلاین یادگیری عمیق، ابزار یادگیری عمیق در بیگ پرو1 است. کاربر با ورود به داشبورد داده کاوی بیگ پرو1 و ورود به بخش مدلسازی با بارگذاری فایل داده خود و انتخاب ستون هدف وارد بخش مربوط به انجام یادگیری ماشین می‌شود که به‌راحتی و با انتخاب الگوریتم یادگیری عمیق می‌تواند پردازش خود را شروع کند. البته این کار را می‌توان به صورت خودکار نیز با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین خودکار در بیگ پرو1 انجام داد.
یادگیری عمیق- Deep learning   
یادگیری عمیق چیست؟

 یادگیری عمیق (Deep learning) یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است، این الگوریتم به رایانه‌ها می‌آموزد که با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان با عنوان شبکه های عصبی مصنوعی، داده‌ها را خوشه‌بندی کنند و با دقت باورنکردنی پیش‌بینی کنند.

دیپ لرنینگ یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل‌سازی می‌شود. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به دقت پیشرفته‌ای دست یابند، که گاهی اوقات از عملکرد سطح انسانی فراتر می‌رود.

هرچه الگوریتم های یادگیری عمیق بیشتر یاد بگیرند، عملکرد بهتری دارند. Deep learning کامپیوتر را برای انجام وظایف انسان مانند، تشخیص گفتار، شناسایی تصویر و پیش‌بینی آموزش می‌‌‌دهد.
چند تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

 از نظر علمی دیپ لرنینگ، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. به عبارت دیگر یادگیری عمیق یک شکل تخصصی از یادگیری ماشینی است و عملکردی مشابه آن را دارد؛ اما قابلیت‌های آن‌ها با‌هم متفاوت است.

    در یادگیری ماشینی، نحوه انتقال داده‌ها به سیستم به صورت دستی انجام می‌شود، درحالی دیپ لرنینگ به اتصالات عصبی مصنوعی متکی است. مراحل استخراج ویژگی و مدل سازی به صورت خودکار انجام می‌شود و نیازی به دخالت انسان ندارد.
    برنامه‌های یادگیری ماشین نسبت به الگوریتم‌های یادگیری عمیق ساده‌تر هستند و می‌توانند روی سیستم‌های معمولی اجرا شوند، اما سیستم های دیپ لرنینگ به سخت افزار و منابع بسیار قوی‌تری نیاز دارند.
    راه انداری سیستم‌های یادگیری ماشین می‌تواند به سرعت انجام شود اما نتایج محدودی را به دست خواهد آورد، در حالی که راه‌اندازی سیستم‌های دیپ لرنینگ به زمان بیشتری نیاز دارد ولی می‌تواند در سریعترین زمان ممکن نتیجه بخش باشد.

اهمیت دیپ لرنینگ

یادگیری عمیق دقت تشخیص بالایی دارد و در برخی از وظایف مانند طبقه‌بندی تصاویر مختلف بهتر از انسان عمل می‌کند. این الگوریتم توانایی پردازش تعداد زیادی از ویژگی‌ها را دارد، به همین خاطر هنگام برخورد با داده‌های بدون ساختار بسیار قدرتمند عمل می‌کند.

یادگیری ماشین-Deep learning   

یکی از دلایل محبوبیت دیپ لرنینگ این است که در بسیاری از برنامه‌های کاربردی مهم (تشخیص اشیا، تشخیص گفتار، بینایی کامپیوتر) بسیار خوب عمل می‌کند. علاوه‌بر‌این، وظیفه استخراج ویژگی ها را (تا حدی) خودکار می‌کند.

دستیارهای دیجیتال هوشمندی مانند الکسا، سیری و سایر برنامه‌های صوتی، از پردازش زبان طبیعی پشتیبانی می‌کنند. این دستگاه ها دستورات صوتی را دریافت کرده و به متن تبدیل می‌کنند. با به کارآمدن دیپ لرنینگ، پیشرفت سریعی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP)، در حال رخ دادن است.
روش کار یادگیری عمیق

فرآیند دیپ لرنینگ مشابه فرآیندی است که کودکی نا‌بالغ برای شناسایی حیوانات خانگی طی می‌کند.

شبکه عصبی مصنوعی تلاش می‌کند تا با ترکیب تعدادی از ورودی داده‌ها و فاکتورهای دیگر از مغز انسان تقلید کند.

این عناصر برای تشخیص دقیق، طبقه بندی و توصیف اشیاء درون داده‌ها با هم کار می‌کنند.

یادگیری ژرف می‌تواند به سیستم‌های پیش‌بینی منجر شود که به خوبی تعمیم می‌یابند، به خوبی تطبیق می‌یابند، به‌طور مداوم با رسیدن داده‌های جدید بهبود می‌یابند.
متدهای یادگیری عمیق

تکنیک های مختلف یادگیری عمیق، ماشین‌ها را به حدی توانمند ساخته‌اند که می‌توانند با الهام از شبکه عصبی مغز انسان، وظایف خود را بیاموزند. انواع مختلفی از مدل های یادگیری عمیق وجود دارد که به دلیل دقت بالایی که دارند، می‌توانند با مشکلاتی که برای مغز انسان بسیار پیچیده هستند مقابله کنند. در اینجا به چند مورد از آن‌ها می‌پردازیم:

 

شبکه های عصبی کانولوشنال:

CNNها که به عنوان ConvNets نیز شناخته می‌شوند، یک نوع پیشرفته و با پتانسیل بالا از مدل کلاسیک شبکه عصبی مصنوعی هستند، که برای پردازش تصویر و تشخیص اشیا استفاده می‌شوند.

 

شبکه های عصبی مکرر(RNN):

RNN‌ها دانشی را که از قبل به دست آورده‌اند به عنوان یک مقدار ورودی برای پیش‌بینی‌های جدید استفاده می‌کنند. از کاربردهای شبکه های عصبی مکرر می‌توان به پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، شناسایی دست خط و… اشاره کرد.

 

شبکه های مولد متخاصم:

GAN‌ها الگوریتم های مولد یادگیری عمیق هستند که نمونه‌های داده جدیدی را مشابه  داده‌های آموزشی تولید می‌کنند. این الگوریتم ترکیبی از دو تکنیک یادگیری ژرف و شبکه های عصبی است. هنگامی که Generator داده‌های مصنوعی را ارائه می‌دهد، Discriminator داده‌های واقعی و مصنوعی را از هم تشخیص می‌دهد. از کاربرد‌های GAN‌ها می‌توان به کمک به فرآیندهای کشف داروی جدید، رندر کردن اشیا سه بعدی، بالا بردن کیفیت عکس، ایجاد عکس از چهره انسان، ایجاد تصاویر واقعی و شخصیت‌های کارتونی اشاره کرد.

 

نقشه های خودسازمانده:

SOM‌ها تجسم داده‌ها را با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی خودسازمانده برای کاهش ابعاد داده‌ها امکان پذیر می‌کنند و تعداد متغیرهای تصادفی را در یک مدل کاهش می‌دهند. از نقشه‌های خود سازمان‌دهنده برای کمک به مصرف کنندگان در درک داده‌های چند‌بعدی، پروژه های خلاقانه در موسیقی، ویدئو و متن با کمک هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

 

ماشین های بولتزمن:

ماشین های بولتزمن محدود (RBMs) شبکه های عصبی تصادفی هستند. به دلیل تصادفی بودن آن‌ها، نمی‌توان آن‌ها را از پیش تعریف کرد. این شبکه‌ها می‌توانند از توزیع احتمال در مجموعه‌ای از ورودی‌ها یاد بگیرند.

 از این تکنیک یادگیری عمیق برای تولید پارامترهای مدل، نظارت بر سیستم و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های خاص استفاده می‌شود.
کاربردهای یادگیری عمیق در دنیای امروز

 دستیاران مجازی:

برنامه‌هایی مانند اپل، سیری، الکسا و آمازون دستیاران مجازی هستند که از یادگیری ژرف برای درک و تشخیص گفتار و زبان کاربران هنگام استفاده از این برنامه‌ها استفاده می‌کنند.

 

حمل و نقل:

وسایل نقلیه با استفاده از دیپ لرنینگ می‌توانند علامت‌های راهنمایی و رانندگی و موانع وسط جاده را درک کنند و نسبت به آن‌ها واکنش نشان دهند. هرچه وسایل نقلیه بیشتر درگیر یادگیری عمیق شوند و الگوریتم‌های بیشتری را دریافت کنند می‌توانند با دقت بالایی همچون یک انسان واقعیت‌های هنگام رانندگی را درک کنند و متناسب با آنها حرکت کنند. با استفاده از نرم‌افزار پیش‌بینی‌کننده، می‌توان از خرابی‌های احتمالی وسایل نقلیه را باخبر شد و تعمیرات برنامه ریزی شده ای را در نظر گرفت تا از بروز مشکل جلوگیری شود و هزینه های عملیاتی کاهش یابد.

 

خدمات مشتری:

بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها در ارائه خدمات به مشتری از دیپ لرنینگ استفاده می‌کنند. ربات‌های چت که در خدمات و سامانه‌های خدماتی استفاده می‌شود، شکل ساده‌ای از هوش مصنوعی هستند. این ربات‌ها می‌توانند به طور هوشمندانه به تعداد بسیاری از سوالات شنیداری و متنی پاسخ دهند. چت بات‌ها از طریق یادگیری عمیق تعیین می‌کنند که آیا پاسخ‌های متعددی به سوالات مبهم وجود دارد یا خیر؟ بر این اساس چت بات سعی می‌کند که به سوالات پاسخ دهد و یا اینکه به یک کاربر انسانی ارجاع دهد.

پروژه آماده یادگیری عمیق
توضیحات پروژه یادگیری عمیق :

همان طور که می دانید یادگیری عمیق قسمتی از خاندان بزرگ‌تر یادگیری ماشین می باشد که به روش‌هایی متمرکز است که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی می باشند.یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که در آن از الگوریتم‌هایی به کار گرفته می شود  که مغز انسان را در حالت شبیه‌سازی قرار می دهند. اسم این الگوریتم‌ها شبکه‌های عصبی مصنوعی است.

یک فردی یادگیری عمیق را اینگونه توصیف می کند که  یادگیری عمیق بهترین راه برای دست یافتن به هوش مصنوعی واقعی می باشد.

یادگیری عمیق یکی از  روشهای یادگیری ماشین می باشد که به کامپیوترها اموزش می‌دهد که کاری را که اکثر انسان‌ها انجام می‌دهند را انجام دهد اگر بخواهیم مثال هایی از یادگیری عمیق داشته باشیم :۱:یادگیری عمیق تکنولوژی اصلی ساخت خودروهای خودران است ۲:یادگیری عمیق به خودروها این قدرت را می‌دهد که تابلوها را شناسایی کنند و یا تیر چراغ برق را از روی انسان ها تشخیص بدهند. یادگیری عمیق تکنولوژی اصلی به کار گرفته شده در در رابط کاربری صوتی تلفن‌های همراه، تبلت‌ها، تلویزیون‌ها، هندزفری‌ها و …. هستند. زمانی است که یادگیری عمیق توجه زیادی را به سمت خود جلب کرده است؛ زیرا که دست اوردی را با خود به همراه داشته است که هیچ وقت در گذشته ممکن نبود.

یک پژوهش در مورد روشهای شناسایی چهره با یادگیری عمیق انجام شده است.( شناسایی چهره face recognition را با deep learning‌جستجو کرده ایم.)

حداقل 30 الی 40 مقاله را بررسی شده است.

مقالات از سال ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۰ می باشند.

IEEE-TNNLS

Neural Networks (from Elsevier)

Neurocomputing (from Elsevier)

NIPS

ICML

AAAI

IJCNN

موضوع مقاله راجع به شبکه های کانولوشن در تشخیص چهره می باشد با داده های عابر بانک انجام گرفته است.
پروژه آماده یادگیری عمیق :

در پروژه یادگیری عمیق علاوه بر کدنویسی ما توضیحات کار را نیز ارائه داده ایم. تا مشتری محترم بتوانند درک صحیحی از روند انجام پروژه داشته باشند.
نمونه پروژه های آماده یادگیری عمیق :

پایاپروژه مفتخر است تا به امروز صدها پروژه مربوط به  یادگیری عمیق انجام داده است. که برخی از آنها را جهت دانلود شما عزیزان در سایت بارگزاری نموده ایم. جهت مشاهده و دانلود روی لینک روبرو کلیک نمایید: نمونه پروژه های یادگیری عمیق
روش دریافت پروژه آماده یادگیری عمیق :

شما عزیزان میتوانید پروژه مورد نظر را از لینک زیر به سبد خرید خود اضافه نموده و پس از پرداخت هزینه پروژه آن را آپلود نمایید.
بروز خطای احتمالی در دانلود پروژه یادگیری عمیق :
یادگیری عمیق یک تابع هوش مصنوعی است که از عملکردهای درونی مغز انسان در پردازش داده ها و ایجاد الگوهایی برای استفاده در تصمیم گیری، تقلید می کند. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی (AI) است که دارای شبکه هایی از گره های به هم پیوسته است که قادر به یادگیری بدون نظارت از داده ای است که از نوع آموزشی بدون ساختار یا بدون برچسب است و همچنین نمایش داده‌ را در قالب ویژگی‌ های انتزاعی امکان‌ پذیر می‌ کند و آنها را به زیر مجموعه هایی طبقه‌ بندی می‌ کند که ممکن است برای مدل‌ های سنتی یادگیری ماشینی، بسیار پیچیده باشند.

یکی از رایج‌ ترین تکنیک‌ های هوش مصنوعی که برای پردازش داده‌ بزرگ استفاده می‌ شود، یادگیری ماشینی است، یعنی یک الگوریتم خود تطبیقی ​​که با تجربه یا با داده‌ جدید اضافه شده، تحلیل و الگوهای بهتری به دست می‌ آورد. همانطور که منابع تولید داده بیشتر و بیشتر به تصویر می آیند، تعداد فرمت های فایل نیز افزایش می یابد. اکنون، طراحی یک مدل، برای ادغام داده‌ از این منابع متعدد و استخراج بینش‌ های معنادار، با برنامه‌ های سنتی کد گذاری شده امکان‌ پذیر نیست. در حالی که برنامه‌ های سنتی، تجزیه و تحلیل را با داده‌ به روش خطی می‌ سازند، عملکرد سلسله مراتبی سیستم‌ های یادگیری عمیق، ماشین‌ ها را قادر می‌ سازد تا داده‌ را با رویکردی غیرخطی پردازش کنند. اگرچه این امر ممکن است ترسناک به نظر برسد، اما الگوریتم های یادگیری عمیق چنین تسک هایی را به راحتی انجام می دهند و دامنه پیاده سازی در بخش های مختلف نامحدود است.
میق در پایتون

انجام پایان نامه تاریخ اسلام

انجام پایان نامه رشته تاریخ

انجام پایان نامه الهیات و معارف اسلامی

azsoft.ir
09367292276

انجام پایان نامه فقه و حقوق

انجام پایان نامه ارشد ادبیات انگلیسی

انجام پایان نامه ارشد ادبیات عرب

انجام پایان نامه ارشد ادبیات فارسی

انجام پایان نامه ارشد برق

انجام پایان نامه ارشد برق قدرت

انجام پایان نامه ارشد برق مخابرات

انجام پایان نامه ارشد برنامه ریزی شهری

انجام پایان نامه ارشد جوشکاری

انجام پایان نامه ارشد روانشناسی عمومی

انجام پایان نامه ارشد زبان

انجام پایان نامه ارشد شبکه های کامپیوتری

انجام پایان نامه ارشد صنایع

انجام پایان نامه ارشد طراحی شهری

انجام پایان نامه ارشد عمران زلزله

انجام پایان نامه ارشد عمران مدیریت ساخت

انجام پایان نامه ارشد کامپیوتر

انجام پایان نامه ارشد مدیریت

انجام پایان نامه ارشد مدیریت ساخت

انجام پایان نامه مدیریت صنعتی

انجام پایان نامه ارشد مکانیک تبدیل انرژی

انجام پایان نامه ارشد مکانیک طراحی کاربردی

انجام پایان نامه ارشد مهندسی شیمی

انجام پایان نامه ارشد مهندسی صنایع

انجام پایان نامه ارشد مهندسی کامپیوتر

انجام پایان نامه ارشد مهندسی هوافضا

انجام پایان نامه باستان شناسی

انجام پایان نامه برق

انجام پایان نامه برق قدرت

انجام پایان نامه برق کنترل

انجام پایان نامه بهداشت محیط

انجام پایان نامه بیوانفورماتیک

انجام پایان نامه تبدیل انرژی

انجام پایان نامه در تبریز

انجام پایان نامه تجارت الکترونیک

انجام پایان نامه تحقیق در عملیات

انجام پایان نامه تربیت بدنی ارشد

انجام پایان نامه حقوق بین الملل

انجام پایان نامه حقوق جزا

انجام پایان نامه حقوق خصوصی

انجام پایان نامه حقوق تجارت بین الملل

انجام پایان نامه حقوق عمومی

انجام پایان نامه حقوق مالکیت فکری

انجام پایان نامه حقوقی

انجام پایان نامه حقوق مالی

انجام پایان نامه حقوق خانواده

انجام پایان نامه حقوق محیط زیست

انجام پایان نامه حمل و نقل

انجام پایان نامه دکتری حسابداری

انجام پایان نامه حسابداری در مشهد

انجام پایان نامه در اصفهان

انجام پایان نامه در اهواز

انجام پایان نامه در مشهد

انجام پایان نامه دکتری ادبیات فارسی

انجام پایان نامه دکتری برق

انجام پایان نامه دکتری برق الکترونیک

انجام پایان نامه دکتری برق قدرت

انجام پایان نامه دکتری برق کنترل

انجام پایان نامه دکتری مکانیک

انجام پایان نامه دکتری اقتصاد

انجام پایان نامه دکتری عمران

انجام پایان نامه دکتری کامپیوتر

انجام پایان نامه دکتری مدیریت صنعتی

انجام پایان نامه دکتری جامعه شناسی

انجام پایان نامه دکتری صنایع غذایی

انجام پایان نامه دکتری مهندسی پزشکی

انجام پایان نامه دکتری مهندسی شیمی

انجام پایان نامه رشته دامپزشکی

انجام پایان نامه رشته ژنتیک

انجام پایان نامه روانشناسی ارشد

انجام پایان نامه روانشناسی بالینی

انجام پایان نامه روانشناسی تربیتی

انجام پایان نامه ریاضی

انجام پایان نامه ریاضی مالی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ریاضی محض کاربردی

انجام پایان نامه زبان انگلیسی

انجام پایان نامه زبان شناسی

انجام پایان نامه زیست شناسی

انجام پایان نامه زبان آلمانی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد دکتری زبانشناسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد آموزش زبان انگلیسی

انجام پایان نامه زنجیره تامین

انجام پایان نامه ساخت و تولید

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد عمران سازه های هیدرولیکی

انجام پایان نامه شبکه عصبی

انجام پایان نامه شهرسازی

انجام پایان نامه ارشد دکتری شیمی فیزیک دارویی

انجام پایان نامه صنایع

انجام پایان نامه صنایع غذایی

انجام پایان نامه علوم قرآن و حدیث

انجام پایان نامه عمران

انجام پایان نامه عمران آب

انجام پایان نامه عربی

انجام پایان نامه علوم اجتماعی

انجام پایان نامه علوم تربیتی

انجام پایان نامه ارشد علوم سیاسی

azsoft.ir
09367292276

انجام پایان نامه علوم دامی

انجام پایان نامه فلسفه

انجام پایان نامه فلوئنت

انجام پایان نامه فیزیک

انجام پایان نامه فیزیولوژی ورزشی کاربردی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد برق

انجام پایان نامه جغرافیا و برنامه ریزی شهری روستایی

انجام پایان نامه جغرافیای سیاسی روستایی پزشکی اقتصادی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد حسابداری

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مکانیک

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد صنایع غذایی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد حقوق عمومی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد تربیت بدنی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد روانشناسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد صنایع

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر نرم افزار

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مترجمی زبان انگلیسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد محیط زیست

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی پزشکی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مدیریت ساخت

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی مواد

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی نفت

انجام پایان نامه کارشناسی روانشناسی

انجام پایان نامه کارشناسی کامپیوتر

انجام پایان نامه کارشناسی مکانیک

انجام پایان نامه کارشناسی مهندسی صنایع

انجام پایان نامه کارشناسی مهندسی مواد

انجام پایان نامه گردشگری

انجام پایان نامه مدیریت مالی

انجام پایان نامه مدیریت ساخت

انجام پایان نامه مدیریت پروژه

انجام پایان نامه مدیریت رسانه

انجام پایان نامه مدیریت دولتی

انجام پایان نامه مدیریت فناوری اطلاعات

انجام پایان نامه مدیریت ورزشی

انجام پایان نامه مهندسی مکانیک

انجام پایان نامه مهندسی نفت

انجام پایان نامه مهندسی مالی

انجام پایان نامه مهندسی هسته ای

انجام پایان نامه مهندسی شهرسازی

انجام پایان نامه نجوم

انجام پایان نامه هوش مصنوعی

انجام پایان نامه ارشد زمین شناسی

انجام پایان نامه اقتصاد سنجی

انجام پایان نامه ارشد اقتصاد

انجام پایان نامه دکتری

انجام پایان نامه دکتری عمران سازه

انجام رساله دکتری مدیریت

انجام پایان نامه جامعه شناسی

انجام پایان نامه روابط بین الملل

انجام پایان نامه دکتری علوم تربیتی

انجام پایان نامه ارشد حمل و نقل

انجام پایان نامه ارشد hse

انجام پایان نامه پرستاری

انجام پایان نامه پردازش تصویر

انجام پایان نامه پزشکی عمومی

انجام پروژه eviews

انجام پایان نامه کشاورزی

انجام پایان نامه gis

انجام پایان نامه ارشد mba

انجام پایان نامه مدیریت منابع انسانی

انجام پایان نامه داروسازی

انجام پایان نامه دندانپزشکی

انجام پایان نامه ارشد مکاترونیک

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد به انگلیسی

انجام پایان نامه خارج از کشور

انجام پایان نامه رایانش ابری

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد راه و ترابری

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد سنجش از دور

انجام پایان نامه ارشد نقشه برداری

انجام پایان نامه شیمی فیزیک

انجام پروژه مکاترونیک

انجام پایان نامه شیمی

انجام پروژه متلب مهندسی برق

انجام پایان نامه ارشد مدیریت جهانگردی

انجام پایان نامه با flow 3d

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد مکانیک در اصفهان

انجام مقاله در مشهد

انجام پروژه دانشجویی ریاضی

انجام سمینار دکتری

انجام پایان نامه حسابداری اصفهان

انجام تضمینی پایان نامه اصفهان

انجام پایان نامه مهندسی مکانیک ارتعاشات

انجام پایان نامه زاهدان

انجام پایان نامه زبان و ادبیات فارسی

انجام پایان نامه کارشناسی ارشد جامعه شناسی

انجام پایان نامه ارشد حقوق خصوصی

انجام مقالهisi  مهندسی شیمی

انجام پایان نامه حقوق جزا و جرم شناسی

انجام پایان نامه مهندسی معدن

انجام پایان نامه مهندسی متالورژی

انجام سمینار و پایان نامه

انجام مقاله isi

انجام مقاله پژوهشی

انجام مقاله دانشجویی

انجام مقاله مروری

انجام مقاله و پایان نامه

انجام مقاله پردازش تصویر

انجام مقاله در اصفهان مشهد شیراز تبریز

انجام سمینار دانشجویی

انجام سمینار ارشد

انجام سمینار کارشناسی ارشد برق

انجام سمینار کارشناسی ارشد کامپیوتر

انجام سمینار کارشناسی ارشد عمران

انجام سمینار حقوق

انجام سمینار کارشناسی ارشد مکانیک

انجام سمینار مهندسی پزشکی

انجام سمینار مهندسی صنایع

انجام مقاله isi معماری

انجام پروژه اسپن پلاس

انجام پروژه به زبان اسمبلی

انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی

انجام پروژه تصمیم گیری چند معیاره

انجام پروژه شبیه سازی با فلوئنت

انجام پروژه r

انجام مقاله علمی پژوهشی

انجام پایان نامه مدیریت بازرگانی

انجام پایان نامه ارشد عمران ژئوتکنیک

انجام شبیه سازی مقالات برق قدرت

انجام پایان نامه عمران سازه

انجام پایان نامه مهندسی پزشکی

azsoft.ir
09367292276

انجام پایان نامه علوم پزشکی

انجام پروژه سیستم دینامیک

انجام پایان نامه در شیراز

انجام پایان نامه ماشین لرنینگ

انجام رساله دکتری مهندسی صنایع

انجام پایان نامه عمران در اصفهان مشهد شیراز اهواز

انجام پروژه مدیریت مالی

انجام پایان نامه مکانیک سیالات

انجام پایان نامه مدیریت استراتژیک

انجام پروژه زنجیره تامین

انجام پروژه جوشکاری اصطکاکی

انجام پروژه spss

انجام پایان نامه به زبان انگلیسی

انجام پروژه cfd

انجام پروژه طراحی صنعتی

انجام پروژه زمین شناسی

انجام پروژه تحلیل آماری

انجام شبیه سازی با ads

انجام مقاله isi زبان انگلیسی

انجام پروژه مدیریت ریسک

انجام پروژه مدیریت عملیات

انجام پروژه های دانشجویی رشته مدیریت

انجام پروژه مدیریت صنعتی

انجام پروژه c++

انجام پروژه اقتصاد سنجی

انجام پروژه اقتصاد مهندسی

انجام پروژه اقتصاد کشاورزی

انجام پروژه الکترونیک

انجام پروژه انسیس فلوئنت

انجام پروژه اجزا محدود با متلب

انجام پروژه اندروید

انجام پروژه با پایتون

انجام پروژه با متلب

انجام پروژه برنامه نویسی جاوا

انجام پروژه با نرم افزار ونسیم

انجام پروژه با کامسول

انجام پروژه برای خارج از کشور

انجام پروژه برنامه نویسی اندروید

انجام پروژه برنامه نویسی متلب

انجام پروژه برنامه نویسی سی شارپ

انجام پروژه برنامه نویسی اسمبلی

انجام مقاله دکتری

انجام مقاله کنفرانسی

انجام مقاله isi برق

انجام مقاله isi عمران

انجام مقاله نویسی

انجام مقاله isi در اصفهان

قیمت هزینه مراحل انجام مقاله isi

چاپ مقاله isi با ایمپکت بالا

انجام مقاله q1

چاپ مقاله isi در کمترین زمان

موسسه پایان نامه نویسی در شیراز

انجام مقاله علمی پژوهشی قیمت

انجام مقاله حسابداری

انجام مقاله عمران

انجام مقاله صنایع غذایی

انجام مقاله کلاسی

انجام مقاله کارشناسی

انجام مقاله رشته کامپیوتر

انجام مقاله داده کاوی

انجام مقاله محیط زیست

انجام مقاله مدیریت

انجام مقاله مهندسی پزشکی

انجام مقاله مهندسی برق

انجام پروژه ونسیم

انجام پروژه یادگیری ماشین

انجام پروژه یادگیری تقویتی

انجام پروژه یادگیری عمیق

انجام شبیه سازی متلب

انجام شبیه سازی مقاله

انجام شبیه سازی کامسول

انجام شبیه سازی پایان نامه

انجام شبیه سازی با r

انجام شبیه سازی با ns2

انجام شبیه سازی با کلودسیم

انجام شبیه سازی دینامیک مولکولی

انجام پروژه برق قدرت صنعتی کنترل مخابرات

انجام پروژه بیوانفورماتیک

انجام پروژه پایانی کارشناسی

انجام پروژه پایگاه داده

انجام پروژه پردازش تصویر با پایتون

انجام پروژه پردازش تصویر با در متلب

انجام پروژه پلکسیس

انجام پروژه پویایی سیستم

انجام پروژه تحقیق در عملیات

انجام پروژه تحلیل پوششی داده ها

انجام پروژه تحلیل خطر زلزله

انجام پروژه تاسیسات مکانیکی

azsoft.ir
09367292276

انجام پروژه ترنسیس

انجام پروژه ترمودینامیک

انجام پروژه تهویه مطبوع

انجام پروژه جامعه شناسی

انجام پروژه جاوا

انجام پروژه جاوا اسکریپت

انجام پروژه جایگزین خدمت سربازی

انجام پروژه جی آی اس

انجام پروژه حمل و نقل

انجام پروژه حسابرسی

انجام پروژه مالی حسابداری

انجام پروژه حین خدمت سربازی

انجام پروژه دانشجویی gis

انجام پروژه دانشجویی برنامه نویسی پایتون

انجام پروژه رباتیک

انجام پروژه سیلواکو

انجام پروژه سیمولینک متلب

انجام پروژه سنجش از دور

انجام پروژه سی پلاس پلاس

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

انجام پروژه شبکه های کامپیوتری

انجام پروژه شبیه سازی

انجام پروژه شبیه سازی با آرنا

انجام پروژه شبیه سازی با متلب

انجام پروژه شبیه سازی کامسول

انجام پروژه شبیه سازی دینامیک مولکولی

انجام پروژه شهرسازی

انجام پروژه طراحی اجزا

انجام پروژه طراحی الگوریتم

انجام پروژه لومریکال

انجام پروژه با نرم افزار گمز

انجام پروژه متن کاوی

انجام پروژه بهینه سازی متلب

انجام پروژه فرترن

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون

انجام پروژه دانشجویی یادگیری ماشین

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون

انجام پروژه های برنامه نویسی پایتون

انجام پروژه های برنامه نویسی متلب

انجام پروژه طرح توجیهی

انجام پروژه علوم تربیتی

انجام پروژه فلک

انجام پروژه فوق لیسانس

انجام پروژه فازی

انجام پروژه کارشناسی

انجام پروژه کارشناسی ارشد

انجام پروژه کارشناسی برق

انجام پروژه کارشناسی مهندسی شیمی

انجام پروژه کسر خدمت سربازی

انجام پروژه کامفار

انجام پروژه کسری حین خدمت

انجام پروژه کنترل چند متغیره

انجام پروژه کنترل خطی

انجام پروژه لب ویو

انجام پروژه لمپس

انجام پروژه لیزرل

انجام پروژه لیسانس

انجام پروژه با لینگو

انجام پروژه لینوکس

انجام پروژه ماشین دیپ لرنینگ

انجام پروژه مهندسی پزشکی

انجام پروژه متمتیکا

انجام پروژه مدیریت استراتژیک

انجام پروژه میپل

انجام پروژه نت لوگو

انجام پروژه نقشه برداری

انجام پروژه های دانشجویی زبان انگلیسی

انجام پروژه های دانشجویی کامپیوتر

انجام پروژه های دانشجویی پایتون

انجام پروژه های دانشجویی عمران

انجام پروژه های دانشجویی برق

انجام پروژه های دانشجویی پاورپوینت

انجام پروژه های دانشجویی الکترونیک

انجام پروژه های دانشجویی مکانیک

انجام پروژه های دانشجویی حسابداری

انجام پروژه های دانشجویی زیست شناسی

انجام پروژه های دانشجویی در اصفهان مشهد شیراز تبریز

انجام پروژه واقعیت افزوده

انجام پروژه وریلاگ

انجام پروژه اپنسیس

انجام پروژه آب و فاضلاب دانشجویی

انجام پروژه های دانشجویی روانشناسی

انجام پروژه های دانشجویی شهرسازی

انجام پروژه های دانشجویی برنامه ریزی شهری

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی صنایع

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی شیمی

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی مواد

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی نفت

انجام پروژه های دانشجویی مهندسی مکانیک

انجام پروژه های دانشجویی فناوری اطلاعات
انجام پایان نامه فنی مهندسی
انجام پایان نامه علوم انسانی
انجام پایان نامه علوم پایه
انجام پایان نامه پزشکی و پیراپزشکی
You may have missed
معرفی موسسه پژوهشی آرمان
1 min read

    دسته‌بندی نشده

معرفی موسسه پژوهشی آرمان
دسامبر 22, 2023

اریم به آموزش یادگیری عمیق با پایتون بپردازیم. یادگیری عمیق یا deep learning یک حوزه از هوش مصنوعی (AI) و زیر مجموعه یادگیری ماشین (machine learning) محسوب می‌شود و با الگوریتم‌هایی سر و کار دارد که از ساختار بیولوژیک و کارکرد مغز برای کمک به ماشین‌ها با استفاده از هوش، الهام گرفته اند. از یادگیری عمیق برای ساخت و توسعه انواع شبکه عصبی (پرسپترون های چند لایه (MLP)، CNN، RNN و LSTM) استفاده می شود.

از یادگیری عمیق می‌توان برای انجام پروژه های مختلف علم داده (data science) از جمله تجزیه و تحلیل کسب و کار (Business analytics)، داده کاوی (data mining)، تحزیه و تحلیل متن (text analytics) و پردازش تصویر استفاده کرد.

azsoft.ir
09367292276

یادگیری ماشین را می‌توان فرآیند بکارگیری هوش در سیستم یا ماشین بدون برنامه نویسی آشکار (explicit programming) تعریف کرد.

متأسفانه در خصوص یادگیری این تخصص مهم، تعدادی باور اشتباه وجود دارد؛ از جمله داشتن دانش بسیار قوی در حوزه خطی، دانش عمیق در خصوص شبکه های عصبی، دانستن در خصوص آمار و احتمالات (Statistics and probabilities)، آشنایی کافی از یادگیری ماشین (Machine learning)، داشتن مدرک دکترا در رشته آمار و یا علوم کامپیوتر و یا داشتن حداقل 10 سال سابقه کار در حوزه توسعه یادگیری ماشین. تمام این باورها غلط و اشتباه هستند.

پایتون به دلیل سادگی در برنامه نویسی و قدرت زیاد، امروزه در رده محبوب ترین زبان‌های برنامه نویسی دنیا قرار دارد. برای توسعه مدل یادگیری عمیق با پایتون از سه کتابخانه محبوب استفاده می‌شود: Theano، Tensorflow و Keras. دو کتابخانه اول هم به صورت مستقیم و هم به صورت پشتیبان برای توسعه شبکه های عصبی (neural networks) قرار می گیرند.

Keras، کتابخانه ای محبوب و پیشرفته‌ است که به راحتی می‌توان مدل های شبکه های عصبی را با آن در پایتون ساخت و توسعه داد. Theano  و Tensorflow که دو کتابخانه عددی قدرتمند برای یادگیری عمیق محسوب می شوند، به عنوان پیشتیبان Keras برای توسعه یادگیری عمیق به صورت سریع و راحت مورد استفاده قرار می گیرند. مراحل توسعه یادگیری عمیق با Keras را می‌توان در گام‌های زیر تعریف کرد:

    توصیف مدل (defining model)
    کامپایل کردن مدل (model compiling)
    Fit model
    ارزیابی مدل (Accuracy, F1 score, recall , …)

 
سرفصل های دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با پایتون
فصل 1 : معرفی و آشنایی با یادگیری عمیق

    معرفی دوره
    آشنایی و نصب کتابخانه Theano
    آشنایی و نصب کتابخانه Tensorflow
    آشنایی و نصب کتابخانه Kerasمروری مبانی برنامه نویسی با پایتون با تمرکز بر داده کاوی و یادگیری ماشین
    شروع کار با پایتون
    انواع ساختار داده
    برنامه‌ های کنترلی
    انواع توابع
     Iteratorها
    Comprehensionها
    Generator‌ها
    کلاس‌ها

    کار با کتابخانه Numpy
    کار با کتابخانه Pandas

 
فصل 2 : پرسپترون های چند لایه (MLP)

    آشنایی با MLP و ساختار آن
    توسعه اولین مدل یادگیری عمیق بر روی دیتاست بیماران دیابتی
        لایه‌های تمام متصل (fully connected layers)
        Kernel initializer
        توابع فعال سازی در لایه‌های مختلف
        توابع loss
        توابع بهینه سازی
        Metrics
        Epochs
        Batch size
        ارزیابی دقت پیش بینی مدل
    روش‌های ارزیابی عملکرد یادگیری عمیق
        روش اتوماتیک
        روش دستی
        روش Cross validation

    ارزیابی مدل با کتابخانه Scikit learn برای یادگیری ماشین
    پروژه 1: طبقه بندی چندگانه بر روی دیتاست گیاهان
    پروژه 2: طبقه بندی دیتاست سونار به همراه پیش پردازش دیتا
    پروژه 3: پیش بینی قیمت خانه
    ذخیره کردن مدل و وزن‌های شبکه‌های عصبی
    حفظ بالاترین دقت پیش بینی در یادگیری عمیق با استفاده از checkpoint
    درک رفتار مدل با رسم دقت پیش بینی
    ساخت لایه Drop out برای regularization و کاهش over fitting

 
فصل 3 : شبکه‌های عصبی کانولوشنالی (CNN)

    آشنایی با CNN  و ساختار آن
    پروژه 4: طبقه بندی تصاویر اعداد با استفاده از MLP
    پروژه 5: طبقه بندی تصاویر اعداد با استفاده از CNN
    پروژه 6: تشخیص اشیا در تصاویر با CNN
    پروژه 7: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با CNN

 
فصل 4 : شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

    آشنایی با RNN  و ساختار آن
    پیش بینی سری‌های زمانی تعداد مسافران خط هوایی با استفاده از MLP
    پروژه 8: پیش بینی تعداد مسافران خط هوایی با RNN،  LSTM
    پروژه 9: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با LSTM

 
فصل 5 : پروژه های پیشرفته یادگیری عمیق

    پروژه 10: ساخت موتور جستجو
    پروژه 11: طبقه متن پیامک‌های مردم با MLP، CNN، RNN و LSTM

 
لینک دوره های دیگر

    آموزش داده کاوی و یادگیری ماشینی با IBM SPSS modeler
    آموزش جامع مبانی و مفاهیم داده کاوی و یادگیری ماشین
    آموزش داده کاوی و یادگیری ماشینی با پایتون
    آموزش متن کاوی با پایتون
    پکیج آموزش جامع علم داده با پایتون
    آموزش داده کاوی با رپیدماینر
    آموزش تصویر کاوی با رپیدماینر
    آموزش متن کاوی و وب کاوی با رپیدماینر
    پکیج آموزش جامع علم داده با رپیدماینر RapidMiner
    آموزش جامع هوش تجاری BI و تحلیل داده با تبلو Tableau

 
حاصل دوره

دانشجویان عزیز پس از پایان این دوره:

    می توانند پروژه‌های داده کاوی را به کمک انواع شبکه‌های عصبی (MLP، CNN، RNN و RNN-LSTM) را انجام دهند.
    به دلیل محبوبیت و کاربردی بودن زیاد این تخصص، در فرآیند استخدام به عنوان یک data scientist، مهاجرت تحصیلی و کاری بسیار مؤثر است.

 

نکته : این دوره و دیگر دوره های بنده دارای پشتیبانی روزانه برای پاسخ به سؤالات دانشجویان می باشد.

توجه : با هدف یادگیری کامل و تسلط به مباحث دوره، در صورت داشتن هر گونه سؤال، راهنمایی و نیاز به توضیحات بیشتر در خصوص فرآیندها و عملگرهای آموزش، دانشجویان محترم می توانند با ارسال تیکت از طریق بخش حساب کاربری و تیکت پشتیبانی با بنده در ارتباط باشند.
فصل اول - معرفی و آشنایی با یادگیری عمیق
معرفی دوره ویدئو

16:15
پیش نمایش
آشنایی و نصب کتابخانه Theano ویدئو

06:21
خصوصی
آشنایی و نصب کتابخانه Tensorflow ویدئو

02:46
خصوصی
آشنایی و نصب کتابخانه Keras ویدئو

04:39
خصوصی
مرور مبانی برنامه نویسی با پایتون با تمرکز بر داده کاوی و یادگیری ماشین ویدئو

01:02:36
خصوصی
کار با کتابخانه Numpy ویدئو

29:48
خصوصی
کار با کتابخانه Pandas ویدئو

22:01
خصوصی
فصل دوم - شبکه‌های عصبی MLP
پرسپترون‌های چندلایه (Multilayer Perceptrons - MLP) ویدئو

14:59
خصوصی
توسعه اولین مدل یادگیری عمیق با دیتاست بیماران دیابتی ویدئو

25:25
پیش نمایش
روش های ارزیابی عملکرد یادگیری عمیق ویدئو

27:44
خصوصی
ارزیابی مدل با کتابخانه Scikit learn برای یادگیری ماشین ویدئو

08:15
خصوصی
پروژه 1 : طبقه بندی چندگانه بر روی دیتاست گیاهان ویدئو

18:58
خصوصی
پروژه 2 : طبقه بندی دیتاست سونار به همراه پیش پردازش دیتا ویدئو

13:06
خصوصی
پروژه 3 : پیش بینی قیمت خانه ویدئو

04:19
خصوصی
ذخیره کردن مدل و وزن‌های شبکه‌های عصبی ویدئو

10:04
خصوصی
حفظ بالاترین دقت پیش بینی در یادگیری عمیق با استفاده از checkpoint ویدئو

15:17
خصوصی
درک رفتار مدل با رسم دقت پیش بینی ویدئو

13:10
خصوصی
ساخت لایه Drop out برای regularization و کاهش over fitting ویدئو

24:14
خصوصی
فصل سوم - شبکه‌های عصبی کانولوشنالی (CNN)
شبکه های عصبی کانولوشنالی (CNN) ویدئو

08:51
خصوصی
پروژه 4: طبقه بندی تصاویر اعداد با MLP ویدئو

14:53
خصوصی
پروژه 5: طبقه بندی تصاویر اعداد با CNN ویدئو

17:04
خصوصی
پروژه 6: تشخیص اشیا در تصاویر با CNN ویدئو

21:59
خصوصی
پروژه 7: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با CNN ویدئو

24:34
خصوصی
فصل چهارم - شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
شبکه عصبی بازگشتی (RNN) ویدئو

04:51
خصوصی
پیش بینی سری‌های زمانی تعداد مسافران خط هوایی با استفاده از MLP ویدئو

09:14
خصوصی
پروژه 8: پیش بینی تعداد مسافران خط هوایی با RNN، LSTM ویدئو

15:34
خصوصی
پروژه 9: تحلیل نظرات کاربران سایت فیلم با LSTM ویدئو

07:10
خصوصی
فصل پنجم - پروژه های پیشرفته یادگیری عمیق
پروژه 10: ساخت موتور جستجو ویدئو

19:01
خصوصی
پروژه 11: طبقه متن پیامک‌های مردم با MLP، CNN، RNN و LSTM ویدئو

27:34
خصوصی
دیتاست های دوره فایل های ضمیمه
خصوصی
سورس کدهای دوره فایل های ضمیمه

همیارپروژه چه پروژه های یادگیری تقویتی را میتواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های کمک درسی یادگیری تقویتی
    انجام پروژه های یادگیری تقویتی با نرم افزار متلب
    انجام پروژه درس یادگیری تقویتی
    قیمت مناسب پروژه های یادگیری تقویتی

 یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی شاخه ای از یادگیری ماشین می باشد که عامل agent را قادر به یادگیری در فضای تعاملی می کند. که اینکار با استفاده از آزمون و خطا و اعمال تجربیات شکل میگیرد. یادگیری تقویتی همانند یادگیری نظارت شده از نگاشت بین ورودی و خروجی استفاده می کند. در یادگیری تقویتی بازخوردهای فراهم شده جهت عامل مجموعه صحیحی از اعمال جهت انجام دادن وظیفه ای بکار می رود. برای فرموله کردن یک مسئله در یادگیری تقویتی، نیاز به موارد زیر است:

    محیط (Environment): شامل جهان فیزیکی است که عامل در آن عمل می‌کند.
    حالت (State): موقعیت کنونی عامل.
    پاداش (Reward): بازخورد از محیط.
    سیاست (Policy): راهی جهت نگاشت حالت عامل به عمل.
    ارزش (Value): پاداش آینده که یک عامل با اقدام به یک عمل در یک حالت ویژه ای به آن دست پیدا می کند.

ویژگی های مهم یادگیری تقویتی:

    دارای اهداف متفاوتی نسبت به دیگر یادگیری ها.
    هدف، پیدا کردن مدل داده مناسب که «پاداش انباره‌ای کل» (total cumulative reward) را برای عامل بیشینه است.

خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های شبکه عصبی
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های متن کاوی
انجام پروژه های یادگیری عمیق

برای انجام پروژه یادگیری تقویتی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های یادگیری تقویتی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه یادگیری تقویتی را میتوانیم برایتان انجام دهیم. کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های یادگیری تقویتی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های کمک درسی یادگیری تقویتی:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های کمک آموزشی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و در کلاس ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای یادگیری تقویتی ارائه خواهیم داد.

چرا پروژه یادگیری تقویتی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های یادگیری تقویتی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه یادگیری تقویتی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه یادگیری تقویتی به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های یادگیری تقویتی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

azsoft.ir
09367292276

کیفیت در انجام پروژه های یادگیری تقویتی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های یادگیری تقویتی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه یادگیری تقویتی خود برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۴۸ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

نمونه پروژه های آماده یادگیری تقویتی:
عذر میخوام من یک پروژه پردازش زبان طبیعی با deep learning به زبان پایتون دارم انجام میدین؟

 پروژه پردازش زبان طبیعی با استفاده از deep learning با زبان پایتون هست.

موضوع پروژه خلاصه سازی(summerization) به روش extractive میباشد. برای انجام پروژه حتما باید از deep learning استفاده شود و برای کد نویسی هم نیاز نیست از صفر تا صد کد نوشته شود بلکه میتوانیم مثلا از دو سه نمونه کد آماده از سایت هایی مثل گیتهاب استفاده کنیم و این کدها رو با هم تلفیق کنیم و یک نوآوری در آن انجام دهیم مثلا در مدل یادگیری و لایه های آن یک تغییری ایجاد کنیم(مثلا تعداد لایه ها را افزایش دهیم). برای یادگیری عمیق هم میتوان از cnn,rnn و… استفاده کرد.( ترجیها مدل ساده پیاده سازی شود)

و ضمنا پیاده سازی یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه keras است.

من یک سری لینک هم از پیاده سازی ها قرار میدم مطالعه بفرمایید و ببینید آیا میشه از این نمونه کدها استفاده شود یا خیر. اگر میشود که استفاده کنید اگر نه که خودتان میتوانید نمونه ای دیگر انتخاب کنید. و در صورت انجام باید به بنده اطلاع دهید که از کدام نمونه کد استفاده کرده اید و تغییری که ایجاد کردید چه بوده است.

و اینکه نمیخوام برنامه سنگین و پیچیده باشه تا حد امکان ساده باشه.

در صورت نیاز به انجام این پروژه و انجام پروزه های مشابه با ما تماس بگیرید:



تماس حاصل فرمایید.
زمان و کیفیت انجام پروژه های یادگیری عمیق چه مدت است؟

بحث زمان در انجام پروژه های یادگیری عمیق شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های یادگیری عمیق همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از انجام پروژه یادگیری عمیق مطمئن شوم؟

کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید و پروژه یادگیری عمیق خود را به ما بسپارید. تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید.
راه های ثبت سفارش پروژه یادگیری عمیق:
انجام پروژه های یادگیری عمیق (deep learning)

گروه آریاپروژه با  داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی یادگیری عمیق را با بهترین کیفیت تحویل شما  عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.

انجام پروژه  یادگیری عمیق در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما  عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه یادگیری عمیق خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه یادگیری عمیق با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را

مع مدل سازی پیشرفته یادگیری عمیق (deep learning) با پایتون

دوره آموزش مدل سازی پیشرفته و شبکه عصبی و دیپ لرنینگ، به دانشجویان و علاقمندان به هوش مصنوعی ارائه می‌شود.

در این دوره، به بررسی روش‌های پیشرفته مدل سازی، شبکه‌های عصبی و دیپ لرنینگ پرداخته می‌شود. هدف این دوره، آموزش تکنولوژی‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی است که در آینده با استفاده از آن‌ها، محاسبات بسیار پیچیده را با سرعت بالا و دقت بالاتر انجام خواهند شد. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، مسائل پروژکت های خود را حل کنید به سطح خوبی از دانش هوش مصنوعی برسید.

*** توجه کنید که سرفصل های ذکر شده کلی میباشید در هر قسمت و هر سرفصل ما پروژه عملی و کاربردی و تکنیک های کد زنی داریم***

 

سرفصل های دوره :

فصل اول: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

1) آشنایی اولیه با شبکه‌های عصبی

2) آشنایی با فریم ورک های مختلف

3) آشنایی با فریمورک تنسورفلو و کراس

4) پروژه یک برای آشنایی بیشتر

5) پروژه دو برای آشنایی بیشتر

6) شبکه‌های عصبی کانولوشنی و پیاده‌سازی آن‌ها

7) توابع فعال ساز

8) کار با داده‌های حجیم

9) آشنایی با مدل های یادگیری معروف

10) پیاده سازی یکی از مدل های معروف با کراس و تنسورفلو

11) تحلیل متنی semantic

12)شبکه‌های چند کاناله  

13) خلاصه فصل

فصل دوم :مباحث پیشرفته

1) شبکه‌های بازگشتی

2) یادگیری انتقالی

azsoft.ir
09367292276

3) پروژه سیستم مترجم هوش مصنوعی

4) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

5) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

 فصل سوم : مباحث تکمیلی مهم

1) آشنایی با reinforcement learning

2) پروژه تاکسی خودران با یادگیری تقویتی (اختیاری)

3) آشنایی با Federated learning

4) آشنایی با متالرنینگ

5) آشنایی با شبکه‌های Generative learning

6) دامه راه

 

 

 


پیش نیاز های دوره :

    آشنایی با ریاضیات
    دوره مدل سازی پایه
    زبان پایتون


فهرستـــ ویدیوها
مدت زمان دوره 12:5:00

    با مشاهده آنلاین جلسات در سایت ، هزینه اینترنت شما به صورت نیم بها محاسبه خواهد شد.

1

    پیش از شروع بخش اول

00:05:00
2

    آماده سازی و شناخت محیط های عملیاتی

00:05:00
3

    بررسی سر فصل های دوره

00:05:38
4

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش اول

00:18:00
5

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش دوم

00:16:00
6

    مثالی دیگر از معادله درجه یک

00:08:00
7

    بررسی فریم ور ک های مختلف برای پیاده سازی شبکه های عصبی

00:05:00
8

    بررسی ماژول keras | بررسی شبکه های عصبی با tensorflow playground

00:17:00
9

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist

00:19:10
10

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist بخش دوم

00:23:00
11

    بررسی نکات بیشتر درباره شبکه عصبی و نکات بیشتر

00:20:00
12

    قسمت ویژه | فلش بک به دوره ماشین لرنینگ و بررسی هم بستگی میان داده ها

00:18:30
13

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص بیماری قبلی

00:25:00
14

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای خطی برای بررسی Regression

00:20:00
15

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای غیر خطی و Fine Tune مدل قبلی

azsoft.ir
09367292276

00:10:12
16

    بررسی کامل توابع فعال ساز | Activation functions

00:05:12
17

    استفاده از Activation functions برای حل مسایل غیر خطی

00:05:24
18

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش اول

00:15:32
19

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش دوم | بررسی stride و kernel

00:09:00
20

    قسمت اضافه : معرفی منابع برای شبکه های عصبی

00:02:00
21

    پیاده سازی شبکه کانولوشنی و حل مثال دست نوشته بخش اول

00:22:00
22

    بررسی overfit و underfit

00:10:00
23

    بررسی نکات و جزییات بررسی overfit بر روی مدل

00:11:32
24

    بررسی padding و استفاده در شبکه کانولوشنی

00:10:00
25

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص Fashion Mnist | مفهوم DropOut

00:33:00
26

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data

00:20:00
27

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data بخش دوم

00:19:00
28

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB

00:23:00
29

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB بخش دوم

00:05:00
30

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding|

00:22:00
31

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding| بخش دوم

00:23:00
32

    بررسی مفهوم شبکه های چند کاناله و پیاده سازی

00:20:00
33

    تست از مدل آموزش دیدمون برای تشخیص نظر کاربران

00:15:00
34

    بررسی و جمع بندی فصل

00:06:00
35

    بررسی شبکه های عصبی بازگشتی

00:12:00
36

    بررسی LSTM و انواع شبکه های بازگشتی

00:19:00
37

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل

00:20:00
38

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل بخش دوم

00:16:00
39

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet

00:15:17
40

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش دوم

00:19:05
41

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش سوم

00:10:00
42

    بررسی Transfer learning و بررسی قفل لایه ها

00:12:00
43

    بررسی و خلاصه transfrer| سخنی کوتاه راجع واقعیت

00:12:00
44

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی

00:21:00
45

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش دوم

00:18:00
46

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش سوم

00:13:00
47

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی ایجاد Model

00:15:00
48

    بررسی learning های مختلف

00:10:00
49

    بررسی Reinforcement learning

00:10:00
50

    بررسی Federated learning

00:08:00
51

    سخنی کوتاه و پایانیمع مدل سازی پیشرفته یادگیری عمیق (deep learning) با پایتون

دوره آموزش مدل سازی پیشرفته و شبکه عصبی و دیپ لرنینگ، به دانشجویان و علاقمندان به هوش مصنوعی ارائه می‌شود.

در این دوره، به بررسی روش‌های پیشرفته مدل سازی، شبکه‌های عصبی و دیپ لرنینگ پرداخته می‌شود. هدف این دوره، آموزش تکنولوژی‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی است که در آینده با استفاده از آن‌ها، محاسبات بسیار پیچیده را با سرعت بالا و دقت بالاتر انجام خواهند شد. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، مسائل پروژکت های خود را حل کنید به سطح خوبی از دانش هوش مصنوعی برسید.

*** توجه کنید که سرفصل های ذکر شده کلی میباشید در هر قسمت و هر سرفصل ما پروژه عملی و کاربردی و تکنیک های کد زنی داریم***

 

سرفصل های دوره :

فصل اول: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

1) آشنایی اولیه با شبکه‌های عصبی

2) آشنایی با فریم ورک های مختلف

3) آشنایی با فریمورک تنسورفلو و کراس

4) پروژه یک برای آشنایی بیشتر

5) پروژه دو برای آشنایی بیشتر

6) شبکه‌های عصبی کانولوشنی و پیاده‌سازی آن‌ها

7) توابع فعال ساز

8) کار با داده‌های حجیم

9) آشنایی با مدل های یادگیری معروف

10) پیاده سازی یکی از مدل های معروف با کراس و تنسورفلو

11) تحلیل متنی semantic

12)شبکه‌های چند کاناله  

13) خلاصه فصل

فصل دوم :مباحث پیشرفته

1) شبکه‌های بازگشتی

2) یادگیری انتقالی

3) پروژه سیستم مترجم هوش مصنوعی

4) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

5) مباحث باقی‌مانده و خلاصه

 فصل سوم : مباحث تکمیلی مهم

1) آشنایی با reinforcement learning

2) پروژه تاکسی خودران با یادگیری تقویتی (اختیاری)

3) آشنایی با Federated learning

4) آشنایی با متالرنینگ

5) آشنایی با شبکه‌های Generative learning

6) دامه راه

 

 

 


پیش نیاز های دوره :

    آشنایی با ریاضیات
    دوره مدل سازی پایه
    زبان پایتون


فهرستـــ ویدیوها
مدت زمان دوره 12:5:00

    با مشاهده آنلاین جلسات در سایت ، هزینه اینترنت شما به صورت نیم بها محاسبه خواهد شد.

1

    پیش از شروع بخش اول

00:05:00
2

    آماده سازی و شناخت محیط های عملیاتی

00:05:00
3

    بررسی سر فصل های دوره

00:05:38
4

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش اول

00:18:00
5

    اشنایی با مفاهیم شبکه عصبی | نحوه محاسبه Loss | به روزرسانی وزن ها بخش دوم

00:16:00
6

    مثالی دیگر از معادله درجه یک

00:08:00
7

    بررسی فریم ور ک های مختلف برای پیاده سازی شبکه های عصبی

00:05:00
8

    بررسی ماژول keras | بررسی شبکه های عصبی با tensorflow playground

00:17:00
9

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist

00:19:10
10

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل مثال Mnist بخش دوم

00:23:00
11

    بررسی نکات بیشتر درباره شبکه عصبی و نکات بیشتر

00:20:00
12

    قسمت ویژه | فلش بک به دوره ماشین لرنینگ و بررسی هم بستگی میان داده ها

00:18:30
13

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص بیماری قبلی

00:25:00
14

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای خطی برای بررسی Regression

00:20:00
15

    پیاده سازی یک مدل برای دیتاهای غیر خطی و Fine Tune مدل قبلی

00:10:12
16

    بررسی کامل توابع فعال ساز | Activation functions

00:05:12
17

    استفاده از Activation functions برای حل مسایل غیر خطی

00:05:24
18

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش اول

00:15:32
19

    بررسی شبکه های کانولوشنی بخش دوم | بررسی stride و kernel

00:09:00
20

    قسمت اضافه : معرفی منابع برای شبکه های عصبی

00:02:00
21

    پیاده سازی شبکه کانولوشنی و حل مثال دست نوشته بخش اول

00:22:00
22

    بررسی overfit و underfit

00:10:00
23

    بررسی نکات و جزییات بررسی overfit بر روی مدل

00:11:32
24

    بررسی padding و استفاده در شبکه کانولوشنی

00:10:00
25

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص Fashion Mnist | مفهوم DropOut

00:33:00
26

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data

00:20:00
27

    پیاده سازی شبکه عصبی برای تشخیص نوع جاندار | کار با داده های حجیم | Augment data بخش دوم

00:19:00
28

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB

00:23:00
29

    Semantic با شبکه های عصبی | متن کاوی بر روی داده های نظرات IMDB بخش دوم

00:05:00
30

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding|

00:22:00
31

    ساخت مدل Smantic | اشنایی با مفهوم کانولوشن یک بعدی | Embedding| بخش دوم

00:23:00
32

    بررسی مفهوم شبکه های چند کاناله و پیاده سازی

00:20:00
33

    تست از مدل آموزش دیدمون برای تشخیص نظر کاربران

00:15:00
34

    بررسی و جمع بندی فصل

00:06:00
35

    بررسی شبکه های عصبی بازگشتی

00:12:00
36

    بررسی LSTM و انواع شبکه های بازگشتی

00:19:00
37

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل

00:20:00
38

    ساخت شبکه بازگشتی برای پیش بنیی قیمت سهام شرکت اپل بخش دوم

00:16:00
39

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet

00:15:17
40

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش دوم

00:19:05
41

    بررسی Transfer learning و استفاده از شبکه ResNet بخش سوم

00:10:00

azsoft.ir
09367292276

42

    بررسی Transfer learning و بررسی قفل لایه ها

00:12:00
43

    بررسی و خلاصه transfrer| سخنی کوتاه راجع واقعیت

00:12:00
44

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی

00:21:00
45

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش دوم

00:18:00
46

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی بخش سوم

00:13:00
47

    پیاده سازی شبکه عصبی برای حل رابطه جمع ریاضی ایجاد Model

00:15:00
48

    بررسی learning های مختلف

00:10:00
49

    بررسی Reinforcement learning

00:10:00
50

    بررسی Federated learning

00:08:00
51

    سخنی کوتاه و پایانیمتعهد میدان

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

محبوبیت برنامه نویسی در سال‌های اخیر به قدری افزایش یافته است که تقریباً اکثر افراد در مورد آن چیزهایی شنیده‌اند. با توجه به درآمد و حقوق بالای برنامه نویسی و جذابیت‌های متعدد آن، افراد بسیاری تصمیم می‌گیرند که وارد دنیای برنامه نویسی شوند. در این راستا، اولین سوالی که به وجود می‌آید این است که اصلاً برنامه نویسی چیست و چه کاربردی دارد؟ علاوه بر آن، سوال‌های دیگری هم پیرامون مفهوم برنامه نویسی برای بسیاری از افراد به وجود می‌آیند. مثلاً این سوال که الگوریتم برنامه نویسی چیست ، انواع برنامه نویسی چیست ، هدف از برنامه نویسی چیست ، شرکت برنامه نویسی چیست و بسیاری از سوالات دیگر در خصوص برنامه نویسی وجود دارند. در فرهنگ لغت، واژه برنامه نویسی اینگونه تعریف شده است:

برنامه نویسی به فرآیند آماده‌سازی یک برنامه برای یک دستگاه گفته می‌شود که این برنامه از تعدادی دستورالعمل تشکیل شده است.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

به احتمال زیاد این تعریف بسیار پیچیده و گیج کننده است. بنابراین در ادامه سعی شده است به بیان ساده و با ذکر مثال، پاسخ دقیق‌تر و شفاف‌تری به این سوال داده شود که برنامه نویسی چیست؟

به بیان ساده برنامه نویسی چیست ؟

به بیان ساده، اساساً برنامه نویسی اقدامی برای به‌کارگیری کامپیوتر جهت انجام یک وظیفه مشخص است که این وظیفه باید بدون خطا و به‌درستی انجام شود. برای درک بهتر مفهوم برنامه نویسی بهتر است در ادامه مثالی ساده ارائه شود.

برنامه نویسی چیست به بیان ساده

برای مثال فرض می‌شود که شخصی با سطح هوشمندی کم‌تر از باهوش می‌خواهد یک اسباب‌بازی لِگو (Leggo) را بسازد. این شخص دفترچه راهنمای ساخت لگو را در اختیار ندارد و تنها می‌تواند بر اساس دستورات شما ساخت لگو را انجام دهد. باید به یاد داشت که این شخص فاقد هوشمندی است و در صورتی که دستورالعمل‌های دقیق و مشخصی را در خصوص نحوه ساخت لگو دریافت نکند، به احتمال زیاد اشتباهات بسیاری را مرتکب خواهد شد.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اگر نحوه تفکر این شخص مثل یک کامپیوتر باشد، آنوقت حتی اگر دستورالعمل مربوط به تنها یک قطعه لگو و نحوه قرار دادن آن در محل صحیح به طور مشخص تعیین نشود، کل فرآیند ساخت اسباب‌بازی لگو با مشکل مواجه خواهد شد. در واقع،‌ دستور دادن به این شخص فاقد هوشمندی بسیار شبیه به نحوه انجام برنامه نویسی است. با این تفاوت که در واقعیت به جای یک شخص فاقد هوشمندی، با یک کامپیوتر فاقد هوشمندی سرو کار داریم.

تعریف برنامه نویسی به زبان ساده

همچنین در برنامه نویسی، به جای دستورالعمل‌های مربوط به نحوه ساخت یک اسباب‌بازی لگو، اطلاعات و دستوراتی در خصوص نحوه تکمیل یک برنامه کامپیوتری مثل یک بازی کامپیوتری یا یک کاربرد تحت وب (وب‌اپلیکیشن) برای کامپیوتر فراهم می‌شوند. نکته مهمی که وجود دارد این است که کامپیوترها فاقد هوشمندی هستند؛ یعنی کامپیوترها به عنوان یک فناوری بسیار پیچیده ساخته شده‌اند، اما در واقعیت، عملکرد اصلی یک کامپیوتر به نحوه مدیریت و فرمان دادن به آن مربوط می‌شود.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

البته برنامه نویسی به سادگی دستور دادن به یک شخص فاقد هوشمندی نیست. دلیلش این است که در برنامه نویسی، نمی‌توان به زبان انسان با کامپیوتر ارتباط برقرار کرد. بلکه، کامپیوتر از زبان ماشین استفاده می‌کند. کدهای ماشین یک نوع زبان عددی به حساب می‌آیند که به آن زبان دودویی یا باینری (Binary) گفته می‌شود.

زبان ماشین چیست

کدهای باینری به گونه‌ای طراحی شده‌اند که کامپیوتر می‌تواند به سرعت آن‌ها را بخواند و دستورالعمل‌های تعیین شده توسط آن را اجرا کند. هر دستورالعمل ارجاع شده به رشته‌ای متشکل از اعداد صفر و یک تبدیل و این رشته سپس برای اجرای وظیفه مربوطه توسط کامپیوتر تفسیر می‌شود.

برای درک بهتر، به مثال لِگو باز می‌گردیم. در مثال ساخت بازی لگو، اگر شخص مربوطه علاوه بر عدم هوشمندی، زبان ما را هم متوجه نشود و مثلاً به زبان چینی صحبت کند، آنگاه شرایط سخت‌تر خواهد شد.

علت نیاز به زبان های برنامه نویسی

در چنین شرایطی برای اینکه بتوانیم با این شخص ارتباط برقرار کنیم، باید دستورالعمل‌ها را از زبان خودمان به زبانی تبدیل کنیم که این شخص متوجه می‌شود. این فرآیند لزوماً همان کاری است که باید برای کامپیوترها هم انجام شود تا آن‌ها بتوانند دستورالعمل‌ها را متوجه شوند. اگرچه، تفاوت اصلی بین مثال بازی لگو با کامپیوترها این است که درک و فهم کدهای ماشین به صورت دودویی برای انسان‌ها بسیار دشوار و تقریباً غیرممکن است. حتی اگر این کار امکان‌پذیر باشد، فرآیندی بسیار زمان‌بر و طولانی خواهد بود.

تبدیل زبان انسان به زبان ماشین

هر برنامه حاوی میلیون‌ها کد صفر و یک است، پس دقیقاً چگونه باید دستورالعمل‌ها را به زبان ماشین ترجمه کرد؟ اینجاست که کاربرد و اهمیت «زبان‌های برنامه نویسی» مشخص می‌شود. بنابرین در راستای پاسخ به این سوال که برنامه نویسی چیست باید به این سوال هم پاسخ داده شود که زبان برنامه نویسی چیست؟

زبان برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

زبان‌های برنامه نویسی اساساً برای ترجمه یک برنامه به کدهای ماشین به مانند یک واسط عمل می‌کنند. یادگیری زبان‌های برنامه نویسی نسبت به یادگیری کدهای صفر و یک ماشین بسیار ساده‌ترند و بنابراین برای برنامه نویسان بسیار مفید و کاربردی هستند. در مثال لگو، یک زبان برنامه نویسی به نوعی شبیه به یک مترجم عمل می‌کند؛ این مترجم می‌تواند دستورالعمل‌های دریافتی به زبان انسان را به دستورالعمل‌های قابل تشخیص برای شخصی تبدیل کند که به زبان دیگری صحبت می‌کند. می‌توان زبان‌های برنامه نویسی را چیزی بین زبان ماشین و زبان محاوره انسان‌ها تصور کرد.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

انواع زبان‌های برنامه نویسی بسیاری وجود دارند که هر کدام دارای کاربرد مخصوص به خود هستند. زبان‌های برنامه نویسی مثل پایتون و جاوا زبان‌هایی همه‌منظوره هستند که می‌توان به وسیله آن‌ها وظایف محاسباتی گوناگونی را اجرا کرد. همچنین، زبان‌هایی مثل HTML ،Robot C یا CSS زبان‌هایی هستند که برای مقاصد خاصی مثل راهبری ربات‌های هوشمند یا ساخت وب سایت‌ها طراحی شده‌اند. علاوه بر این، زبان‌های برنامه نویسی معمولاً در خصوص میزان قدرتمندی هم با یکدیگر متفاوت هستند.

زبان برنامه نویسی چیست ؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

برای مثال، جاوا اسکریپت یک زبان اسکریپتی به حساب می‌آید که برای انجام وظایف کوچک‌تر طراحی شده است. اما جاوا و پایتون می‌توانند به لحاظ محاسباتی پردازش‌های بسیار پیچیده‌تری را اجرا کنند. می‌توان میزان قدرتمندی و «سطح» یک زبان برنامه نویسی را به وسیله سنجش میزان شباهت آن زبان به کدهای ماشین اندازه‌گیری کرد. زبان‌های سطح پایین مثل زبان اسمبلی یا C، نسبت یک زبان سطح بالا مثل جاوا یا پایتون به کدهای باینری بسیار نزدیک‌ترند. ایده اساسی این است که هر چه سطح یک زبان برنامه نویسی پایین‌تر باشد، کدهای آن زبان شباهت بیش‌تری به زبان ماشین دارند.

جدا از اهدافی که هر زبان برنامه نویسی برآورده می‌کند، معمولاً تمایلات و سلیقه شخصی هم در انتخاب یک زبان برنامه نویسی دخیل هستند. در واقع، برای برآورده کردن یک هدف خاص و پیاده‌سازی یک قابلیت عملکردی مشخص، قدرت انتخاب وجود دارد و می‌توان از بین چند زبان برنامه نویسی یکی را برگزید. می‌توانید چند زبان برنامه نویسی را امتحان کنید و به این وسیله مشخص می‌شود که کدام یک از آن‌ها برای شما مناسب‌تر هستند.

مهارت برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

مهارت برنامه نویسی که با عنوان مهارت کدنویسی (Coding Skill) هم شناخته می‌شود به هنر استفاده از زبان‌های برنامه نویسی مختلف برای نوشتن دستورات با هدف هدایت یک کامپیوتر، برنامه کاربردی (اپلیکیشن) یا برنامه نرم افزاری گفته می‌شود. در مهارت برنامه نویسی کارها و وظایف مورد نظر برای کامپیوتر تعیین می‌شوند. مهارت‌های برنامه نویسی امکان ایجاد نرم افزارهای کامپیوتری، بازی‌ها، اپلیکیشن‌ها، وب‌سایت و بسیاری از موارد دیگر را فراهم می‌سازند.

مهارت کدنویسی یا همان مهارت برنامه نویسی به دانش و درک زبان‌ها، چارچوب‌ها و معماری‌هایی گفته می‌شود که یک برنامه نویس را قادر می‌سازند تا هر نوع محصول نرم افزاری را ایجاد کند. در دنیایی که تماماً به صورت دیجیتالی متصل است، مهارت‌های کدنویسی تقریباً در تمام جنبه‌های زندگی انسان دخیل هستند. از این رو، پرورش مهارت‌های برنامه نویسی برای موفقیت در هر حوزه‌ای بسیار ضروری به نظر می‌رسد. برنامه نویسان کدهایی را برای ایجاد محصولات دیجیتالی نوین با استفاده از مهارت‌های استثنایی کدنویسی خود خلق می‌کنند. برای خلق چنین محصولاتی تنها مهارت برنامه نویسی کافی نیست و باید این مهارت را با مهارت‌های تجزیه-تحلیل و تفکر خلاقانه تلفیق کرد.

کاربرد برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

برنامه نویسی یا همان کدنویسی تقریباً در تمام جنبه‌های زندگی مُدرن کاربرد دارد. تمام اپلیکیشن‌ها یا همان برنامه‌های نصب شده روی گوشی‌های هوشمند، تبلت‌ها یا کامپیوترها به وسیله کدها اجرا می‌شوند. در سایر سیستم‌های دیجیتال مثل تلویزیون، ماشین حساب و حتی یخچال هم از برنامه نویسی استفاده شده است. امروزه تقریباً همه اتومبیل‌ها هم دارای کامپیوترهای تعبیه شده هستند که در آن‌ها هم برای کنترل همه چیز از سیستم تهویه گرفته تا تزریق کننده‌های سوخت از برنامه نویسی استفاده می‌شود.

در شهرها از برنامه‌های کامپیوتری و کدنویسی برای راهبری و کنترل چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌شود. سیستم‌های آنالوگ قدیمی امروزه با استفاده از سیستم‌های کامپیوتری بهینه‌سازی شده‌اند. این قابلیت به مهندسان کامپیوتر امکان می‌دهد تا بتوانند سیستمی بهینه‌تر و در عین حال کم هزینه‌تر را بسازند.

برنامه نویسی ، زندگی روزمره را به میزان بسیار زیادی تحت تاثیر قرار داده است؛ به این دلیل که کدنویسی و کامپیوترها تقریباً در همه صنایع و در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرند و این رشد و نفوذ در تمام بخش‌های کلیدی صنایع مختلف در آینده نیز ادامه خوهد داشت. کامپیوترها جایگزین فناوری‌های منسوخ شده خواهند شد و کدنویسی در زندگی روزمره انسان‌ها بیش‌تر و بیش‌تر حضور خواهد داشت.

الگوریتم برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

در پاسخ به این سوال که الگوریتم برنامه نویسی چیست ، به بیان ساده، می‌توان یک الگوریتم را درست مثل یک دستور آشپزی در نظر گرفت. در این دستور پخت، گام‌های مورد نیاز برای حل یک مسئله یا رسیدن به یک هدف به طور دقیق تعیین شده‌اند. تقریباً اکثر افراد دستورهای آشپزی را دیده‌اند؛ در این دستورالعمل‌ها مواد لازم و مجموعه‌ای از گام‌ها برای نحوه پخت غذا فهرست می‌شوند. یک الگوریتم هم دقیقاً همین‌طور است. در ادبیات کامپیوتری، کلمه‌ای که به جای دستور پخت استفاده می‌شود، رویه (Procedure) نام دارد و مواد لازم هم ورودی‌ها (Inputs) هستند.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

کامپیوتر بر اساس رویه مراحل را دنبال می‌کند و نتایج به صورت خروجی‌ها (Outputs) قابل مشاهده خواهند بود. الگوریتم برنامه نویسی نحوه انجام یک کار را شرح می‌دهد و کامپیوتر هر بار گام‌های تعیین شده در الگوریتم‌ها را دقیقاً به طور یکسان انجام می‌دهد. البته زمانی مراحل دستورات تعیین شده در یک الگوریتم قابل اجرا هستند که این دستورالعمل‌ها به زبان قابل درک برای کامپیوتر تبدیل شوند.

الگوریتم برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

اگرچه، لازم است توجه شود که یک الگوریتم برنامه نویسی در واقع کدهای کامپیوتری نیست، بلکه به زبان محاوره انسان‌ها (مثلاً انگلیسی) نوشته می‌شود. در یک الگوریتم اصل مطلب بیان می‌شود و به حاشیه پرداخته نمی‌شود. الگوریتم دارای یک نقطه آغازین، بخش میانی و بخش پایانی است. معمولاً گام نخست با عبارت «شروع» برچسب زده می‌شود و گام آخر را هم با کلمه «پایان» مشخص می‌کنند.

الگوریتم تنها شامل ترتیبی از مراحل و گام‌ها برای اجرای یک وظیفه و پیاده‌سازی یک عملکرد است. الگوریتم نباید حاوی هیچ مورد نامشخص و ناواضحی باشد تا ابهامی برای خواننده آن به وجود نیاید. یک الگوریتم همواره به یک راه حل ختم می‌شود و باید همیشه بهینه‌ترین راه حلی باشد که به ذهن می‌رسد. اغلب ایده خوبی است که گام‌های الگوریتم شماره‌گذاری شوند.

انواع برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

مقصود از طرح این سوال که انواع برنامه نویسی چیست می‌تواند متفاوت باشد. برخی از افراد ممکن است به دنبال انواع زبان‌های برنامه نویسی باشند و برخی دیگر نیز احتمالاً می‌خواهند در خصوص انواع حوزه‌های مختلف برنامه نویسی در بازار کار اطلاعاتی را به دست آورند. بنابراین در این بخش به هر یک از دو جنبه مختلف این سوال پرداخته شده است. ابتدا انواع زبان‌های برنامه نویسی شرح داده شده‌اند.

انواع زبان برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

آشنایی داشتن با انواع زبان برنامه نویسی برای افرادی که به دنبال شغلی در زمینه برنامه نویسی و سایر حوزه‌های فناوری اطلاعات هستند، بسیار مفید و مهم است. به واسطه آشنایی با انواع زبان‌های برنامه نویسی می‌توان تشخیص داد که چه زبانی برای چه کاربردی مناسب است و افراد می‌توانند بر اساس زمینه مورد علاقه، زبان برنامه نویسی مناسب را برای یادگیری انتخاب کنند. انواع زبان‌های برنامه نویسی را می‌توان به دو دسته کلی زبان‌های سطح بالا و سطح پایین تقسیم کرد. در ادامه دسته‌بندی دقیق‌تری از انواع زبان برنامه نویسی فهرست شده است:

    زبان سطح پایین : این زبان قابل درک‌ترین نوع زبان برای کامپیوتر به حساب می‌آید که می‌توان آن را به روش‌های زیر دسته‌بندی کرد:

        زبان ماشین (1GL): این نوع زبان رشته‌هایی از اعداد دودویی را شامل می‌شود و تنها زبانی است که به طور مستقیم برای پردازنده کامپیوتر یا همان سی‌پی‌یو قابل درک است.

        زبان اسمبلی (2GL): این زبان هم نوعی از زبان‌های سطح پایین به حساب می‌آید، چرا که برای طراحی یک برنامه با این زبان، برنامه نویس باید اطلاعات جزئی را در خصوص مشخصات سخت‌افزاری در اختیار داشته باشد.

    زبان سطح بالا : دستورالعمل‌های این نوع زبان برنامه نویسی شباهت و نزدیکی زیادی به زبان انسان یا همان زبان انگلیسی دارند. در زبان سطح بالا از نشانه‌گذاری ریاضی برای اجرای وظایف استفاده می‌شود. یادگیری زبان سطح بالا بسیار آسان‌تر است. زبان‌های سطح بالا را می‌توان به بخش‌های زیر دسته‌بندی کرد:

        زبان رویه محور (3GL): برنامه نویسی رویه محور یا همان رویه‌ای، روشی است برای مدل‌سازی مسئله از طریق مشخص کردن گام‌ها و ترتیب آن گام‌هایی که باید برای رسیدن به نتیجه مطلوب یا وضعیت خاصی در برنامه پیمایش شوند.

        زبان مسئله محور (4GL): در این نوع زبان به کاربران اجازه داده می‌شود تا بدون توصیف تمام جزئیات مروبط به نحوه اعمال تغییرات روی داده‌ها، با هدف تولید نتیجه، مشخص کنند که خروجی باید چه چیزی باشد. این یک گامی فراتر از 3GL به حساب می‌آید.

        زبان طبیعی (5GL): زبان‌های طبیعی همچنان در مرحله توسعه و ساخت هستند. در این نوع از زبان‌ها می‌توان گزاره‌هایی را نوشت که شبیه به جملات عادی به نظر می‌رسند.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انواع زبان برنامه نویسی را می‌توان به شکل دیگری هم دسته‌بندی کرد که در ادامه ملاحظه می‌شود:

    رویه‌ای

    تابعی

    شی گرا

    اسکریپتی

    منطقی

    پایگاه داده‌ای

    جریان داده

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

انواع حوزه های مختلف برنامه نویسی چیست؟

حوزه‌های اصلی برنامه نویسی را می‌توان به ۵ دسته کلی تقسیم کرد که برنامه نویسی وب و برنامه نویسی موبایل از جمله حوزه‌های محبوب‌تر به حساب می‌آیند. هر یک از ۵ شاخه اصلی برنامه نویسی در ادامه فهرست و به طور مختصر شرح داده شده‌اند:

    برنامه نویسی کامپیوتر: در این حوزه برنامه‌هایی برای اجرای وظایف کاربردی کامپیوترهای شخصی ایجاد می‌شوند. در برنامه نویسی کامپیوتر باید اطمینان حاصل شود که کدها بدون ایراد باشند و انتظارات مشتریان برآورده شوند.

    توسعه و برنامه نویسی وب: شاخه برنامه نویسی وب تمام مراحل برنامه نویسی را برای ایجاد و پیاده‌سازی وب سایت‌ها و سایر کاربردهای مبتنی بر وب شامل می‌شود.

    توسعه و برنامه نویسی موبایل: توسعه اپلیکیشن‌های تلفن‌‌های هوشمند به فرآیند ایجاد برنامه‌های نرم افزاری می‌گویند که روی دستگاه‌های تلفن هوشمند اجرا می‌شوند.

    علم داده (Data Science): به بیان ساده، علم داده یک حوزه تحصیلی میان رشته‌ای به حساب می‌آید که در آن داده‌ها برای انجام تحقیقات گوناگون به کار گرفته می‌شوند و در گزارش‌گیری با هدف بیرون کشیدن بینش و مفهوم از درون داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. به متخصصین علم داده، «دانشمند داده» هم می‌گویند.

    توسعه و برنامه نویسی بازی‌های کامپیوتری: برنامه نویسی بازی یا توسعه بازی به کلیه مراحل ایجاد بازی‌های کامپیوتری گفته می‌شود. این حوزه شامل «طراحی»، «توسعه» و «انتشار» بازی‌های رایانه‌ای می‌شود.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

حوزه های مختلف برنامه نویسی

در خصوص انواع حوزه‌های مختلف برنامه نویسی در مقاله «چگونه برنامه نویس شویم» توضیحات بیش‌تری ارائه شده است و در صورت نیاز می‌توان به بخش «انواع برنامه نویسی ، مسیرها و عناوین شغلی در برنامه نویسی» در این مقاله مراجعه کرد. پیوند دسترسی به این مقاله در بخش‌های پایانی (چگونه می‌توانیم برنامه نویس شویم) ارائه شده است. یکی دیگر از سوالات رایج پیرامون مفهوم برنامه نویسی این است که اصلاً هدف برنامه نویسی چیست؟ بنابراین در ادامه به این سوال پاسخ داده شده است.

هدف از برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

هدف از برنامه نویسی رسیدن به دنباله‌ای از دستورالعمل‌ها است که در آن اجرای یک وظیفه روی کامپیوتر اغلب برای حل یک مسئله خودکارسازی می‌شود. این وظیفه حتی می‌تواند به پیچیدگی یک سیستم عامل باشد. در واقع هدف از برنامه نویسی ایجاد یک برنامه نرم افزاری است که کار خاصی را انجام می‌دهد و مقصود مورد نظر را برآورده می‌کند.

در نگاهی عمیق‌تر، هدف از برنامه نویسی بهبود دادن و ساده‌تر کردن زندگی انسان‌ها است. دلیلش هم این است که برنامه‌های کامپیوتری می‌توانند مجموعه‌ای از وظایف تعریف شده را به طور دقیق اجرا کنند. بنابراین می‌توان از کامپیوترها برای حل مشکلات روزمره به وسیله فراهم کردن دستورالعمل‌هایی مشخص، بدون نیاز به دخالت انسان استفاده کرد. این امکان باعث می‌شود که به میزان زیادی از اتلاف وقت جلوگیری شود و لذا می‌توان بر دیگر وظایف چالش‌برانگیزی تمرکز کرد که هنوز امکان خودکارسازی آن‌ها فراهم نشده است.

شرکت برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یک شرکت برنامه نویسی یا همان شرکت نرم افزاری به شرکتی گفته می‌شود که محصول‌های تولیدی اصلی آن شامل انواع مختلف برنامه‌های نرم افزاری، فناوری‌های نرم افزاری و توسعه سایر محصولات نرم افزاری می‌شود. شرکت‌های برنامه نویسی به همراه هم صنعت نرم افزار را تشکیل می‌دهند. انواع مختلفی از شرکت‌های برنامه نویسی وجود دارند که در ادامه برخی از آن‌ها فهرست شده‌اند:

    دسته‌ای از شرکت‌های نرم افزاری مثل شرکت مایکروسافت (نرم افزارهای Outlook و اکسل) یا شرکت ادوبی (برنامه‌های آکروبات و فتوشاپ) محصولات نرم‌افزاری آماده و بسته‌بندی شده‌ای را به فروش می‌رسانند.

    بسیاری از شرکت‌ها هم خدمات توسعه نرم افزار ارائه می‌دهند و دارای ساختاری جهت توسعه نرم افزارهای سفارشی برای سایر شرکت‌ها و کسب و کارها هستند.

    شرکت‌های برنامه نویسی که نرم افزار تجاری تخصصی آماده تولید می‌کنند. از جمله این شرکت‌ها می‌توان به شرکت پاناروما، شرکت اوراکل هایپریان و سیبل سیستمز اشاره کرد.

    شرکت‌هایی که «نرم افزار به عنوان خدمت» (Software as a Service | SaaS) ارائه می‌دهند. برای مثال می‌توان سرویس ایمیل گوگل یعنی جیمیل را نام برد.

    شرکت‌های فناوری که رسانه‌های اجتماعی را راه‌اندازی می‌کنند. از جمله این شرکت‌ها می‌توان به فیسبوک، لینکدین و توییتر اشاره کرد.

به عقیده بسیاری، پایتون محبوب‌ترین و بهترین زبان برنامه نویسی به حساب می‌آید و اکثر افرادی که قصد شروع برنامه نویسی را دارند، یادگیری این مهارت را با زبان پایتون شرع می‌کنند. بنابراین در ادامه این مقاله به معرفی زبان برنامه نویسی پایتون پرداخته شده است.

برنامه نویسی پایتون چیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

پایتون یک زبان برنامه نویسی است که معمولاً برای ساخت وب سایت‌ها و توسعه نرم افزار، خودکار کردن کارها و انجام تجزیه-تحلیل داده‌ها موزد استفاده قرار می‌گیرد. پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره به حساب می‌آید؛ به این معنا که می‌توان از پایتون در برنامه‌های مختلف استفاده کرد و تنها برای یک برنامه خاص به صورت اختصاصی طراحی نشده است. همه کاره بودن و همچنین سادگی یادگیری پایتون برای افراد تازه کار این زبان برنامه نویسی را به یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی تبدیل کرده است.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

پایتون یک زبان برنامه نویسی شی‌گرا و سطح بالا به حساب می‌آید. پایتون دارای قواعد نحوی ساده‌ای است و به همین دلیل هم می‌توان آن را به راحتی یاد گرفت. هوش مصنوعی، برنامه نویسی وب، توسعه نرم افزار و برنامه نویسی و طراحی ربات هوشمند تنها برخی از کاربردهای پایتون هستند. قواعد نحوی یا همان سینتکس پایتون بسیار ساده است و این باعث می‌شود که یادگیری آن بسیار آسان باشد. بسته‌ها و ماژول‌های بسیاری برای پایتون ساخته شده‌اند که با اضافه کردن آن‌ها به پایتون می‌توان قابلیت‌های عملکردی ویژه‌ای را پیاده‌سازی کرد و پایتون را در مقاصد مختلف به کار گرفت. پایتون دارای کتابخانه استانداردی بسیار جامع و غنی است.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

تفاوت بین توسعه دهنده ، برنامه نویس و کدنویس چیست؟

در ادامه پاسخ به این سوال که برنامه نویسی چیست به این موضوع پرداخته شده است که برنامه نویس چه کسی است؟ در دنیای فناوری اطلاعات از سه اصطلاح مختلف «کدنویس»، «برنامه نویس» و «توسعه دهنده» استفاده می‌شود. اغلب این سه اصطلاح را به جای هم به کار می‌برند و بسیاری از افراد تفاوتی بین آن‌ها قائل نمی‌شوند. اما در دنیای حرفه‌ای برنامه نویسی، تفاوت‌هایی بین این سه اصطلاح وجود دارند که بد نیست در این بخش به آن‌ها پرداخته شود. بنابراین هر یک از این سه اصطلاح در ادامه تعریف شده‌اند تا تفاوت آن‌ها مشخص شود.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

برنامه نویس کیست ؟

برنامه نویس فردی حرفه‌ای است که دستورالعمل‌های لازم را به وسیله نوشتن و تست کردن کدها جهت اجرا روی کامپیوتر ایجاد می‌کند. برنامه نویس که گاهی توسعه دهنده (Developer) هم خطاب می‌شود، امکان عملکرد صحیح اپلیکیشن‌ها و برنامه‌های نرم افزاری را فراهم می‌کند. برنامه نویسان و توسعه دهندگان علاوه بر کدنویسی، کار اصلاح، نگهداری، تست و سایر امور مرتبط با ساخت و تولید نرم افزار را هم انجام می‌دهند.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

 برنامه نویس کیست

پیشه برنامه نویسی بسیار وسیع است و حوزه‌های مختلفی دارد که از جمله مهم‌ترین شاخه‌های آن می‌توان به برنامه نویس وب و موبایل، توسعه دهنده نرم افزار (دسکتاپ) و برنامه نویس بازی‌های کامپیوتری اشاره کرد که پیش‌تر در بخش انواع برنامه نویسی به آن‌ها اشاره شده است. برنامه نویسان حرفه‌ای و متخصص، برنامه‌ها را برای پیدا کردن ایرادها (باگ‌ها) و برطرف کردن هر نوع خطایی جستجو می‌کنند و به‌روزرسانی‌های لازم را برای برنامه‌های از قبل ایجاد شده می‌نویسند.

برای افرادی که سابقه خوبی در ریاضی دارند و می‌توانند با پروسه‌های ترتیبی و منطقی که کامپیوترها به آن‌ها متکی هستند به خوبی کار کنند، حرفه برنامه نویسی شغلی ایده‌آل به حساب می‌آید.

کدنویس کیست ؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

کدنویس (Coder) یا کُدر شخصی است که می‌تواند کدنویسی کند. یعنی به هر کسی که بتواند کُد بنویسد، Coder می‌گویند. اما اغلب، کدنویس‌ها به عنوان افرادی شناخته می‌شوند که کم‌ترین دانش و آگاهی را در حوزه برنامه نویسی دارند و در پایین‌ترین سطح تجربه در حوزه برنامه نویسی جای می‌گیرند. Coderها به اندازه برنامه نویسان و توسعه دهندگان دارای مهارت‌های الگوریتمی نیستند. توسعه دهندگان معمولاً کار نوشتن کدهای ساده و آسان را به کدنویس‌ها محول می‌کنند. با توجه به اینکه کدنویس اصطلاح چندان جالبی نیست، معمولاً به جای آن از دو اصطلاح «برنامه نویس مبتدی» (Junior Programmer) یا «توسعه دهنده مبتدی» (Junior Developer) استفاده می‌شود.

توسعه دهنده چه کسی است؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

توسعه دهنده شخصی است که برنامه‌های نرم افزاری را می‌سازد و خلق می‌کند. توسعه دهنده کدهای منبع یک اپلیکیشن نرم افزاری را می‌نویسد، عیب‌یابی می‌کند و در نهایت آن‌ها را اجرا می‌کند. به چنین شخصی «توسعه دهنده نرم افزار» هم گفته می‌شود. توسعه دهنده شخصی کلیدی در پس برنامه‌های کاربردی نرم افزاری به حساب می‌آید. به طور کلی، توسعه دهندگان حداقل در یک زبان برنامه نویسی و در هنر ساختاردهی و توسعه کدهای نرم افزاری برای نرم افزارها و برنامه‌ها به خوبی مهارت دارند. بسته به نقش شغلی و نوع نرم افزاری که توسعه داده می‌شود، یک توسعه دهنده ممکن است با یکی از عنوان‌های زیر خطاب شود:

    توسعه دهنده نرم افزار

    توسعه دهنده اپلیکیشن

    توسعه دهنده موبایل

    توسعه دهنده وب

    و سایر موارد

اگرچه نقش شغلی اصلی نوشتن کدها است، اما علاوه بر آن یک توسعه دهنده ممکن است نیازمندی‌های نرم افزاری را هم جمع‌آوری کند، طراحی معماری کلی نرم افزار را انجام دهد، نرم افزار را مستندسازی کند و در سایر فرآیندهای توسعه نرم افزار دخالت داشته باشد.

تفاوت بین توسعه دهنده و برنامه نویس چیست؟

به طور خلاصه، تفاوت اساسی میان توسعه دهنده و برنامه نویس گستره کاری و محدوده وظایف آن‌ها است. توسعه دهندگان به میزان عمیق‌تری در حیطه پروژه شریک هستند و درک عمیق‌تری نسبت به آن دارند، اما برنامه نویسان تنها در بخش خاصی از پروژه یعنی کدنویسی شراکت می‌کنند. یکی دیگر از سوالات مهم که در ارتباط سوال برنامه نویسی چیست مطرح می‌شوند این است که چطور برنامه نویس شویم؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

چگونه می توانیم برنامه نویس شویم؟

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

برای تبدیل شدن به یک برنامه نویس حرفه‌ای باید گام‌های مختلفی را طی کرد. اولین و مهم‌ترین نکته‌ای که پیش از ورود به دنیای برنامه نویسی باید در نظر گرفت این است که لازم است فرد به برنامه نویسی علاقه داشته باشد. کسب موفقیت در هیچ زمینه‌ای بدون علاقه امکان‌پذیر نیست. علاوه بر این، استعداد داشتن در برنامه نویسی هم بسیار اهمیت دارد.

حیطه برنامه نویسی بسیار گسترده و دارای شاخه‌های مختلفی است. در ابتدا باید مشخص شود که فرد به چه کاربردی از برنامه نویسی علاقه‌مند است و قصد دارد در چه شاخه‌ای از برنامه نویسی فعالیت کند؟ آیا به توسعه و برنامه نویسی وب علاقه وجود دارد یا اینکه فرد برای فعالیت به عنوان دانشمند داده مشتاق است؟

پس از مشخص شدن حیطه فعالیت، در گام بعدی باید به سراغ یادگیری زبان‌های برنامه نویسی و سایر فناوری‌ها و ابزارهای مورد نیاز رفت. ابتدا لازم است مفاهیم پایه و مقدماتی برنامه نویسی را یاد گرفت و سپس با شروع کار عملی و انجام پروژه فرآیند یادگیری را ادامه داد. نکته کلیدی این است که انجام پروژه باید هر چه سریع‌تر شروع شود و تنها با تمرین و فعالیت عملی می‌توان مهارت کسب کرد و تبدیل به یک برنامه نویس حرفه‌ای شد.

برای پاسخ دقیق‌تر به این سوال مهم که چگونه برنامه نویس شویم ، پیش‌تر در مجله فرادرس مقاله‌ای جامع و کاربردی در این خصوص منتشر شده است که مطالعه آن برای آگاهی از تمام گام‌ها و جوانب تبدیل شدن به یک برنامه نویس حرفه‌ای به علاقه‌مندان پیشنهاد می‌شود:

همان‌طور که بیان شد، یکی از گام‌های مهم در تبدیل شدن به برنامه نویس حرفه‌ای، یادگیری یک زبان برنامه نویسی مناسب است که در حوزه مورد علاقه فرد کاربرد داشته باشد. یک روش خوب برای یادگیری زبان‌های برنامه نویسی، استفاده از دوره‌های آموزش آنلاین است. بنابراین در بخش بعدی مقاله به معرفی این دوره‌ها پرداخته شده است.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

پایتون یکی از محبوب‌ترین و پر استفاده‌ترین زبان‌های برنامه نویسی در زمینه‌های مختلف به حساب می‌آید. یادگیری پایتون به آن دسته از افرادی پیشنهاد می‌شود که قصد شروع حرفه برنامه نویسی را دارند . برای شروع یادگیری برنامه نویسی پایتون می‌توان از دوره آموزش مقدماتی پایتون فرادرس استفاده کرد. طول مدت این دوره نزدیک به ۲۰ ساعت و مدرس آن مهندس پژمان اقبالی شمس آبادی است.

این دوره آموزشی پیش‌نیاز خاصی ندارد و می‌توان از آن برای یادگیری پایتون از صفر استفاده کرد. از جمله سرفصل‌ها و موضوعاتی که در این دوره ارائه شده‌اند، می‌توان به نصب پایتون، کتابخانه استاندارد پایتون، ساختمان داده در پایتون، توابع و ماژول‌ها، کلاس، خواندن و نوشتن فایل‌ها و سایر مباحث مقدماتی پایتون اشاره کرد.

زبان برنامه نویسی جاوا یک زبان شی‌گرا و سطح بالا است که به وسیله آن می‌توان برای پلتفرم‌های مختلف نرم افزار ایجاد کرد. جاوا علاوه بر توسعه بک اند و برنامه نویسی اندروید، کاربردهای بسیار گسترده‌تری دارد و از بازار کار مناسبی برخوردار است. دوره آموزش برنامه نویسی جاوای فرادرس یکی از جامع‌ترین و کاربردی‌ترین دوره‌های برنامه نویسی در سایت فرادرس به شمار می‌رود.

طول مدت دوره جاوا، نزدیک به ۲۰ ساعت است مدرس این فرادرس، دکتر مصطفی کلامی هریس هستند. برخی از سرفصل‌های دوره آموزش جاوا شامل آشنایی با جاوا و مباحث مقدماتی، ساختارهای کنترل برنامه و انواع عملگرها در جاوا، ساختارهای کنترل و تکرار در جاوا، مبانی برنامه نویسی گرافیکی در جاوا، تعریف متدها و توابع در کلاس‌ها، تولید اعداد تصادفی و سایر موارد است.

جاوا اسکریپت یکی از کلیدی‌ترین، پر استفاده‌ترین و محبوب‌ترین زبان‌ها در زمینه برنامه نویسی وب به حساب می‌آید که ابتدا در فرانت اند و اکنون در بک اند استفاده می‌شود. جاوا اسکریپت زبان برنامه نویسی پویا (داینامیک) است؛ یعنی امکان ایجاد قابلیت‌های عملکردی پویا و تعاملی در صفحات و کاربردهای وب را فراهم می‌سازد. برای یادگیری جاوا اسکریپت می‌توان از دوره آموزش جاوا اسکریپت فرادرس استفاده کرد.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

آموزش جاوا اسکریپت از سطح مبتدی آغاز شده و تا پیاده‌سازی پروژه عملی ادامه پیدا می‌کند. طول مدت این دوره تقریباً ۹ ساعت و مدرس آن مهندس محمد عبداللهی است. مقدمات جاوا اسکریپت، توابع، حلقه‌ها، رویدادها، مدیریت خطا، درخت مدل شی‌گرای سند و سایر موارد از جمله مباحث و سرفصل‌های این دوره محسوب می‌شوند.

از زبان برنامه‌نویسی PHP می‌توان به عنوان پراستفاده‌ترین زبان برنامه‌نویسی تحت وب یاد کرد. تاکنون بیش از 70 درصد وب‌سایت‌ها با استفاده از PHP پیاده‌سازی شده‌اند. PHP یک زبان برنامه‌نویسی سمت سرور به حساب می‌آید؛ یعنی کدهای نوشته شده روی سرور اجرا و نتیجه خروجی برای کاربر ارسال می‌شود.

برای یادگیری PHP می‌توان از دوره آموزش PHP فرادرس استفاده کرد. این دوره به لحاظ نظم منحصر‌به‌فردی که در فرآیند آموزش و ترتیب ارائه مطالب دارد، بسیار ویژه است. در این دوره آموزشی، در کنار مباحث و موضوعات مربوط به PHP 5.6، ویژگی های جدید PHP 7 نیز آموزش داده شده‌اند. طول مدت دوره PHP فرادرس، ۲۸ ساعت و ۳۱ دقیقه و مدرس آن دکتر مصطفی کلامی هریس است.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

از جمله سرفصل‌هایی که در دوره ‌PHP آموزش داده شده‌اند، می‌توان به آشنایی با زبان برنامه‌نویسی PHP، متغیرها، انواع داده‌ها و ثوابت، ساختارهای کنترل برنامه، عبارات شرطی و تصمیم‌گیری، ‌رشته‌ها،‌ توابع، مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی ماژولار (پیمانه‌ای) و سایر موارد اشاره کرد.

C++‎ (سی پلاس‌پلاس) یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی رایج و پرکاربرد در دنیای IT به حساب می‌آید. بسیاری از نرم‌افزارها و برنامه‌های کاربردی محبوب و شناخته شده با C++‎ نوشته شده‌اند. با یادگیری این زبان برنامه نویسی می‌توان در زمینه توسعه نرم افزارهای مختلف به فعالیت پرداخت. طول مدت این دوره آموزشی ۲۰ ساعت و ۱۴ دقیقه و مدرس آن دکتر فرشید شیرافکن است. آموزش زبان C++‎‌ برای علاقه‌مندان و افرادی که قصد شروع یادگیری برنامه‌نویسی را دارند می‌تواند مناسب باشد.

همچنین، این زبان به عنوان یکی از دروس پایه و مهم در مجموعه رشته‌های مهندسی کامپیوتر مقطع کارشناسی تدریس می‌شود. بنابراین، دانشجویان این رشته نیز می‌توانند برای یادگیری بهتر C++‎ از محتوای این دوره آموزشی استفاده کنند. برخی از مباحث و موضوعات این دوره شامل انواع داده‌ها، انواع عملگرها، دستورات cin و cout، ساختارهای تکرار (for ،while و do while)، تابع، آرایه و سایر موارد می‌شود.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

کسب درآمد از برنامه نویسی و بازار کار آن

برنامه نویسی حوزه‌ای بسیار گسترده است و شاخه‌های مختلفی دارد. می‌توان گفت که در اکثر کسب و کارها و صنایع مختلف از برنامه نویسی استفاده می‌شود. تقریباً تمام شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ وارد فضای آنلاین شده‌اند و همه‌گیری تجارت الکترونیک بسیار محسوس است. بنابراین،‌ میزان تقاضای بسیار بالایی برای استخدام افراد حرفه‌ای فعال در زمینه برنامه نویسی وجود دارد.

این افزایش تقاضا باعث شده است که درآمد برنامه نویسی رشد چشمگیری داشته باشد. علاوه بر این کمبود نیروی متخصص در حوزه برنامه نویسی هم یکی دیگر از عوامل بالارفتن سطح درآمد برنامه نویسی در ایران به حساب می‌آید. بنابراین با ورود به دنیای حرفه‌ای برنامه نویسی، پس از کسب تجربه کافی و افزایش سطح مهارت خود، می‌توان درآمد مناسبی داشت.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

بازار کار برنامه نویسی در ایران چگونه است؟

بازار کار برنامه نویسی در ایران هم به مانند اکثر کشورهای دنیا در وضعیت مناسبی قرار دارد و میزان تقاضا برای استخدام افراد در مشاغل مختلف مرتبط با برنامه نویسی بسیار بالا است. با سر زدن به وب سایت‌های کاریابی مشخص می‌شود که درصد بالایی از آگهی‌های استخدام مربوط به مشاغل مختلف مرتبط با برنامه نویسی است.

همان‌طور که پیش‌تر هم بیان شد، عناوین شغلی و زمینه‌های تخصصی متعددی در حوزه برنامه نویسی وجود دارد و همین مسئله باعث شده است که بازار کار برنامه نویسی بسیار گسترده باشد. می‌توان زمینه مورد علاقه خود را در دنیای وسیع برنامه نویسی انتخاب کرد و در صورت حرفه‌ای شدن در آن زمینه خاص و توانایی تحویل کار با کیفیت، دغدغه‌ای برای بازار کار آن وجود ندارد.

حقوق برنامه نویسی در ایران و جهان در چه وضعیتی قرار دارد؟

میزان حقوق برنامه نویسی به فاکتورهای مختلفی بستگی دارد و نمی‌توان بدون در نظر گرفتن این فاکتورها میزان حقوق ثابت یا حتی بازه مشخصی را بیان کرد. اما به طور کلی باید گفت که افراد با تجربه و برنامه نویسانی که کیفیت کار بالایی دارند، حقوق بسیار زیادی دریافت می‌کنند و حقوق برنامه نویسی در ایران و تقریباً‌ در تمام نقاط جهان در سطح مطلوب و قابل قبولی قرار دارد. در واقع حقوق بالای برنامه نویسی یکی از دلایل اصلی جذب شدن افراد به سمت این حوزه است.

حالا بهتر است برخی از فاکتورها و عواملی فهرست شوند که در تعیین میزان حقوق برنامه نویسی تاثیرگذار هستند:

    زمینه فعالیت در حیطه برنامه نویسی: یعنی حقوق برنامه نویسی برای زمینه برنامه نویسی وب یا مثلاً‌ برنامه نویسی موبایل یا برای یک مهندس یادگیری ماشین متفاوت است. اگرچه میزان این تفاوت چندان زیاد نیست و بهتر است فرد فعالیت در زمینه‌ای را انتخاب کند که به آن علاقه‌مند است.
    سطح مهارت فرد در برنامه نویسی: یعنی آیا فرد یک برنامه نویسی مبتدی یا به اصطلاح جونیور است یا اینکه در زمینه فعالیت خود یک فرد ماهر و حرفه‌ای به حساب می‌آید و اصطلاحاً سینیور است؟ بالاتر از سطح مهارت Senior هم وجود دارد و مثلاً‌ می‌توان به «معمار ارشد» یا «مدیر نرم افزار» اشاره کرد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    کشور و شهر محل سکونت: یعنی اینکه یک برنامه نویس اگر در تهران زندگی و کار کند، معمولاً حقوق بالاتری نسبت به برنامه نویسی دریافت خواهد کرد که در یک شهر کوچک ساکن است. هیچ شکی هم وجود ندارد که در اکثر کشورهای اروپایی یا مثلاً در کشور آمریکا، حقوق برنامه نویس بسیار بالاتر از ایران است.
    نوع و محل فعالیت: یعنی آیا یک برنامه نویس به صورت مستقل و پروژه‌ای کار می‌کند یا اینکه در یک شرکت و سازمان استخدام شده است؟ اگر کار به صورت پروژه‌ای باشد، بستگی دارد که دو طرف روی چه مبلغی توافق کرده‌اند و میزان پیچیدگی پروژه چقدر است و سطح انتظارات کارفرما به چه صورت است؟ حقوق برنامه نویس بسته به اینکه در چه شرکتی استخدام شده باشد هم متفاوت است. برای مثال معمولاً حقوق برنامه نویسی در شرکت‌های بزرگی مثل گوگل و مایکروسافت بالاتر از سایر شرکت‌های کوچک‌تر است.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

به طور کلی می‌توان گفت که بازه حقوق برنامه نویسی در ایران از میزان حداقلی تعیین شده در قانون کار آغاز می‌شود و بسته به هر یک از عوامل فوق می‌تواند تا مبالغ هنگفتی مثلاً ۵۰ میلیون تومان هم افزایش یابد. در نتیجه با توجه به پتانسیل بالای رشد حقوق برنامه نویسی می‌توان گفت که علاقه‌مندان به این حوزه از این بابت انگیزه مضاعفی خواهند داشت و دیگر بهانه‌ای برای یادگیری هر چه بهتر برنامه نویسی باقی نمی‌ماند. در مقاله «چگونه از برنامه نویسی پول در بیاوریم» توضیحات بیش‌تری در خصوص کسب درآمد از برنامه نویسی ارائه شده است که مطالعه آن می‌تواند برای علاقه‌مندان مفید واقع شود.

جمع‌بندی

در این مقاله به سوال برنامه نویسی چیست پاسخ داده شد. برنامه نویسی کلیه اقدامات، فعالیت‌ها و فرآیندهایی است که برای ایجاد یک برنامه و با هدف اجرای یک وظیفه خاص توسط کامپیوتر انجام می‌شود. توضیح داده شد که با وجود پیچیده بودن کامپیوترها، آن‌ها فاقد هوشمندی هستند و برای اجرای یک وظیفه باید دقیقاً برای کامپیوتر مشخص شود که چه کارهایی را باید انجام دهد. برنامه نویسی به همین فرآیند تعیین تمامی گام‌ها و مواردی گفته می‌شود که باید طی شوند تا یک برنامه در کامپیوتر به درستی و بدون خطا اجرا شود.

علاوه بر پرداختن به سوال برنامه نویسی چیست به بیان ساده و با ارائه مثال، در این مقاله به سایر سوالات رایجی هم پاسخ داده شده است که پیرامون برنامه نویسی مطرح می‌شوند و اهمیت دارند. در بخش‌های پایانی تعدادی از دوره‌های مقدماتی آموزش زبان‌های مطرح برنامه نویسی برای شروع کار معرفی شدند و همچنین به درآمد برنامه نویسی و میزان حقوق برنامه نویس پرداخته و مشخص شد که در صورت پیشرفت در فعالیت حرفه‌ای برنامه نویسی، درآمد مناسبی مورد انتظار است.

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

قبل از رفتن به پروژه های پیچیده در بخش بعدی، به شما توصیه می کنم اگر در یادگیری ماشینی تازه کار هستید، این پروژه های سطح مبتدی را بررسی کنید.

طبقه بندی امتیازات اعتباری

پیش بینی آب و هوا

پیش بینی زمان تحویل غذا

پیش بینی سری های زمانی با ARIMA

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تحلیل و پیش بینی دسترسی اینستاگرام

تشخیص تقلب در پرداخت های آنلاین

پیش بینی ترافیک وب سایت

خوشه بندی کارت اعتباری

جستجوگر قدرت رمز عبور

تشخیص نظرات اسپم

خوشه بندی ژانرهای موسیقی

طبقه بندی شکایات مصرف کننده

تجزیه و تحلیل و پیش بینی نکات پیشخدمت

تحلیل احساسات توییتری اوکراین در مقابل روسیه

پیش بینی فروش آینده

تجزیه و تحلیل و پیش بینی نکات پیشخدمت

پیش بینی قیمت سهام

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

Flipkart بررسی احساسات تجزیه و تحلیل

پیش بینی بقای سرطان سینه

پیش بینی مرگ و میر کووید-19

پیش بینی قیمت سهام با شبکه عصبی LSTM

پیش بینی قیمت ارز دیجیتال برای 30 روز آینده

سیستم توصیه مقاله

پیش بینی قیمت سهام نتفلیکس

تجزیه و تحلیل سری زمانی

طبقه بندی با شبکه های عصبی

تشخیص استرس

معماری شبکه عصبی الکس نت

تجسم الگوریتم یادگیری ماشین

آموزش و ارائه ورودی به یک مدل یادگیری ماشینی

پیش بینی تقاضای محصول

پیش بینی قیمت برق

تشخیص زبان

افزودن برچسب به مجموعه داده برای تجزیه و تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات واکسن فایزر

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

طبقه بندی اخبار

تحلیل احساسات متغیر Omicron

طبقه بندی گل زنبق

تجزیه و تحلیل کیفیت آب

تحلیل احساسات توییتر

تجزیه و تحلیل احساسات بازی ماهی مرکب

مقایسه الگوریتم های طبقه بندی

پیش بینی قیمت سهام تاتا موتورز

پیش بینی حق بیمه بیمه سلامت

تجزیه و تحلیل رتبه بندی فیلم برای مبتدیان

پیش بینی تعداد سفارشات

پیش بینی قیمت سهام اپل

پیش بینی بیمه

تجزیه و تحلیل میلیاردرهای جهان

تحلیل بیکاری

مدل پیش بینی قیمت خودرو

تشخیص هرزنامه

شمارش اشیاء در تصویر

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

تجزیه و تحلیل احساسات چت های واتساپ

تجزیه و تحلیل چت های واتس اپ

پیش بینی قیمت سهام مایکروسافت

تجزیه و تحلیل واکسن کووید-19

مدل پیش بینی فروش بازی های ویدیویی

مدل پیش بینی نمرات دانش آموزان

ذخیره یک مدل یادگیری ماشینی

تحلیل سفرهای اوبر

تجزیه و تحلیل جستجوی گوگل

مدل پیش بینی قیمت سهام تسلا

تجزیه و تحلیل بودجه مالی

مدل پیش‌بینی نرخ کلیک

مترجم زبان تعاملی

تشخیص زبان

یک چت بات با پایتون بسازید

بهترین تجزیه و تحلیل سرویس جریان

پروژه علم داده در ارتفاعات رئیس جمهور

پروژه علم داده در مورد تجزیه و تحلیل نرخ تولد

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

پروژه علم داده در سری های زمانی

پروژه علم داده در مورد مساحت و جمعیت

بررسی کامل پروژه یادگیری ماشین

خلاصه سازی متن

استخراج کلمه کلیدی

پروژه های علم داده در امور مالی

پروژه های علم داده در بازاریابی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پروژه های یادگیری ماشینی از انتها به پایان

پروژه های یادگیری ماشین در طبقه بندی باینری

پروژه های علم داده بر اساس دامنه ها

تشخیص طعنه

پیش بینی فالوورهای شبکه های اجتماعی

تجزیه و تحلیل احساسات نظرات محصولات آمازون

تشخیص گفتار نفرت

سیستم تشخیص سخنان نفرت سرتاسر

سیستم تشخیص اخبار جعلی سرتاسر

سیستم تشخیص هرزنامه سرتاسر

تحلیل احساسات نظرات هتل

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

سیستم تشخیص جنسیت در زمان واقعی

پیش بینی قیمت Dogecoin

تجزیه و تحلیل احساسات فروشگاه Google Play

آمازون الکسا تحلیل احساسات را بررسی می کند

طبقه بندی تبلیغات رسانه های اجتماعی

تشخیص اخبار جعلی

مدل یادگیری ماشینی سرتاسر

تشخیص جنسیت

پیش بینی فروش

پیش بینی نرخ تبدیل ارز

پروژه یادگیری ماشینی سرتاسر

مدل پیش بینی سود

پیش بینی خودکار سری زمانی

سیستم توصیه Ted-Talks

تجزیه و تحلیل احساسات در زمان واقعی

سیستم توصیه آمازون

طبقه بندی قیمت موبایل

سیستم توصیه Spotify

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

تشخیص احساسات متنی

سیستم پیشنهاد هتل

مدل پیش بینی ورشکستگی

تحلیل شخصیت مشتری

الگوریتم اینستاگرام

مدل پیش بینی قیمت الماس

سیستم پیشنهاد کتاب

تجزیه و تحلیل داده های نتفلیکس

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تحلیل تصاویر ماهواره ای

مدل سازی موضوع

تجزیه و تحلیل احساسات واکسن کووید-19

مدل تشخیص فعالیت انسانی

تجزیه و تحلیل کوهورت

پروژه یادگیری ماشینی از پایان تا پایان

تجزیه و تحلیل امید به زندگی

پیش بینی قیمت بیت کوین

تجزیه و تحلیل منابع انسانی

پیش بینی مصرف انرژی

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

مدل LightGBM

مدل FastAI

پیش بینی قیمت خانه

تشخیص ماسک صورت در زمان واقعی

سیستم توصیه نتفلیکس

به نام Entity Recognition

تشخیص پلاک شماره

تجزیه و تحلیل IPL با پایتون

پیش بینی قیمت طلا

تشخیص شی

تجزیه و تحلیل ورزشکاران پردرآمد

تولید متن

تصحیح املا با پایتون

طبقه بندی درآمد

پیش بینی ریزش مشتری

مدل ترجمه زبان

از سرگیری غربالگری

طبقه بندی زبان اشاره

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

تجزیه و تحلیل قصد خرید آنلاین

تجزیه و تحلیل گراف شبکه

استخراج کلمه کلیدی

تجزیه و تحلیل کتاب های پرفروش آمازون

پیش‌بینی موارد کووید-19 برای 30 روز آینده

تجزیه و تحلیل ویدیوهای پرطرفدار YouTube

طبقه بندی جنسیتی

تشخیص گل

تشخیص ذات الریه

پی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ش بینی ساییدگی کارکنان

تشخیص ژست دست

تشخیص ماسک صورت

تحلیل سبد بازار با استفاده از الگوریتم Apriori

تشخیص سرطان سینه

مدل پیش بینی زلزله

تشخیص بیرونی

پیش بینی بیماری قلبی

تجزیه و تحلیل کاربران پلاستیک

انجام پروژه یادگیری عمیق در پایتون تقویتی ماشین با پایتون deep machine reinforcement learning های دانشجویی یادگیری ماشین python دیپ لرنینگ

تشخیص نقطه عطف

چت بات با یادگیری ماشینی

مدل پیش‌بینی کلمه بعدی

تشخیص سن و جنسیت با پایتون

تصحیح خودکار صفحه کلید با پایتون و یادگیری ماشین.

یادگیری ماشینی در 5 خط کد.

تشخیص دیپ فیک با یادگیری ماشینی

پیش بینی انتخابات آمریکا با پایتون

تشخیص ارز جعلی با یادگیری ماشینی

پیش بینی تطابق Tinder با یادگیری ماشین.

تقسیم بندی تصویر

مولد عنوان با پایتون.

ساخت الگوریتم جستجوی گوگل با پایتون

تشخیص نقاط دیدنی چهره

طرح مداد با پایتون.

OpenAI Gym در یادگیری ماشین

مدل ترجمه ماشینی

تجزیه و تحلیل کووید 19.

الگوریتم TikTok را با یادگیری ماشین بسازید.

تجزیه و تحلیل مسابقات ILP.

بارکد و کد QR با پایتون

استخراج متن از PDF با پایتون

برنده IPL 2020 را پیش بینی کنید.

پیش بینی قیمت خودرو

سوابق تماس را تجزیه و تحلیل کنید

یک API با پایتون ایجاد کنید.

ارسال ایمیل های سفارشی با پایتون

تشخیص رنگ با یادگیری ماشینی

یک انیمیشن ویدیویی سه بعدی بسازید.

الگوریتم های نمودار در یادگیری ماشینی
انجام پروژه طراحی کنترلر یادگیری تقویتی عمیق برای یک سیستم قدرت با نرم افزار متلب

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

با سلام.

یک سیستم باک دارم که در سیمولینک متلب شبیه سازی شده است و برای آن کنترلر یادگیری تقویتی عمیق DEEP REINFORCEMENT LEARNING طراحی شده است از نرم افزار متلب قسمت تولباکس یادگیری تقویتی استفاده شده است و هدف کنترل و ردیابی ولتاژ رفرنس می باشد . نیاز به بهینه سازی پارامترهای آموزش برای پاداش از نوع QR می باشد. در ضمن اگر کسی با پایتون هم کار کرده و تسلط داره مشکلی نیست ممنون میشم پیغام دهد.هزینه توافقی
ان کد پروژه متلب یادگیری تقویتی Reinforcement Learning

دانلود رایگان کد پروژه متلب یادگیری تقویتی Reinforcement Learning
 تقویتی عمیق یکی از زیرشاخه های یادگیری ماشینی است. یادگیری ماشینی (Machine Learning) یکی از علوم نوظهوری است که در سال‌های اخیر از رشد بسیار بالایی برخوردار بوده است، به طوری که تخمین زده شده است که در حال حاضر دارای بازار 7.3 میلیارد دلاری است که روز به روز نیز بر مقدار آن افزوده می‌شود.

موسسه مکنزی (McKinsey) پیش­بینی کرده است که تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) دارای پتانسیل ایجاد درآمد سالیانه در حدود 5.8 تریلیون دلار هستند و می­توانند در بیش از 18 صنعت به صورت تجاری پیاده‌سازی شوند.

    به طور کلی یادگیری ماشینی به سه دسته:

        یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
        یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
        یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

    تقسیم‌بندی می‌شود.

انواع یادگیری ماشینی
یادگیری با نظارت (Supervised Learning) چیست؟

یادگیری با نظارت پیدا کردن تابعی است که با وارد کردن یک ورودی مانند x، خروجی مانند y حاصل شود. یادگیری با نظارت را می‌توان به دو زیر مجموعه کلی تقسیم‌بندی نمود:

    طبقه‌بندی (Classification)
    رگرسیون (Regression)

در طول فرآیند یادگیری طبقه‌بندی، تعدادی داده با عنوان طبقه مشخص شده به عنوان ورودی به الگوریتم ارائه می‌شوند. بعد از انجام فرآیند یادگیری، الگوریتم قادر خواهد بود داده‌های ورودی را دریافت نماید و به عنوان پاسخ، طبقه مربوطه را ارائه دهد. به عنوان مثال تعیین این مطلب که آیا ایمیل دریافتی صحیح و یا هرزنامه است توسط الگوریتم‌های طبقه‌بندی انجام می‌شود.

رگرسیون نیز یک روش آماری برای پیش‌بینی است که در آن سعی می‌شود تا رابطه‌ای بین متغیرهای مستقل و وابسته استخراج شود.
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) چیست؟

یادگیری بدون نظارت شاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که هدف آن پیدا کردن الگوهای موجود در داده‌ها است و اغلب در تجزیه و اکتشاف داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

خوشه‌بندی (Clustering) یکی از پرکاربردترین روش‌های یادگیری بدون نظارت است. هدف در خوشه‌بندی شناسایی خوشه‌ها و زیرگروه‌ها از داده‌هایی است که نام‌گذاری نشده‌اند. این خوشه‌ها یا زیرگروه‌ها به گونه‌ای انتخاب می‌شوند که داده‌های موجود در آنها بیشترین شباهت ممکن را به هم داشته باشند.

    عمده تفاوت روش یادگیری ماشینی با نظارت و بدون نظارت در نام‌گذاری (Label) داده‌ها است. در یادگیری با نظارت داده‌های ورودی نام‌گذاری شده‌اند. ولی در یادگیری بدون نظارت ما با داده‌هایی مواجه هستیم که نام‌گذاری خاصی ندارند.

تفاوت یادگیری با نظارت و بی نظارت
معرفی یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی فرآیند نگاشت موقعیت‌ها به اقداماتی است که در نهایت منجر به حداکثر نمودن پاداش دریافتی می‌شود. بنابراین عامل یادگیرنده با انتخاب اقدامات و مشاهده نتایج آنها، سعی در حداکثر نمودن پاداش دریافتی می‌نماید. نکته قابل توجه این است که این اقدامات نه تنها پاداش دریافتی آنی را تحت تاثیر قرار می‌­دهد، بلکه تمامی پاداش­های بعدی را نیز متاثر می‌­سازد. این دو خصوصیت سعی و خطا و پاداش با تاخیر مهمترین وجه تمایز روش یادگیری تقویتی با سایر روش­ها است.

 

یادگیری تقویتی

همانطور که در شکل بالا نشان داده شده است، عامل در ابتدا اقدامی را در محیط اتخاذ می‌کند، سپس محیط تاثیر آن اقدام را در قالب پاداش و حالت بعدی سیستم به عامل بر‌می‌گرداند. این فرآیند تا آنجا ادامه پیدا می‌کند که سیاست بهینه استخراج شود. بنابراین سلسله اتفاقات در این سیستم به صورت زیر خواهد بود:

زنجیره مارکوف

 

 

یادگیری تقویتی بر خلاف دو روش قبلی یادگیری ماشینی (یادگیری با نظارت و بدون نظارت) داده ورودی دریافت نمی‌نماید. در این روش یک محیط در اختیار عامل یادگیرنده قرار می‌گیرد. عامل یادگیرنده با انجام اقدامات مختلف و دریافت پاداش حاصل از اقدامات، به سمت سیاست بهینه حرکت می‌نماید.

به عنوان مثال فرض کنید عامل یادگیرنده قرار است یک بازی آتاری به نام Atari Breakout را بازی نماید. عامل یادگیرنده با گرفتن امتیاز پاداش مثبت دریافت می‌نماید و درصورت عدم توانایی کنترل، پاداش منفی دریافت می‌کند. عامل می‌تواند اقدامات حرکت به جهت چپ و یا راست را اتخاذ کند.

نتایج فرآیند یادگیری عامل با استفاده از الگوریتم یادگیری تقویتی در شکل زیر نمایش داده شده است. همانطور که مشاهده می‌شود عامل در ابتدا کاملاً ناشیانه بازی می‌نماید. اما بعد از طی شدن فرآیند یادگیری کاملاً در جهت کسب حداکثر امتیاز حرکت می‌کند.
بازی آتاری 1

در ابتدای فرآیند یادگیری
بازی آتاری 2

در میانه فرآیند یادگیری
بازی آتاری 3

در انتهای فرآیند یادگیری
اجزاء یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی دارای عناصر اصلی زیر است که در توسعه هر الگوریتم می‌بایست به درستی تعریف شوند:

عامل (Agent): عامل در یادگیری تقویتی وظیفه یادگیری و استخراج سیاست بهینه را بر عهده دارد. عامل با محیط در تعامل است و اقدامات را اتخاذ میکند.

محیط (Environment): محیطی است که عامل در تعامل با آن و اتخاذ تصمیمات مختلف حالات را تغییر میدهد. محیط پس از اقدام عامل تغییر میکند و بازخورد آن را به عامل برمی‌گرداند.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اقدام (Action): حرکتی است که عامل پس از مشاهده وضعیت سیستم انتخاب می‌کند.

حالت (State): وضعیتی که محیط در حال حاضر در آن قرار دارد و عامل با مشاهده آن تصمیم به حرکت بعدی می‌گیرد.

پاداش (Reward): عامل پس از مشاهده حالت سیستم و انتخاب اقدام، پاداش مشخص آن اقدام را دریافت می‌کند. پاداش به عنوان سیگنال بازخورد اقدام تعریف میشود که عامل را به سمت سیاست بهینه هدایت می‌کند.

سیاست (Policy): نحوه رفتار عامل به عنوان سیاست شناخته می‌شود. بنابراین عامل بسته به سیاست در نظر گرفته شده، بعد از مشاهده حالت سیستم اقدام مشخصی را انتخاب می‌کند.

تابع ارزش (Value function): همانطور که ذکر شد “پاداش” بازخورد آنی از اقدام عامل است. ولی اگر بخواهیم بلندمدت نگاه کنیم، به این معنی که این اقدام عامل در بلند مدت چه تاثیری خواهد داشت، از آن به عنوان تابع ارزش نام برده می‌شود. بنابراین تابع ارزش، بازخورد بلندمدتی است که عامل با استفاده از سیاست مشخص و اقدام اتخاذ کرده در حالت مشخص سیستم دریافت می‌کند.
یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)

همانطور که ذکر شد، عامل یادگیرنده در فرآیند یادگیری تقویتی نیاز دارد تا تابع ارزش را محاسبه و ذخیر نماید. اما در مواقعی که ابعاد مساله بزرگ باشد، ذخیره تمامی ارزشهای حالت‌های مختلف سیستم عملاً غیرممکن خواهد بود. در اینگونه مواقع به سراغ روشهای تخمین تابع ارزش (Approximate value function) خواهیم رفت. روشهای تقریب مختلفی وجود دارد که برخی از آنها عبارتند از:

    تقریب زننده خطی (Linear Approximator)
    تقریب زننده غیرخطی (Non-linear approximator)
    شبکه عصبی (Neural Network)
    نزدیکترین همسایه (Nearest neighbor)
    و …

یادگیری تقویتی عمیق

در صورتی که در روش یادگیری تقویتی، برای تخمین تابع ارزش از شبکه عصبی استفاده شود، شاخه جدیدی به نام یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) شکل می‌گیرد که در سالهای اخیر کاربردهای یادگیری تقویتی در طیف وسیعی از حوزه ها آزمایش شده است.

یادگیری تقویتی عمیق موضوعی بسیار جذاب جهت انجام پروژه های تحقیقاتی و کاربردی است. عملکرد یادگیری تقویتی عمیق در سال 2015 در انجام بازیهای کامپیوتری نشان داده شد و بعد از آن الگوریتم های متعددی جهت بهتر شدن کارایی آن پیشنهاد شد.
فراگیری الگوریتم های یادگیری تقویتی

چنانچه تمایل دارید به یادگیری روش یادگیری تقویتی و الگوریتم های آن بپردازید، پیشنهاد می کنیم در دوره های آموزش یادگیری تقویتی شرکت شبیه پردازان شرکت کنید. در این دوره آموزشی به معرفی مبانی این رویکرد به همراه پیاده سازی الگوریتم های یادگیری تقویتی در زبان برنامه نوی
جستجوی: انجام پروژه یادگیری تقویتی با پایتون
انجام پروژه های داده کاوی و شبکه عصبی تا مقطع دکتری
انجام انواع پروژه های علم داده و دیتا ساینس اعم از هوش مصنوعی ،متن کاوی ، پردازش تصویر، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه عصبیبارگذاری ویدیو
azdash
داغترین ها:#طرح ویژه حمایت از تولیدکنندگان ویدیو
جستجو در :
آموزش یادگیری تقویتی با پایتون
08:04
آموزش یادگیری تقویتی با پایتون
مرجع آموزش هوش مصنوعی
946 بازدید1 سال پیش
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB - پارت یکم - مساله Multi-Armed Bandit
46:33
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB - پارت یکم - مساله Multi-Armed Bandit
فرادرس
510 بازدید1 سال پیش
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB - پارت سوم - برنامه ریزی پویا
36:02
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB - پارت سوم - برنامه ریزی پویا
فرادرس
201 بازدید1 سال پیش
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB - پارت دوم - فرایندهای تصمیم گیری مارکوف
34:59
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB - پارت دوم - فرایندهای تصمیم گیری مارکوف
فرادرس
172 بازدید1 سال پیش
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB
40:11
آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB
فرادرس
63 بازدید2 ماه پیش
مسئله آونگ وارونه - آموزش با یادگیری تقویتی
01:05
مسئله آونگ وارونه - آموزش با یادگیری تقویتی
Analica
57 بازدید9 ماه پیش
آموزش یادگیری ماشین با پایتون - مروری
1:17:52
آموزش یادگیری ماشین با پایتون - مروری
محمد چناریان نخعی
1.6 هزار بازدید4 سال پیش
دانلود آموزش یادگیری ماشینی کاربردی در پایتون - با زیرن
07:21
دانلود آموزش یادگیری ماشینی کاربردی در پایتون - با زیرن
وب سایت تخصصی فرین
490 بازدید5 سال پیش
دانلود آموزش یادگیری ماشینی بوسیله پایتون ( تدریس با چن
09:11
دانلود آموزش یادگیری ماشینی بوسیله پایتون ( تدریس با چن
وب سایت تخصصی فرین
479 بازدید6 سال پیش
دانلود آموزش یادگیری ماشینی در پایتون با خواندن و تحلیل
47:57
دانلود آموزش یادگیری ماشینی در پایتون با خواندن و تحلیل
وب سایت تخصصی فرین
342 بازدید6 سال پیش
دانلود آموزش یادگیری ماشینی در پایتون با خواندن و تحلیل
47:57
دانلود آموزش یادگیری ماشینی در پایتون با خواندن و تحلیل
وب سایت تخصصی فرین
153 بازدید6 سال پیش
مشاهده کامل آموزش یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون Python
16:08
مشاهده کامل آموزش یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون Python
فرادرس
209 بازدید1 سال پیش
آموزش یادگیری عمیق - شبکه های GAN با پایتون
40:54
آموزش یادگیری عمیق - شبکه های GAN با پایتون
فرادرس
120 بازدید2 ماه پیش
آموزش یادگیری عمیق با پایتون - تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras
35:40
آموزش یادگیری عمیق با پایتون - تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras
فرادرس
287 بازدید2 ماه پیش
آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه
3:01:42
آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه
فرادرس
1.9 هزار بازدید6 ماه پیش
فیلم آموزش فارسی یادگیری عمیق در پایتون با Keras
02:48
فیلم آموزش فارسی یادگیری عمیق در پایتون با Keras
ایران متلب
2.9 هزار بازدید5 سال پیش
آموزش تقویتی عمیق در پایتون - دوره آموزشی نحوه پیاده سازی مقالات یادگیری عمیق
2:57:10
آموزش تقویتی عمیق در پایتون - دوره آموزشی نحوه پیاده سازی مقالات یادگیری عمیق
Amreji
244 بازدید10 ماه پیش
حل مساله آونگ وارونه (Cart Pole Balancing) با یادگیری تقویتی (Reinforcement)
15:52
حل مساله آونگ وارونه (Cart Pole Balancing) با یادگیری تقویتی (Reinforcement)
Iran Machine Learning
1.4 هزار بازدید4 سال پیش
حل مساله Multi-armed bandit با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
07:40
حل مساله Multi-armed bandit با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
Iran Machine Learning
1.3 هزار بازدید4 سال پیش
تشخیص و دفع حملات DDoS با استفاده از یادگیری تقویتی در شبکه های SDN

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

04:16
تشخیص و دفع حملات DDoS با استفاده از یادگیری تقویتی در شبکه های SDN
دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران
152 بازدید1 سال پیش
نمایش کنترل آونگ معکوس با روش یادگیری تقویتی و فازی
02:14
نمایش کنترل آونگ معکوس با روش یادگیری تقویتی و فازی
مسعود گوهری منش
716 بازدید8 سال پیش
تعریف یادگیری تقویتی و مقایسه آن با یادگیری با ناظر و یادگیری بدون ناظر
14:51
تعریف یادگیری تقویتی و مقایسه آن با یادگیری با ناظر و یادگیری بدون ناظر
AI Lessons
336 بازدید2 سال پیش
پیاده سازی عامل هوشمند با یادگیری تقویتی عمیق برای معاملات الگوریتمی
05:40
پیاده سازی عامل هوشمند با یادگیری تقویتی عمیق برای معاملات الگوریتمی
دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران
153 بازدید1 سال پیش
وبینار آشنایی با یادگیری تقویتی | خردادماه 1400
1:47:29
وبینار آشنایی با یادگیری تقویتی | خردادماه 1400
دبیرستان دوره دوم علامه حلی ۵
129 بازدید1 سال پیش
کنترل فازی و یادگیری تقویتی اتوبوس با سرعت بالا در مانور j-turn
00:05
کنترل فازی و یادگیری تقویتی اتوبوس با سرعت بالا در مانور j-turn
مسعود گوهری منش
111 بازدید4 سال پیش
کاهش حجم ترافیک با یادگیری تقویتی
05:05
کاهش حجم ترافیک با یادگیری تقویتی
دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران
61 بازدید2 سال پیش
شخصی سازی ورزش با کمک یادگیری تقویتی با اسکلت بیرونی NREL
04:29
شخصی سازی ورزش با کمک یادگیری تقویتی با اسکلت بیرونی NREL
فناوری های توان افزا و پوشیدنی
12 بازدید1 سال پیش
ترکیب یادگیری با ناظرویادگیری تقویتی در حرکت ربات متحرک
01:53
ترکیب یادگیری با ناظرویادگیری تقویتی در حرکت ربات متحرک
آزمایشگاه هوش و رباتیک
380 بازدید7 سال پیش
آموزش پایتون مقدماتی #28 : آشنایی با فضای متغییرها (Namespaces) بخش اول
15:00
آموزش پایتون مقدماتی #28 : آشنایی با فضای متغییرها (Namespaces) بخش اول
برنامه نویسی با عقاب ها
3.8 هزار بازدید2 ماه پیش
آموزش پایتون مقدماتی #26 : توابع با تعداد آرگومان ورودی متغییر *args
15:01
آموزش پایتون مقدماتی #26 : توابع با تعداد آرگومان ورودی متغییر *args
برنامه نویسی با عقاب ها
6.7 هزار بازدید2 ماه پیش
آموزش ساخت سین زن پست و پیام روبیکا با پایتون
40:33
آموزش ساخت سین زن پست و پیام روبیکا با پایتون
roboنننt
2 هزار بازدید1 ماه پیش
آموزش ساخت ربات اینستاگرام با پایتون، نمونه اش جایی نیست
44:51
آموزش ساخت ربات اینستاگرام با پایتون، نمونه اش جایی نیست
سایت آموزشی نابغه ها
12.9 هزار بازدید1 سال پیش
آموزش-بازی-سازی-با-زبان-برنامه-نویسی-پایتون-قسمت-سوم
17:08
آموزش-بازی-سازی-با-زبان-برنامه-نویسی-پایتون-قسمت-سوم
کارشناسان.نت حرفه ایی
9.8 هزار بازدید2 سال پیش
آموزش-بازی-سازی-با-زبان-برنامه-نویسی-پایتون-قسمت-آخر
15:24
آموزش-بازی-سازی-با-زبان-برنامه-نویسی-پایتون-قسمت-آخر
کارشناسان.نت حرفه ایی
9.6 هزار بازدید2 سال پیش
آموزش-بازی-سازی-با-زبان-برنامه-نویسی-پایتون-قسمت-اول
18:27
آموزش-بازی-سازی-با-زبان-برنامه-نویسی-پایتون-قسمت-اول
کارشناسان.نت حرفه ایی
14.1 هزار بازدید2 سال پیش
آموزش برنامه نویسی اندروید با پایتون و کیوی (Kivy) ـ تولید APK
24:36
آموزش برنامه نویسی اندروید با پایتون و کیوی (Kivy) ـ تولید APK
هم رویش
8.2 هزار بازدید3 سال پیش
02.آموزش ساخت ربات واتس اپ با پایتون، (WhatsApp Bot With Python) | نابغه ها
17:46
02.آموزش ساخت ربات واتس اپ با پایتون، (WhatsApp Bot With Python) | نابغه ها
سایت آموزشی نابغه ها
8 هزار بازدید3 سال پیش
آموزش جنگو Django برای طراحی وب سایت با پایتون (پروژه محور)
14:46
آموزش جنگو Django برای طراحی وب سایت با پایتون (پروژه محور)
هم رویش
6.4 هزار بازدید3 سال پیش
دوره آموزش هک با پایتون بخش2-پیدا کردن ای پی های شبکه
11:41
دوره آموزش هک با پایتون بخش2-پیدا کردن ای پی های شبکه
تیم امنیتی اولترا
7.9 هزار بازدید4 سال پیش
آموزش کتابخانه kivy | برنامه نویسی اندروید با پایتون (قسمت دوم)
52:36
آموزش کتابخانه kivy | برنامه نویسی اندروید با پایتون (قسمت دوم)
قدیر یلمه
4.7 هزار بازدید2 سال پیش
حیوانات ، انسان ها ، اتومات ها و .. از خود رفتار های مختلفی در محیطی که آن ها را احاطه کرده ، در شرایط مختلف  ، از خود نشان می دهند.

آن ها کارهای مختلفی را به عنوان باز خورد در جواب ورودی هایی که از محیط می گیرند انجام می دهند. بعضی از این عامل ها رفتار های خود را در طول زمان عوض می کنند

آن ها ممکن است با دادن ورودی های یکسان ، عمل های متفاوتی نسبت به حرکت های قبلی خود انجام دهند. چنین عاملی یاد می گیرد. شاخه یادگیری ماشین به مطالعه الگوریتم های

یادگیری که مشخص می کند تغییر در ورودی ها چگونه در رفتار عامل تغییر ایجاد می کند می پردازد.

الگوریتم های یادگیری به 3 دسته تقسیم می شوند :

    با ناظر

    بی ناظر

    تقویتی

در یادگیری با ناظر ، عامل با یک سری ورودی و خروجی مشخص آموزش داده می شود

در یادگیری بی ناظر ، عامل از محیط ، هیچ باز خوردی دریافت نمی کند. در مقابل عامل سعی می کند تا وردی ها را به صورت خوشه ها ، طبقه بندی ها یا … بازسازی کند.

و اعمال خود را بر طبق این طبقه بندی ها و نتیجه گیری ها انجام دهد.

اما در یادگیری تقویتی …

    معرفی یادگیری تقویتی

    برنامه نویسی پویا

    اجزا یک سیستم یادگیری تقویتی

        محیط

        تابع پاداش

        تابع مقدار

    Q-Learning

        معرفی

        الگوریتم یادگیری

        مثالی از یک عامل

        مثالی از برج هانوی

        اثبات همگرایی

        یادگیری Q برای MDP غیرقطعی

    روش های مونت کارلو در یادگیری تقویتی

        ویژگیها

        سیاست first visit MC

        کنترل مونت کارلو

        همگرایی مونت کارلو

        on line policy و off line policy

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    منابع

معرفی یادگیری تقویتی
در یک مسئله یادگیری تقویتی با عاملی روبرو هستیم که از طریق سعی و خطا با محیط تعامل کرده و یاد میگیرد تا عملی بهینه را بری رسیدن به هدف انتخاب نمید

lیادگیری تقویتی از ینرو مورد توجه است که راهی بری آموزش عاملها بری انجام یک عمل  از طریق دادن پاداش و تنبیه است

 بدون ینکه لازم باشد نحوه انجام عمل را بری عامل مشخص نمائیم.
lدو استراتژی اصلی بری ینکار وجود دارد:

    1.یکی استفاده از الگوریتم هی ژنتیکی

    2.و دیگری استفاده از روشهی آماری و dynamic programming

lمحیط مجموعه ی از S حالت ممکن است.
lدر هر لحظه t  عامل میتواند یکی از A  عمل ممکن را انجام دهد.
lعامل  ممکن است در مقابل عمل و یا مجموعه ی از اعمالی که انجام میدهد  پاداش   r را دریافت کند. ین پاداش ممکن است مثبت  و یا منفی )تنبیه(باشد
lعامل در محیط حرکت کرده و حالتها و پاداشهی مربوطه را به خاطر می سپارد.
lعامل سعی میکند طوری رفتار کند که تابع پاداش را ماکزیمم نمید.
lپاداش Rt مجموع پاداشی است که  عامل با گذشت زمانt جمع کرده است.

lفرض می کنیم  که اعمال عامل از قانونی مثل p تبعیت میکند که آنرا خط مشی و یاpolicy می نامیم.
lاز آنجائیکه Rt یک متغیر تصادفی است لذا امید ریاضی آن تحت یک خط مشی خاصو بری یک حالت معین برابر خواهد بود با:

 

 
هدف یادگیری تقویتی این است که یک خط مشی بهینه ای مثل p*  پیدا نماید به نحویکه مقدار امید ریاضی فوق را برای تمامی حالات ماکزیمم کند

 
    
    

برنامه نویسی پویا
یادگیری تقویتی با ترکیب  تکنیک  Dynamic Programming با یادگیری با کمک ناظر به حل مسئله میپردازد.

بطور کلی کاری که Dynamic programming انجام میدهد عبارت است ازحل یک مسئله چند متغیره از طریق حل مجموعه ای مسائل تک متغیرهl

مبنای dynamic programming بر پایه اصل بهینگی Bellman بنا شده است

اصل بهینگی Bellman
این اصل بسادگی بیان میکند که یک خط مشی بهینه باید دارای این خاصیت باشد که بدون توجه به حالت اولیه و تصمیمات اولیه گرفته شده، باقی تصمیمات باید با درنظر گرفتن حالت ایجاد شده از تصمیمات اولیه به خط مشی بهینه برسند.

در واقع Dynamic programming روشی است که برای حل یک مسئله از آخرین حالت ممکن شروع کرده  و آنچه را که در آن حالت امکان پذیر  است را بررسی مینماید، سپس با استفاده از اطلاعات بدست آمده از فرض بودن در آخرین حالت به حل حالت ماقبل آخر میپردازد و اینکار برای حالت های قبل از آن ادامه می یابد.

اجزا یک سیستم یادگیری تقویتی

    محیط
    تابع پاداش
    تابع مقدار

 

محیط
lدر RLعامل یادگیر بطور سعی و خطا با یک محیط پویا درگیر شده و یاد می گیرد که برای هر موقعیت چه عملی را انجام دهد.
lاین محیط باید قابل مشاهده ویا حداقل تا قسمتی قابل مشاهده برای عامل باشد. (partially observable)
lمشاهده محیط ممکن است از طریق خواندن اطلاعات یک سنسور، توضیح سمبلیک و غیره باشد.
lدر حالت ایده ال عامل باید بطور کامل قادر به مشاهده محیط باشد زیرا اغلب تئوریهای مربوطه بر اساس این فرض بنا شده اند.

تابع پاداش
lدر RLوقتی عامل  در یک حالت خاص عملی را انجام میدهد، در مقابل پاداش (reward or reinforcement) دریافت میکند. در این سیستم عامل وظیفه دارد تا پاداش دریافتی در دراز مدت را حداکثر نماید.  

lیکی از نکات طراحی یک سیستم RL  تعریف یک reinforcement functionمناسب با اهداف عامل است. اینکار به طرق مختلف انجام میشود.

l
lدر مسائل MDP  با شرایطی مواجه هستیم که عامل میتواند S حالت مجزا  را درمحیط  تشخیص دهد.این عامل قادر به انجام A عمل مجزا  میباشد.
lدر هر لحظه t  عامل حالت st را تشخیص داده و عمل at راانجام میدهد.
lمحیط در پاسخ به این عمل پاداش rt=(st,at)  را به عامل میدهد و به حالت بعدی st+1=d(st,at) میرود.
lتوابع r , d جزئی از محیط بوده و برای عامل ناشناخته هستند.
lدر MDP  توابع فقط به حالت و عمل فعلی بستگی داشته و از حالت وعمل های قبلی مستقل است.

 
مدلهای عملکرد بهینه :

lبرای اینکه یک عامل بتواند تاثیر رخدادهای آینده در انتخاب عمل مناسب برای حالت فعلی را در نظر بگیرد مدلهای مختلفی پیشنهاد شده است:

    ldiscounted cumulative reward

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

    finite horizon

 

 

    average reward

 

 

 

تابع مقدار
lمقدار یک حالت عبارت است ازمجموع مقدار پاداشی که با شروع از آن حالت و پیروی از خط مشی مشخصی که به حالت نهائی ختم شود،  دریافت میگردد.

lتابع مقدار یا Value Function عبارت است از نگاشتی ازstates به  state values که میتواند توسط هر تقریب زننده تابع نظیر یک شبکه عصبی تخمین زده شود.

مثال
lیک مسئله MDP با 16 حالت
lعامل دارای 4 عمل مختلف است: حرکت به چپ،  به راست، به بالاو به پائین                
lپاداش  برای تمامی حرکتها برابر -1 است.
lهدف رسیدن به دو گوشه سمت راست پائین و یا گوشه سمت چپ بالاست
lمقادیر نشان داده شده مقدار مورد انتظار برای هر حالت در صورت انجام یک حرکت تصادفی برای رسیدن به هدف است

                                                                                                                                                                                                                              optimal value function
lدر شکل مقابل مقادیر بهینه حالتها نشان داده شده است.
lدر صورتی که امکان بدست آوردن این مقادیر وجود داشته باشد میتوان با انجام یک جستجو به optimal policy نیز دست یافت.
lدر یادگیری تقویتی بجای یافتن  خط مش بهینه که مدل کردن آن میتواند مشکل باشد، میتوان تلاش نمود تا مقدار تابع بهینه حالتها را بدست آورد.

                                                                                                                                                                                                                                        optimal policy

 

 

تخمین تابع مقدار
lیادگیری تقویتی میتواند کار بسیار سختی باشدزیرا عامل در مقابل کاری که انجام میدهد پاسخ مستقیمی در مورد درست یا نادرستی آن دریافت نمیکند.
lبرای مثال عاملی که میخواهد از طریق شبیه سازی یک هواپیما را  هدایت نماید در هر لحظه مجبور است تا تصمیم جدید بگیرد و اگر بعد از هزاران عمل هواپیما سقوط نماید، عامل چگونه میتواند عملی که به سقوط هواپیما منجر شده را شناسائی نماید؟
lدر اینجا Dynamic Programming با معرفی دو اصل ساده سعی در ارائه راه حل مینماید:

    lاگر عملی  انجام شود که بلافاصله منجر به نتیجه بدی نظیر سقوط هواپیما گردد عامل باید یاد بگیرد که در دفعات بعدی در حالت مشابه آن عمل را تکرار نکند.لذا عامل باید از عملی که بلافاصله قبل از سقوط هواپیما انجام داده بود پرهیز کند.

    lاگر عملی در یک موقعیت خاص منجر به نتیجه بدی شد، باید از قرار گرفتن در آن موقعیت پرهیز نمود.بنا بر این اگر قرار گرفتن در جهت و موقعیت خاصی منجر به سقوط هواپیما میشود، عامل یاد میگیرد که از انجام عملیاتی که منجر به قرار گرفتنهواپیما در چنین شرائطی میگردند پرهیر نماید.

value Iteration
اگربتوان مقادیر تقریبی V* را توسط یک جدول نشان داد، در اینصورت میتوان برای بدست آوردن آن این جدول را جاروب نموده و بطور مدام مقدار حالتها را طبق رابطه زیر تغییر داد.

 
lاینکار تا  زمانی که تغییری در جدول رخ ندهد تکرار میشود.
lبرای انجام چنین عملی مدل دینامیکی سیستم لازم خواهد بود

 

 

 

 

Q-Learning
l

    معرفی
    الگوریتم یادگیری
    مثالی از یک عامل
    مثالی از برج هانوی
    اثبات همگرایی
    یادگیری Q برای MDP غیر قطعی

 

معرفی

حالت گسترش یافته الگوریتم Value Iteration است که برای مسایل  nondeterministic نیز بکار میرود.
lیادگیری Q-learning نوعی از یادگیری تقویتی بدون مدل است که بر پایه برنامه ریزی پویای اتفاقی عمل میکند.

در یادگیری Q –Learning بجای انجام یک نگاشت از States به مقادیر حالتها، نگاشتی از زوج state/action به مقادیری که Q-value نامیده میشوند انجام میگردد

Q Function
به هرزوج > حالت ، عمل < یک مقدار Q(s,a) نسبت داده میشود. این مقدار عبارت است از مجموع پاداشهای دریافت شده وقتی که از حالت S شروع و عمل  a را انجام وبدنبال آن خط مشی موجود  را دنبال کرده باشیم.الگوریتم یادگیری

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

lبرای یادگیری تابع Q میتوان از جدولی استفاده کرد که هر ورودی آن یک زوج <s,a>  به همراه تقریبی است که یادگیر از مقدار واقعی Q بدست آورده است.
lمقادیر این جدول با مقدار اولیه تصادفی ) معمولا صفر( پر میشود
lعامل  بطور متناوب وضعیت   فعلی S را تشخیص داده و عملی مثل a را انجام میدهد. سپس پاداش حاصله r(s,a) و همچنین حالت جدید ناشی از انجام عملs’=d(s,a) را مشاهده میکند.
lمقادیر جدول با استفاده از رابطه زیر تغییر میکنند:

 

 

 

شرح الگوریتم :

        به ازا هر q,a ، مقادیر جدول ورودی را صفر قرار بده
        حالت فعلی s را مشاهده کن
        تا بی نهایت انجام بده
            یک عمل را انتخاب کن و آن را اجرا کن
            پاداش r را دریافت کن
            حالت جدبد s را مشاهده کن
            جدول ورودی را برای (s,a) به روز کن

    حالت جدید را به عنوان s در نظر بگیر

lاز آنجائیکه در محیط یک حالت هدف جذب کننده absorbing state  در نظر گرفته میشود که با قرار گرفتن عامل درآن حرکت عامل متوقف میشود، عمل یادگیری بصورت اپیزودیانجام میشود.
lدر هر اپیزود عامل در یک محل تصادفی قرار داده میشود و تا رسیدن به حالت جذبی به تغییر مقادیر Q ادامه میدهد.
lاگر مقادیر اولیه Q  صفر در نظر گرفته شده باشند، در هر اپیزود فقط یکی از مقادیر که به مقدار نهائی نزدیکتر هستند تغییر کرده و بقیه صفر باقی میمانند.
lبا افزایش تکرار اپیزود ها این مقادیر غیر صفر به سایر مقادیر جدول گسترش پیدا کرده و درنهایت به مقادیر بهینه همگرا خواهند شدمثالی از یک عامل

یک خانه را به 5 اتاق فرض کنید که با A تا E مشخص شده اند. عامل می تواند از اتاقی به اتاق دیگر برود. F فضای خارج خانه است.

این فضا را می توان با یک گراف نمایش داد که آن را گراف حالت می نامیم

 

فضای F را  فضای هدف می نامیم و پاداش ها را برای هر حرکت به شکل زیر تعریف می کنیم. به دلیل دو طرفه بودن در ها ، یالها نیز دوطرفه می شوند

این هدف ، هدف جذبی نامیده می شود چرا که عامل پس از رسیدن به هدف ، در همان جا باقی می ماند.

حال فرض کنید که عامل در C قرار دارد و می خواهد با عبور از اتاق ها به F برسد. عامل از ترتیب عبور از اتاق ها برای رسیدن به هدف با خبر نیست.

حال می خواهیم از حالت و عمل کمی بیشتر صحبت کنیم. از هر اتاق ، به عنوان یک حالت نام می بریم و هر عمل را رفتن از اتاقی به اتاق دیگر تعریف می کنیم . در شکل ، اتاق ها با نود گراف و عمل ها با یال

گراف مایش داده شده اند.

عامل از C می تواند تنها به D برود و از آنجا تنها به B یا E . ارنباط بین نود های گراف ، نشاندهنده عمل ممکن توسط عامل است.

می توانیم گراف حالت و مثقدیر پاداش ها را در جدول پاداش زیر یا ماتریس R قرار دهیم :

علامت منها می گوید که از حالت سطر نمی توان به حالت ستون رفت.

اجازه دهبد که فرض کنیم

ماتریس اولیه Q برابر است با :

فرض کنید که در B هستیم . با توجه به ماتریس R یا می توانیم به D برویم یا به F. فرض کنید که با انتخاب تصادفی ، F را انتخاب کردیم.

حال که در حالت F هستیم ، با توجه به ماتریس R و سطر ششم آن ، می توانیم به سه حالت B،E یا F برویم . داریم :

حالت بعدی که F بود ، اکنون حالت فعلی می شود. چون F ، حالت هدف است ، پس یک اپیزود به پایان رسیده . Q ی به روز شده از این قرار است :

برای اپیزود بعدی از انتخاب تصادفی برای انتخاب حالت اولیه استفاده می کنیم. فرض کنید از D شروع می کنیم

به ماتریس R توجه کنید، می توانیم به سه حالت B،C و E برویم. فرض کنید با انتخاب تصادفی به B برویم. حال تصور کنید که در حالت B هستیم. به سطر دوم ماتریس پاداش R توجه کنید.

دو عمل رفتن به F یاD متصور است. حال مقدار Q را حساب می کنیم :

ماتریس Q می شود :

حالت بعدی که B است ، می شود حالت فعلی ؛ و چون حالت هدف نیست ، حلقه داخلی الگوریتم Q دوباره تکرار می شود.

از B می توان به D یا F رفت. با خوش شانسی فرض کنید که F انتخاب شد. از F می توان به B،E یا F رفت. حال Q را با نوجه به ماکزیمم پاداش ، محاسبه می کنیم :

که ماتریس Q را تغییر نمی دهد. چون F هدف است ، این اپیزود نیز خاتمه می یابد. ماتریس پایانی Q پس از اجرای الگوریتم به شکل زیر در می آید :

با نرمال کردن ماتریس به درصد ( تقسیم عناصر به بزرکترین عنصر) ماتریس بالا می شود :

و در نهایت :

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

کد 

 پیاده سازی الگوریتمی مربوط به reinforcement learning
پیاده سازی الگوریتم مربوط به یکی از مقالات موضوع reinforcement learning که تصویر الگوریتم و مقاله مربوط به آن پیوست شده اند همچنین در سایت زیر این مقاله پیاده سازی شده است که می توان برای کمک از آن اس
چهارده ساعت پیش با 1 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: 300,000 تومان
شبیه سازی میکروگرید با یادگیری تقویتی
با سلام من دارم پایان نامه م رو انجام میدم. بخش بزرگی از کار رو خودم انجام دادم. برای قسمت نوآوری و انجام اون به راهنمایی احتیاج دارم. میخوام که فردی که تو این زمینه مهارت زیادی داره راهنماییم کنه تا
سه روز پیش با 2 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: 750,000 تومان
تحلیل مثبت یا منفی بودن نظرات ثبت شده در سایت
salam,yek poroje ba python daram ke yedoone dataset daram va ba tahlil on bayad begim ke nazaraati ke mardom darbare ye kala midan mosbate ya na.
هفت روز پیش با 9 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: 750,000 تومان
کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ربات های بایپدال
75
فوری
یک مقاله در زمینه ربات های بایپدال رو باید یاد بگیرم که نیاز به تشریح و گرفتن نتایج مقاله (ایمپلمنت کردن کد) دارم.  کد های مقاله هم موجود است. اما چون زمینه کاری من نیست نیاز به توضیح دارم.
هشت روز پیش با 5 پیشنهاد رسیده
شبیه سازی مقاله مهندسی برق و توضیح آن
سلام وقت بخیر، یک مقاله ای دارم میخواستم شبیه سازی بشه و نتایجی که توی مقاله ذکر شده مجدد بدست بیان و توضیحات فارسی هم درباره شبیه سازی داده بشه حالا چه به صورت تایپ باشه یا ویس یا هرجور دیگه ای. ممنو
نه روز پیش با 10 پیشنهاد رسیده
پروژه پایانی در حوزه شبکه های عصبی
انجام پایان نامه صرفا پروپوزال و شبیه سازی ها و توضیحات . متن رو خودم مینویسم . میخوام پروپوزال و شبیه سای ها و توضیحات با شما باشه  لطفا مهندسین برق کنترل پیام بزارن صرفا

پروژه مخفی
مخفی پروژه ویژه
برای مشاهده اطلاعات پروژه لطفا وارد شود
نوزده روز پیش با 12 پیشنهاد رسیده
پروژه کلودسیم(50271))=/
سلام وقت بخیر 2 روز زمان دارم با کلود سیم انجام بشه
یک ماه پیش
پروژه مخفی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مخفی فوری
برای مشاهده اطلاعات پروژه لطفا وارد شود
یک ماه پیش با 1 پیشنهاد رسیده
پایتون (50198)
سلاممن رشته AI software Development هستم و برای درس machine vision و reinforcement learning پروژه میخوامشما در این زمینه میتونید کمک کنید؟در واقع من دنبال یه پروژه آماده هستمتا پایان مارچ فرست دارممن

شبیه سازی یک مقاله در مورد یادگیری تقویتی با عنوان به شرح پیوست با متلب
فوری
شبیه سازی یک مقاله در مورد یادگیری تقویتی با عنوان به شرح پیوست با متلب کد متلب با توضیحات و یک قابل ارایه میخوام
یک ماه پیش با 4 پیشنهاد رسیده
یک مقاله در مورد یادگیری تقویتی که با متلب شبیه سازی شده باشه
یک مقاله در مورد یادگیری تقویتی که با متلب شبیه سازی شده باشه نیاز دارم بهمراه کد و توضیحات و یک فایل ارایه
یک ماه پیش با 1 پیشنهاد رسیده
تدوین منحنی فرمان بهره‌‌برداری از مخازن آب با استفاده از الگوریتم بهینه سازی
پروژه ویژه
درخواست اینجانب تکمیل رساله دکتری است که فصل های  یک تا سه آن بطور کامل و بخشی از فصل چهارم آن نوشته شده است. موضوع آن تدوین منحنی فرمان بهره‌‌برداری از مخازن آب با استفاده از یک الگوریتم بهینه سازی زیس
چهار ماه پیش با 8 پیشنهاد رسیده
حل مارپیچ با الگوریتم Q Learning (RL)
تمامی توضیحات مورد نظر و فرمت های مورد نیاز در ۲ عکس آپلود شده موجود میباشد.
یک ماه پیش
شبیه سازی مقاله با عنوان reinforcement learning applied to forex trading
فوری
بنام خدا باسلام درخواست شبیه سازی و ترجمه مقاله با عنوان زیر در متلب را دارم. اصل مقاله هم به پیوست می باشد.  reinforcement learning applied to forex trading
یک ماه پیش با 5 پیشنهاد رسیده
شبیه سازی مقاله در زمینه Dynamic Resource Aware VNF Placement with Deep Reinforcement Learning for 5G Networks
سلام  شبیه سازی مقاله Dynamic Resource Aware VNF Placement with Deep Reinforcement Learning for 5G Networks بهمراه توضیح با ویدیو
یک ماه پیش
پروژه مخفی
مخفی فوری آگهی استخدام/ اعلان
برای مشاهده اطلاعات پروژه لطفا وارد شود
یک ماه پیش
پروژه یادگیری عمیق (44364))=/
#پروژه_جدید  #کدپروژه : 44364 44364: میخواستم پروژه ای تعریف کنم خدمتتون https://paperswithcode.com/paper/mobilenerf-exploiting-the-polygon#code این مقاله هست که کدش موجود هست. مانند سری قبلی من میخوا
یک ماه پیش با 4 پیشنهاد رسیده
برنامه نویسی یادگیری عمیق یا مدل های داده کاوی با پایتون
سلام ما دیتا مربوط به درخواست مشتریان که 50 هزار درخواست هست شامل ساعت و تاریخ ، نوع درخواست ، مکان که طول و عرض جغرافیایی هست را داریم  می خواهیم دو مدل پیش بینی انجام بدیم  در بازه زمانی کجاها بیشتر
یک ماه پیش با 9 پیشنهاد رسیده
شبیه سازی با متلب(47695)

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سلام یک تمرین درس یادگیری تقویتی  به شرح فوق دارم میخوام با متلب اجرا و شبیه سازی بشه، کد متلب و توضیحات به صورت کامنت و همچنین چند صفحه توضیح روش به عنوان خروجی کار میخوام. لطفا اطلاع بدیدبا استفاده
دو ماه پیش با 4 پیشنهاد رسیده
پروژه یادگیری عمیق (47458))=/
#پروژه_جدید #کدپروژه : 47458موضوع : پروژه یادگیری عمیق =/یه پروژه دارم با عنوان شناسایی حرکت به کمک یادگیری عمیق و pwc هستشمن یک مدل pwc رو تو کولب run کردممنتها این مدل دیتاست خودش رو داره که فایل بر
دو ماه پیش با 2 پیشنهاد رسیده
پروژه مخفی
مخفی پروژه ویژه
برای مشاهده اطلاعات پروژه لطفا وارد شود
دو ماه پیش با 5 پیشنهاد رسیده
انتخاب بهترین پلن join برای کوئری های sql با پایتون و یادگیری تقویتی عمیق
با سلام. یک پروژه به زبان پایتون داریم که در آن از یادگیری تقویتی، شبکه عصبی treeLstm و پایتورچ استفاده شده است. ورودی برنامه یک دیتاست شامل 21 جدول و 113 کوئری sql است. کار برنامه این است که بین بهتر

پیاده سازی الگوریتم یادگیری تقویتی
من یک مساله مسیر یابی وسیله حمل و نقل یا به اختصار vrp دارم که تابع هدفش چند متغیره هست، و این مدل به ازای هر متغیر در تابع هدف یک وزنی داره، حالا قراره من این وزن هارو تخمین بزنم، به این صورت که میای
دو ماه پیش با 11 پیشنهاد رسیده
پیاده سازى الگوریتم یادگیری تقویتی براى تخمین زدن وزن ها در مدل تابع هدف چند متغیره
من یک مساله مسیر یابی وسیله حمل و نقل یا به اختصار vrp دارم که تابع هدفش چند متغیره هست، و این مدل به ازای هر متغیر در تابع هدف یک وزنی داره
انجام پروژه های یادگیری تقویتی

انجام پروژه های یادگیری تقویتی ، ارائه خدمات انجام پروژه یادگیری تقویتی با متلب و پایتون ، سفارش پروژه یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) خود را به صدها متخصص حرفه ای  متلب پروژه بسپارید و با کیفیت عالی سفارش خود را تحویل بگیرید.

یادگیری تقویتی چیست ؟

یادگیری تقویتی از  شاخه های یادگیری ماشین می باشد که به بیشتر مربوط به روش های نظارت شده می باشد در یادگیری تقویتی با استفاده از یکی سری از مدل ها و روش های آزمون و خطا سعی در ارائه مدلی داریم که بتوانیم آن را تقویت کرده و در انتها مدل مناسب ارائه بدهیم امروزه یادگیری تقویتی به یکی از قوی ترین زیر شاخه ها در علم یادگیری ماشین تبدیل شده است یکی از اصلی ترین تفاوت های یادگیری عمیق با سایر روش های مرسوم در این حوزه در این است که در یادگیری تقویتی، هیچ گاه به عامل گفته نمیشود که کار درست در هر وضعیت کدام است و فقط به وسیله‌ معیاری، به عامل فهمانده می شود که یک عمل به چه میزان خوب و یا به چه میزان بد می باشد به همین دلیل امروزه یادگیری تقویتی به با توجه به مدلی که بر روی یک سیستم با ناظر اعمال میکند باعث میشود که سیستم به راحتی بتواند دقت خود را خروجی اعمال کند ما در یادگیری تقویتی تقویتی با روش های عامل و معلول سرکارو داریم همین عامل ها باعث ایجاد زیر رشته های در خود مدل میشود که باعث تقویت میشود.

ما چه نوع پروژه یادگیری تقویتی را میتوانیم انجام بدهیم ؟
انجام پروژه درسی یادگیری تقویتی
انجام پروژه یادگیری تقویتی با متلب
انجام تمرین یادگیری تقویتی
انجام پروژه یادگیری تقویتی با پایتون
انجام پروژه درس یادگیری تقویتی

 

انجام پروژه های یادگیری تقویتی

 

خدمات مشابه در متلب پروژه

انجام پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه پردازش تصویر

 

انجام پروژه یادگیری تقویتی با قیمت مناسب

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یادگیری تقویتی فرآیند نگاشت موقعیت‌ها به اقداماتی است که در نهایت منجر به حداکثر نمودن پاداش دریافتی می‌شود. بنابراین عامل یادگیرنده با انتخاب اقدامات و مشاهده نتایج آنها، سعی در حداکثر نمودن پاداش دریافتی می‌نماید. نکته قابل توجه این است که این اقدامات نه تنها پاداش دریافتی آنی را تحت تاثیر قرار می‌­دهد، بلکه تمامی پاداش­های بعدی را نیز متاثر می‌­سازد. این دو خصوصیت سعی و خطا و پاداش با تاخیر مهمترین وجه تمایز روش یادگیری تقویتی با سایر روش­ها است. در حقیقت  بخشی از یادگیری ماشین است که تلاش می‌کند کارهایی انجام دهد تا دستاورد موقعیت‌های خاص به حداکثر برسد. هدف الگوریتم‌های یادگیری تقویتی این است که بهترین کاری که می‌شود در یک موقعیت خاص انجام داد را پیدا کنند. امروزه یادگیری تقویتی به عنوان یکی از اصلی ترین شاخه های یادگیری عمیق امروزه کاربردهای فراوانی پیدا کرده است کاربرد یادگیری تقویتی در بالا بردن سطح دقت و خروجی یک سیستم می باشد که توسط زبان های برنامه نویسی مختلفی اجرا و پیاده سازی میشود متلب پروژه با توجه به اهمیت این موضوع تیم تخصصی از بهترین مجریان یادگیری تقویتی را در کنار هم جمع کرده است تا خیال شما از بابت سفارش آسوده باشد.

 

به متخصص پروژه یادگیری تقویتی مراجعه کنید

در سالیان اخیر سایت های بسیار در حوزه یادگیری تقویتی در حال فعالیت هستند که اصلا فعالیت مناسبی ندارند ما به شما در متلب پروژه اطمینان خاطر میدهیم معتبرترین سایت یادگیری تقویتی را انتخاب کرده اید.

نحوه انجام سفارش پروژه در موسسه متلب پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه یادگیری تقویتی توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه یادگیری تقویتی براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه یادگیری تقویتی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

نحوه سفارش پروژه یادگیری تقویتی به چه صورت می باشد ؟

برای ثبت سفارش انجام پروژه های یادگیری تقویتی خود میتوانید در تمام طول شبانه روز با کارشناسان متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران ما پاسخ گوی آنلاین به سوالات کاربران می باشند همچنین میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش اقدام به سفارش نمایید برای درخواست فوری پروژه هم از طریق تلگرام یا واتس آپ میتوانید توضیحات کامل پروژه موردنظر خود را برای ما ارسال کنید.

زمان پروژه یادگیری تقویتی به چه صورت است ؟

نحوه زمان دهی برای انجام پروژه های یادگیری تقویتی با توجه به وقت و زمانی که خوده کاربر تعیین میکند تنظیم شده و این موضوع به اطلاع مجری انجام کار خواهد رسید مجری موظف است که در زمان تعیین شده سفارش را آماده و ارسال نماید در برخی از سفارشات ارسالی ممکن است با توجه به پیچیدگی و سنگینی پروژه زمان بیشتری صرف شود که این موضوع به اطلاع مشتریان محترم خواهد رسید در صورت موافقت نسبت به ادامه فرآیند پروژه اقدام خواهد شد.

نحوه قیمت گذاری پروژه یادگیری تقویتی به چه صورت است ؟

پس از این سفارش انجام پروژه های یادگیری تقویتی  را برای گروه متلب پروژه ارسال شد کارگروه های تخصصی مربوط به سفارش پروژه موردنظر شروع به بررسی دقیق و کارشناسی نموده و مجموعه قیمت های اعلام شده جمع آوری میشود از میان تمامی قیمت ها اعلام شده کمترین قیمت که توسط مجریان اعلام شده خدمت مشتری اعلام میشود یکی از تفاوت های اصلی متلب پروژه با سایر موسسات مشابه همکاری با ۲۰۰ استاد حرفه ای می باشد.

اطمینان از کیفیت پروژه یادگیری تقویتی به چه صورت است ؟

با توجه به تجربه ۷ ساله متلب پروژه در انجام پروژه های یادگیری تقویتی و بهره گیری از ممتاز ترین کارشناسان این حوزه توانسته ایم بالاترین کیفیت و رضایت مندی در انجام پروژه کسب نماییم متلب پروژه با آموزش کامل حین پروژه شما را تمامی سایت ها و موسسات مشابه بی نیار خواهد کرد قیمت مناسب به همراه کیفیت عالی همواره از اصلی ترین رسالت های کاری متلب پروژه بوده است.
هزینه انجام پروژه یادگیری تقویتی با توجه به زمان آن چقدر است؟ چگونه از تضمین قیمت پروژه در متلب پروژه مطمئن شویم؟

هزینه انجام پروژه یادگیری تقویتی با توجه به زمان و حجم پروژه متغیر است. با این وجود در متلب پروژه بهترین قیمت ممکن را با توجه به کیفیت انجام آن به شما ارائه می دهیم.
نحوه ثبت سفارش برای انجام پروژه یادگیری تقویتی در متلب پروژه چگونه است؟ آیا راه های ارتباطی دیگری نیز وجود دارد؟انجام پروژه های یادگیری تقویتی

موسسه همیارپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه های یادگیری تقویتی آماده است تا پروژه های دشما عزیزان را با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه یادگیری تقویتی با شماره ۰۹۱۲۹۵۴۰۱۲۲ تماس بگیرید و یا به آیدی تلگرامی @fnalk پیام دهید.
ه پروژه های یادگیری تقویتی را میتواند انجام دهد؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    انجام پروژه های کمک درسی یادگیری تقویتی
    انجام پروژه های یادگیری تقویتی با نرم افزار متلب
    انجام پروژه درس یادگیری تقویتی
    قیمت مناسب پروژه های یادگیری تقویتی

 یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی شاخه ای از یادگیری ماشین می باشد که عامل agent را قادر به یادگیری در فضای تعاملی می کند. که اینکار با استفاده از آزمون و خطا و اعمال تجربیات شکل میگیرد. یادگیری تقویتی همانند یادگیری نظارت شده از نگاشت بین ورودی و خروجی استفاده می کند. در یادگیری تقویتی بازخوردهای فراهم شده جهت عامل مجموعه صحیحی از اعمال جهت انجام دادن وظیفه ای بکار می رود. برای فرموله کردن یک مسئله در یادگیری تقویتی، نیاز به موارد زیر است:

    محیط (Environment): شامل جهان فیزیکی است که عامل در آن عمل می‌کند.
    حالت (State): موقعیت کنونی عامل.
    پاداش (Reward): بازخورد از محیط.
    سیاست (Policy): راهی جهت نگاشت حالت عامل به عمل.
    ارزش (Value): پاداش آینده که یک عامل با اقدام به یک عمل در یک حالت ویژه ای به آن دست پیدا می کند.

ویژگی های مهم یادگیری تقویتی:

    دارای اهداف متفاوتی نسبت به دیگر یادگیری ها.
    هدف، پیدا کردن مدل داده مناسب که «پاداش انباره‌ای کل» (total cumulative reward) را برای عامل بیشینه است.

خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های شبکه عصبی
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های متن کاوی
انجام پروژه های یادگیری عمیق

برای انجام پروژه یادگیری تقویتی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های یادگیری تقویتی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه یادگیری تقویتی را میتوانیم برایتان انجام دهیم. کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های یادگیری تقویتی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های کمک درسی یادگیری تقویتی:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های کمک آموزشی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و در کلاس ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای یادگیری تقویتی ارائه خواهیم داد.

چرا پروژه یادگیری تقویتی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های یادگیری تقویتی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه یادگیری تقویتی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه یادگیری تقویتی به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های ی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ادگیری تقویتی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های یادگیری تقویتی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های یادگیری تقویتی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟
انجام پروژه یادگیری تقویتی

ژوئن 5, 2022 , admin    , پیغام بگذارید   

گروه هوش مصنوعی azsoftir آماده انجام پروژه هایه یادگیری تقویتی شما در زمان مناسب وکیفیت مطلوب می باشد ، برای ثبت سفارش خود می توانید ، از طریق شماره تماس 09367292276،ایمیل آدرس azsoftir@gmail.com  ،از طریق فرم ثبت کنید .
سرویس هایی که در زمینه یادگیری تقویتی قابل انجام هست ؟
انجام پروژه های یادگیری تقویتی در پایتون python
انجام پروژه های یادگیری تقویتی د آر R
انجام پروژه های یادگیری تقویتی متلب matlab
پروژه های یادگیری تقویتی

معنی یادگیری تقویتی چیست  ؟

یادگیری تقویتی زیر مجموعه یادگیری ماشین می باشد .در یادگیری ماشین دو نوع یادگیری وجود دارد ، یکی با ناظر نامیده می شود ، یعنی عملیات بر رویه مجموعه داده ای با برچسب دار  با الگوریتم هایه هوشمند انجام می شود ، در نوع بدون ناظر دقیقا قضیه بر عکس است ،یعنی داده ها بر چسب ندارند ،والگوزیتم ها خود داده ها رو بر اساس معیاری که تنظیم می شود ، جدا می کنند .در بررسی سه روش فوق ، یادگیری تقویتی با دو روش فوق تفاوت دارد .

یادگیری تقویتی مبتی بر آزمون خطا یاد می گیرد ،با انجام برخی از خطا واشتباه در محیط ماکسزیموم را می گیرد .یادگیری تقویتی در محفف انگلیسی

(Reinforcement learning )   می باشد که بصورت خلاصه RL خوانده می شود .

انواع مختلف الگوریتم های یادگیری عمیق
الگوریتم SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

این الگوریتم ،بر مبنایه انجام عملی بر اساس کارکرد مشخصی انجام می دهد ،یادگیری هم مبنای خاصی انجام می شود ،تفاوت الگوریتم SARsa با الگوریتم  Q- لرنینگ برایه حساب کردنه جایزه بعدی ، نیازمند داشتن همه حالت هایه یادگیری هست .

الگوریتم
الگوریتم Deep Q Neural Network

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

همان طور که از نامش پیداست کیو لرنینگ شبکه عصبی عمیق استفاده می کند .

زمانی از این الگوریتم استفاده میشود که تعداد حالت ها خیلی بیشتر شود ،در چنین حالتی تعداد حالت ها بیشتر می شود.

دلایل اسمه تقویتی برای الگوریتم های فوق چیست ؟

در یادگیری تقویتی عامل در محیط یادگیری قرار می گیرد ، با آزمون وخطا آموزش می بیند تا سر انجام به یک هدف برسد ، می توان نهایتا آن کمی شبیه یادگیری با نظارت ذکر کرد .

زمانی که هدف هایه اصلی پروژه وجوایز مشخص شد ، الگوریتم ها بصورت آزادانه عمل می کنند، بخاطر همین یادگیری تقویتی در دسته یادگیری با نظارت جای می گیرد .کلیت یادگیری تقویتی در زمینه یادگیری ماشین در دسته جداگانه قرار می گیرد .
کاربرد هایه الگوریتم هایه یادگیری تقویتی شد و به تشکیل جلسات آموزشی در مورد نحوه نگارش مقالات ISI اشتغال داشت. در سال 1387 به درخواست دانشجویان دانشگاه شریف و دیگر دانشگاه های معتبر سراسر کشور کار خود را گسترش داد و به ارائه آموزش نحوه انجام پایان نامه، مدل سازی، نگارش و استخراج مقاله از پایان نامه پرداخت. در سال 1389 با مجوز نمایندگی الزویر و دریافت مجوز فعالیت از وزارت علوم، تحقیقات و فناوری و با کمک اعضای هیأت علمی دانشگاه شریف، شهید بهشتی و امیرکبیر، موسسه پژوهشی اسکوپوس تأسیس شد و دپارتمان های کامپیوتر و برق شکل گرفت. در سال 1391 با پیشنهاد اعضای هیأت علمی دانشگاه علامه طباطبایی و تهران دپارتمان های مدیریت و حقوق شکل گرفت. در سال 1392 دپارتمان های عمران، معماری، مکانیک و صنایع، مواد و هوافضا تشکیل و تحت مجموعه دپارتمان های فنی مهندسی قرار گرفت. در سال 1393 دپارتمان های روانشناسی، زبان و ادبیات انگلیسی، زبان و ادبیات فارسی، فلسفه، هنر و گرافیک نیز تشکیل و تحت مجموعه دپارتمان های علوم انسانی قرار گرفت. موسسه پژوهشی اسکوپوس با 11 سال سابقه موفق در زمینه آموزش انجام پایان نامه، مقاله و پروژه های دانشجویی در خدمت دانشجویان عزیز داخل و خارج از کشور برای پایان نامه، پروپوزال، سمینار، تحقیق و پروژه های دانشجویی و همچنین تهیه مقالات کلاسی، مروری، علمی پژوهشی، ISC  و ISI در همه مقاطع تحصیلی کاردانی، کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا می باشد. با توجه به تأکید نماینده الزویر بر کیفیت بالا و قابل دفاع پایان نامه ها و امکان استخراج مقالات isi با ایمپکت قابل قبول از پایان نامه ها و نظارت مداوم نماینده وزارت علوم بر کیفیت انجام کارها در موسسه پژوهشیمساله مسیریابی ۲ عامل (ربات) شبیه سازی شده است. می توانید فایل pdf مقاله را از لینک زیر دریافت کنید.

لینک مقاله : https://www.civilica.com/Paper-ECCONF02-ECCONF02_002.html

استفاده از این پروژه برای دانشجویان درس یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، موضوع پایان نامه کارشناسی و پروژه های دانشجویی توصیه می شود. تمام کدهای لازم برای شبیه سازی این مقاله در ادامه آورده شده است.

 

ویژگی های این پروژه:

    شبیه سازی با نرم افزار متلب (MATLAB)
    نمایش سه بعدی (۳D) محیط تعریف شده و موانع موجود در محیط
    نمایش مسیر حرکت عامل ها (ربات ها)
    امکان اضافه و حذف کردن موانع
    امکان تغییر ابعاد محیط به ابعاد دلخواه
    امکان استفاده از جدول Q از پیش یادگیری شده
    دارای دو مدل از پیش یادگیری شده (جدول ارزش Q) بعد از گذشت ۱میلیون اپیزود و ۶۵۰هزار اپیزود

چکیده مقاله : دو عدد ربات (عامل) در یک محیط با ابعاد ۷*۸ قرار گرفته اند. ربات ها باید یادبگیرند با انجام آزمایشات هدفمند و با بهره گیری از یک سیاست بهینه، بعد از انجام چندین آزمایش، به محل target در صفحه حرکت کرده و آن را بردارند و سپس خود را به محل Goal برسانند و همچنین در طول مسیر از برخورد با موانع دوری کنند. تمام شبیه سازی ها در محیط نرم افزار MATLAB انجام گرفته است.انجام پروژه ماشین لرنینگ

پایاپروژه مفتخر است با سابقه ۵ ساله در انجام پروژه های یادگیری ماشین شما دانشجویان را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره ۰۹۱۰۸۷۶۰۲۸۶ تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید.
پایاپروژه چه پروژه های یادگیری ماشین را می تواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب
    انجام پروژه های کمک درسی شبکه عصبی
    انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون
    هزینه مناسب انجام پروژه شبکه عصبی

پروژه در زمینه یادگیری ماشین:

انجام پروژه های یادگیری عمیق

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های شبکه عصبی GMDH

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های مهندسی کامپیوتر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های پایتون (python)
یادگیری ماشین چیست؟

در دانش یادگیری ماشین به مبحث طراحی ماشین ها پرداخته می شود. تا از طریق روش ها و الگوریتم ها، یک ماشین بصورتی طراحی گردد که برنامه ریزی و اقدامات لازم را بتواند به مرحله عمل تبدیل کند. بجای آنکه داده ها به یک الگوریتم عمومی داده شوند، داده ها توسط الگوریتم براساس منطق خود ساخته می شوند. روش های یادگیری ماشین مختلف هستند که مهمترین آنها: نظارت شده، نظارت نشده و یادگیری تقویتی می باشد. و الگوریتم های یادگیری ماشین شامل این سه دسته می باشند.
انجام پروژه های کمک درسی یادگیری ماشین:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه های دانشجویی و کمک درسی به فعالیت خود بپردازد. و از آن جهت که اکثر کاربران ما دانشجویان عزیز می باشند، ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به دانشجویان عزیز ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست دانشجو میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه یادگیری ماشین نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.

جهت سفارش پروژه یادگیری ماشین چه باید کنم؟

برای سفارش پروژه یادگیری ماشین خود می توانید از طریق فرم ثبت سفارش در زیر اقدام کرده یا با شماره ۰۹۱۰۸۷۶۰۲۸۶ تماس حاصل فرمایید.
زمان و کیفیت انجام پروژه های یادگیری  ماشینچه مدت است؟

بحث زمان در انجام پروژه های یادگیری ماشین شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های یادگیری ماشین همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از انجام پروژه یادگیری ماشین  مطمانجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون دفتر نمایندگی الزویر در کشور در سال 1380 به درخواست دانشگاه صنعتی شریف در تهران تأسیس شد و به تشکیل جلسات آموزشی در مورد نحوه نگارش مقالات ISI اشتغال داشت. در سال1387  به درخواست دانشجویان دانشگاه شریف و دیگر دانشگاه های معتبر سراسر کشور کار خود را گسترش داد و به ارائه آموزش نحوه انجام پایان نامه، مدل سازی، نگارش و استخراج مقاله از پایان نامه پرداخت. در سال 1389 با مجوز نمایندگی الزویر و دریافت مجوز فعالیت از وزارت علوم، تحقیقات و فناوری و با کمک اعضای هیأت علمی دانشگاه شریف، شهید بهشتی و امیرکبیر، موسسه پژوهشی الزویر تأسیس شد و دپارتمان های کامپیوتر و برق شکل گرفت. در سال 1391 با پیشنهاد اعضای هیأت علمی دانشگاه علامه طباطبایی و تهران دپارتمان های مدیریت و حقوق شکل گرفت. در سال 1392 دپارتمان های عمران، معماری، مکانیک و صنایع، مواد و هوافضا تشکیل و تحت مجموعه دپارتمان های فنی مهندسی قرار گرفت. در سال 1393 دپارتمان های روانشناسی، زبان و ادبیات انگلیسی، زبان و ادبیات فارسی، فلسفه، هنر و گرافیک نیز تشکیل و تحت مجموعه دپارتمان های علوم انسانی قرار گرفت. موسسه پژوهشی الزویر با 11 سال سابقه موفق در زمینه آموزش انجام پایان نامه، مقاله و پروژه های دانشجویی در خدمت دانشجویان عزیز داخل و خارج از کشور برای پایان نامه، پروپوزال، سمینار، تحقیق و پروژه های دانشجویی و همچنین تهیه مقالات کلاسی، مروری، علمی پژوهشی، ISC  و ISI در همه مقاطع تحصیلی کاردانی، کارشناسی، کارشناسی ارشد ، دکترا می باشد. با توجه به تأکید نماینده الزویر بر کیفیت بالا و قابل دفاع پایان نامه ها و امکان استخراج مقالات isi با ایمپکت قابل قبول از پایان نامه ها و نظارت مداوم نماینده وزارت علوم بر کیفیت انجام کارها در موسسه پژوهشی الزویر، موسسه حساسیت زیادی بر کیفیت انجام پایان نامه ها، مقالات و پروژه های دانشجویی دارد و از همان مرحله تعیین موضوع تا دفاع نهایی توسط دانشجو کیفیت انجام کار رصد می شود.
انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning
انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی محبوب است. توسط Guido van Rossum ساخته شد و در سال 1991 منتشر شد. استفاده می شود برای:

توسعه وب (سمت سرور)،

توسعه نرم افزار،

ریاضیات،

برنامه نویسی سیستم

پایتون چه کاری می تواند انجام دهد؟

پایتون را می توان در سرور برای ایجاد برنامه های کاربردی وب استفاده کرد.

پایتون را می توان در کنار نرم افزار برای ایجاد گردش کار استفاده کرد.

پایتون می تواند به سیستم های پایگاه داده متصل شود. همچنین می تواند فایل ها را بخواند و تغییر دهد.

پایتون می تواند برای مدیریت داده های بزرگ و انجام ریاضیات پیچیده استفاده شود.

پایتون را می توان برای نمونه سازی سریع یا برای توسعه نرم افزار آماده تولید استفاده کرد.

چرا پایتون؟

پایتون روی پلتفرم های مختلف (ویندوز، مک، لینوکس، رزبری پای و غیره) کار می کند.

پایتون یک نحو ساده شبیه به زبان انگلیسی دارد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پایتون دارای نحوی است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد برنامه هایی را با خطوط کمتری نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی بنویسند.

پایتون بر روی یک سیستم مفسر اجرا می شود، به این معنی که کد را می توان به محض نوشتن اجرا کرد. این بدان معنی است که نمونه سازی می تواند بسیار سریع باشد.

پایتون را می توان به روشی رویه ای، شی گرا یا عملکردی درمان کرد.

خوب است بدانید

جدیدترین نسخه اصلی پایتون پایتون 3 است که در این آموزش از آن استفاده خواهیم کرد. با این حال، Python 2، اگرچه با چیزی غیر از به‌روزرسانی‌های امنیتی به‌روزرسانی نمی‌شود، اما همچنان محبوبیت زیادی دارد.

در این آموزش پایتون در یک ویرایشگر متن نوشته خواهد شد. نوشتن Python در یک محیط توسعه یکپارچه، مانند Thonny، Pycharm، Netbeans یا Eclipse امکان پذیر است که به ویژه هنگام مدیریت مجموعه های بزرگتر از فایل های Python مفید هستند.

Python Syntax در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی

پایتون برای خوانایی طراحی شده است و شباهت هایی به زبان انگلیسی با تأثیر ریاضیات دارد.

پایتون از خطوط جدید برای تکمیل یک دستور استفاده می کند، برخلاف سایر زبان های برنامه نویسی که اغلب از نقطه ویرگول یا پرانتز استفاده می کنند.

پایتون برای تعریف محدوده به تورفتگی، با استفاده از فضای سفید، متکی است. مانند محدوده حلقه ها، توابع و کلاس ها. سایر زبان های برنامه نویسی اغلب از براکت های فرفری برای این منظور استفاده می کنند.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

یادگیری ماشین : Machine learning مطالعه علمی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری مورد استفاده سیستم‌های کامپیوتری است که به ‌جای استفاده از دستورالعمل‌های واضح، از الگوها و استنباط برای انجام وظایف سود می‌برند. یادگیری ماشین علمی است که باعث می‌شود رایانه‌ها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص یاد بگیرند. به عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های نمونه یا “داده‌های آموزش” به منظور پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی آشکار، ایجاد می‌کنند.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

یادگیری ماشین در بسیاری زمینه‌ها از جمله مهندسی، کسب و کار، زبان‌شناسی و پزشکی کاربرد دارد. یادگیری ماشین در بسیاری جنبه‌های زندگی روزمره وارد شده‌است. برای نمونه، موتورهای جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشین آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌است. همین‌طور فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل که تصاویر افراد را شناسایی می‌کند نوعی از یادگیری ماشین است. فیلتر هرزنامه‌ها (یا اسپم) در ایمیل هم از کاربردهای یادگیری ماشین است.

اهداف و انگیزه‌ها

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

هدف یادگیری ماشین این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها بتوانند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفه مورد نظر پیدا کند. گستره این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهره مورد نظر تا فراگیری شیوه گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.

طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشین می‌شود گسترده‌است. به لحاظ نظری پژوهش‌گران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشین را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مؤلفه‌هایی از هر دو روی‌کرد هستند.

یادگیری ماشین کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشین، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پُربازده و بهینه‌تری داشته باشیم.

تقسیم‌بندی مسایل

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

یکی از تقسیم‌بندی‌های متداول در یادگیری ماشین، تقسیم‌بندی بر اساس نوع داده‌های در اختیار کارگزار هوشمند است. به سناریوی زیر توجه کنید:

فرض کنید به تازگی رباتی سگ‌نما خریده‌اید که می‌تواند توسط دوربینی دنیای خارج را مشاهده کند، به کمک میکروفن‌هایش صداها را بشنود، با بلندگوهایی با شما سخن بگوید (گیریم محدود) و چهارپایه‌اش را حرکت دهد. هم‌چنین در جعبه این ربات دستگاه کنترل از راه دوری وجود دارد که می‌توانید انواع مختلف دستورها را به ربات بدهید. در پاراگراف‌های آینده با بعضی از نمونه‌های این دستورها آشنا خواهید شد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اولین کاری که می‌خواهید بکنید این است که اگر ربات شما را دید خرناسه بکشد اما اگر غریبه‌ای را مشاهده کرد با صدای بلند عوعو کند. فعلاً فرض می‌کنیم که ربات توانایی تولید آن صداها را دارد اما هنوز چهره شما را یادنگرفته‌است. پس کاری که می‌کنید این است که جلوی چشم‌های‌اش قرار می‌گیرید و به کمک کنترل از راه دورتان به او دستور می‌دهید که چهره‌ای که جلوی‌اش می‌بیند را با خرناسه‌کشیدن مربوط کند. این‌کار را برای چند زاویه مختلف از صورت‌تان انجام می‌دهید تا مطمئن باشید که ربات در صورتی که شما را از مثلاً نیم‌رخ ببیند بهتان عوعو نکند. هم‌چنین شما چند چهره غریبه نیز به او نشان می‌دهید و چهره غریبه را با دستور عوعوکردن مشخص می‌کنید. در این حالت شما به کامپیوتر ربات گفته‌اید که چه ورودی را به چه خروجی مربوط کند. دقت کنید که هم ورودی و هم خروجی مشخص است و در اصطلاح خروجی برچسب‌دار[۴] است. به این شیوه یادگیری، یادگیری با نظارت[۵] می‌گویند.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

اینک حالت دیگری را فرض کنید. برخلاف دفعه پیشین که به ربات‌تان می‌گفتید چه محرکه‌ای را به چه خروجی ربط دهد، این‌بار می‌خواهید ربات خودش چنین چیزی را یاد بگیرد. به این صورت که اگر شما را دید و خرناسه کشید به نحوی به او پاداش دهید (مثلاً به کمک همان کنترل از راه دورتان) و اگر به اشتباه به شما عوعو کرد، او را تنبیه کنید (باز هم با همان کنترل از راه دورتان). در این حالت به ربات نمی‌گویید به ازای هر شرایطی چه کاری مناسب است، بلکه اجازه می‌دهید ربات خود کاوش کند و تنها شما نتیجه نهایی را تشویق یا تنبیه می‌کنید. به این شیوه یادگیری، یادگیری تقویتی می‌گویند.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

در دو حالت پیش قرار بود ربات ورودی را به خروجی مرتبط کند. اما گاهی وقت‌ها تنها می‌خواهیم ربات بتواند تشخیص دهد که آنچه می‌بیند (یا می‌شنود و…) را به نوعی به آنچه پیش‌تر دیده‌است ربط دهد بدون این‌که به‌طور مشخص بداند آن‌چیزی که دیده شده‌است چه چیزی است یا این‌که چه کاری در موقع دیدنش باید انجام دهد. ربات هوش‌مند شما باید بتواند بین صندلی و انسان تفاوت قایل شود بی‌آنکه به او بگوییم این نمونه‌ها صندلی‌اند و آن نمونه‌های دیگر انسان. در این‌جا برخلاف یادگیری با نظارت هدف ارتباط ورودی و خروجی نیست، بلکه تنها دسته‌بندی‌ی آن‌ها است. این نوع یادگیری که به آن یادگیری بی‌نظارت[۷] می‌گویند بسیار مهم است چون دنیای ربات پُر از ورودی‌هایی است که کسی برچسبی به آن‌ها اختصاص نداده اما به وضوح جزئی از یک دسته هستند.

یادگیری بی‌نظارت را می‌توان به صورت عمل کاهش بعد در نظر گرفت.

از آن‌جا که شما سرتان شلوغ است، در نتیجه در روز فقط می‌توانید مدت محدودی با رباتتان بازی کنید و به او چیزها را نشان دهید و نام‌شان را بگویید (برچسب‌گذاری کنید). اما ربات در طول روز روشن است و داده‌های بسیاری را دریافت می‌کند. در این‌جا ربات می‌تواند هم به خودی خود و بدون نظارت یاد بگیرد و هم این‌که هنگامی که شما او را راهنمایی می‌کنید، سعی کند از آن تجارب شخصی‌اش استفاده کند و از آموزش شما بهره بیش‌تری ببرد. ترکیبی که عامل هوشمند هم از داده‌های بدون برچسب و هم از داده‌های با برچسب استفاده می‌کند به یادگیری نیمه نظارتی می‌گویند.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

یادگیری با نظارت

یادگیری تحت نظارت، یک روش عمومی در یادگیری ماشین است که در آن به یک سیستم، مجموعه‌ای از جفت‌های ورودی – خروجی ارائه شده و سیستم تلاش می‌کند تا تابعی از ورودی به خروجی را فرا گیرد. یادگیری تحت نظارت نیازمند تعدادی داده ورودی به منظور آموزش سیستم است. یادگیری تحت نظارت خود به دو دسته تقسیم می‌شود: رگرسیون و طبقه‌بندی. رگرسیون آن دسته از مسائل هستند که خروجی یک عدد پیوسته یا یک سری اعداد پیوسته هستند مانند پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس اطلاعاتی مانند مساحت، تعداد اتاق خواب‌ها، و غیره و دسته طبقه‌بندی به آن دسته از مسائل گفته می‌شود که خروجی یک عضو از یک مجموعه باشد مانند پیش‌بینی اینکه یک ایمیل هرزنامه هست یا خیر یا پیش‌بینی نوع بیماری یک فرد از میان ۱۰ بیماری از پیش تعریف شده. با این حال رده‌ای از مسائل وجود دارند که خروجی مناسب که یک سیستم یادگیری تحت نظارت نیازمند آن است، برای آن‌ها موجود نیست. این نوع از مسائل چندان قابل جوابگویی با استفاده از یادگیری تحت نظارت نیستند. یادگیری تقویتی مدلی برای مسائلی از این قبیل فراهم می‌آورد. در یادگیری تقویتی، سیستم تلاش می‌کند تا تقابلات خود با یک محیط پویا را از طریق آزمون و خطا بهینه نماید. یادگیری تقویتی مسئله‌ای است که یک عامل که می‌بایست رفتار خود را از طریق تعاملات آزمون و خطا با یک محیط پویا فرا گیرد، با آن مواجه است. در یادگیری تقویتی هیچ نوع زوج ورودی – خروجی ارائه نمی‌شود. به جای آن، پس از اتخاذ یک عمل، حالت بعدی و پاداش بلافصل به عامل ارائه می‌شود. هدف اولیه برنامه‌ریزی عامل‌ها با استفاده از تنبیه و تشویق است بدون آنکه ذکری از چگونگی انجام وظیفه آن‌ها شود.

یادگیری با نظارت آماری

تعریف ریاضی یادگیری با نظارت

در یادگیری با نظارت، مثال‌های آموزشی به صورت جفت‌های ( x i , y i {\displaystyle x^{i},y^{i}} x^{i},y^{i}) که در آن هر نمونه به همراه بر چسب آن داده شده‌اند و i {\displaystyle i} i اندیس هر مثال در مجموعه مثال‌های آموزشی D {\displaystyle D} Dاست. هدف در این یادگیری بدست آوردن تابع f {\displaystyle f} f است که بتواند برای نمونه‌های ورودی دیده نشده x {\displaystyle x} xبر چسب مناسب را برگرداند یعنی f ( x ) {\displaystyle f(x)} f(x) را. نمونه و برچسب هر دو می‌توانند یک بردار باشند. اگر برچسب یک عدد حقیقی باشد مسئله پیش روی ما «رگرسیون» (Regression) نامیده می‌شود. اگر برچسب یک عدد صحیح باشد به مسئله «طبقه‌بندی» (Classification) گفته می‌شود.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

یادگیری بی‌نظارت

یادگیری بی‌نظارت یا یادگیری بدون نظارت (انگلیسی: Unsupervised Learning، در مقابل یادگیری بانظارت)، یکی از انواع یادگیری در یادگیری ماشین است. اگر یادگیری بر روی داده‌های بدون برچسب و برای یافتن الگوهای پنهان در این داده‌ها انجام شود، یادگیری، بدون نظارت خواهد بود.[۱] از انواع یادگیری بدون نظارت می‌توان به الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)، تخصیص پنهان دیریکله (LDA) و جاسازی لغات (Word Embedding) اشاره کرد.

مثالی از یادگیری بی‌نظارت

از یادگیری نظارت نشده در دنیای امروز می‌توان مثال‌های متعددی زد. یکی از پُرکاربردترین آن‌ها پیشنهادهایی است که به کاربران در شبکه‌های اجتماعی داده می‌شود. به عنوان مثال در اینستاگرام داده‌های زیادی از هر کاربر از جمله علایق شخصی، کسانی که دنبال می‌کند، دنبال‌کنندگان او وجود دارد. اینستاگرام براساس این داده‌ها، ویژگی‌های کابران را تعیین کرده و آن‌ها را خوشه‌بندی می‌کند. در نهایت با توجه به خوشه‌ای که کاربر درون آن قرار گرفته‌است، پیشنهادهای متعددی به وی در جهت درگیر کردن بیشتر او با این شبکه اجتماعی می‌دهد.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

یادگیری تقویتی

هدف یادگیری تقویتی بخشی که از یادگیری ماشین است این است که چگونه عامل‌های نرم‌افزاری، باید یک عمل را مناسب محیط انتخاب کنند تا پاداش بهینه بیشینه شود. این رشته به دلیل کلی بودن، در بسیاری از رشته‌های دیگر از جمله نظریه بازی، تئوری کنترل، تحقیق در عملیات، تئوری اطلاعات، بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی، سیستم‌های چند عامل، هوشمند جمعی، آمار و الگوریتم‌های ژنتیکی مورد مطالعه قرار می‌گیرد. در یادگیری ماشین، محیط به‌طور معمول به عنوان یک فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) معرفی می‌شود. بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از تکنیک‌های برنامه‌نویسی پویا استفاده می‌کنند. در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، فرضیه مبتنی بر دانش یک مدل دقیق ریاضی از MDP نیست، و هنگامی که مدل‌های دقیق غیرقابل دسترسی هستند مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در وسایل نقلیه خودران یا در یادگیری بازی در برابر حریف انسانی استفاده می‌شود.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

یادگیری دیکشنری پراکنده

یادگیری دیکشنری پراکنده یا فرهنگ لغت پراکنده یک روش یادگیری ویژگی است که در آن یک مثال آموزشی به عنوان ترکیبی خطی از توابع پایه ارائه می‌شود، و فرض بر این است که یک ماتریس پراکنده‌است. این مسئله از نوع به شدت سخت NP-hard است و حل تقریبی آن دشوار است. الگوریتم K-SVD یک روش اکتشافی معمول برای یادگیری دیکشنری پراکنده‌است. یادگیری دیکشنری پراکنده در چندین زمینه استفاده شده‌است. در دسته‌بندی، مسئله مشخص کردن کلاس‌هایی است که قبلاً دیده نشده‌اند متعلق به نمونه آموزشی اند. برای دیکشنری که در آن هر کلاس از قبل ساخته شده‌است، یک مثال آموزشی جدید با کلاس همراه است که به بهترین شکل توسط دیکشنری مربوطه نمایش داده می‌شود؛ مثلاً یادگیری دیکشنری پراکنده در تشخیص و جداسازی نویز تصویر استفاده شده‌است. ایده اصلی این است که تکه‌های تصویر تمیز و بدون نویز می‌تواند جداگانه توسط یک دیکشنری تصویری نشان داده شود، اما قسمت نویز نمی‌تواند.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

روش‌های جدید یادگیری ماشین

ماشین سازنده متغیر همبسته بالا  (HCVCM)

این الگوریتم یک مدل ترکیبی جدید برای بهبود مدلهای رگرسیون و مدلهای شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی پدیده‌ها و عملکرد مواد است. ماشین سازنده متغیر همبسته بالا (HCVCM) سعی دارد متغیرهای جدیدی را به جای متغیرهای اولیه ایجاد کند که در بهبود دقت مدل‌ها موثرتر هستند. این متغیرها از متغیرهای اولیه با استفاده از توابع ریاضی متغیرهای جدیدی ایجاد می‌کند، به گونه ای که ارتباط بیشتری با خروجی و همبستگی کمتری با ورودی‌های دیگر دارند. در HCVCM سه مرحله وجود دارد. اول، با استفاده از چندین توابع ریاضی متغیرهای جدیدی ایجاد می‌کنند. سپس متغیرهای جدید انتخاب می‌شوند، که در مقایسه با متغیرهای اولیه ضریب همبستگی بیشتری با خروجی دارند. در مرحله سوم فقط متغیرهای جدیدی انتخاب می‌شوند که همبستگی آن‌ها کمتر از همبستگی بین متغیرهای اولیه است. این روش در سال ۲۰۲۰ توسط آیدین شیشه‌گران ارائه شد.

انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون های دانشجویی تقویتی عمیق لرنینگ در پایتون متلب کامسول r python machine deep reinforcement learning

بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

امروزه با توجه به گستردگی زبان‌های برنامه‌نویسی، علاقه‌مندان به این بخش از هوش مصنوعی از زبان‌های مختلفی استفاده می‌کنند. پُراستفاده‌ترین این زبان‌ها عبارتند از:

پروژه یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در حال حاضر، اکثر سازمان ها و شرکت ها ناگزیرند که با تکنولوژی پیش روند و برای رونق کسب و کار خود به تبلیغات گسترده بپردازند. همچنین، بسیاری از شرکت‌های پیشرو امروزی، مانند فیس‌بوک، گوگل و اوبر، انجام پروژه ماشین لرنینگ را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل کرده اند. ماشین لرنینگ از توسعه محصولات جدید پشتیبانی می کند و برای بسیاری از شرکت ها به یک تمایز رقابتی مهم تبدیل شده است.
انجام پروژه ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ (Machine learning) نوعی هوش مصنوعی است که به برنامه‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد تا در پیش‌بینی نتایج دقیق‌تر شوند؛ بدون اینکه به صراحت برای این کار برنامه‌ریزی شده باشند. الگوریتم های ماشین لرنینگ از داده ها به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی استفاده می کنند.

 

ماشین لرنینگ کلاسیک اغلب بر اساس نحوه ی یادگیری الگوریتم، در پیش‌بینی دقیق‌تر طبقه‌بندی می‌شود. در انجام پروژه ماشین لرنینگ چهار رویکرد اساسی وجود دارد: یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی. نوع الگوریتمی که در انجام پروژه ماشین لرنینگ استفاده می شود، بستگی به نوع داده‌هایی دارد که پیش‌بینی خواهند شد.
13663535 life style working 02 1 1 1024x1024 - انجام پروژه ماشین لرنینگ
12982910 5124556 1 - انجام پروژه ماشین لرنینگ
انجام پروژه

موارد استفاده انجام پروژه ماشین لرنینگ از پیش بینی رفتار کاربر گرفته تا تشکیل سیستم عامل برای خودروها را شامل می شود. الگوریتم‌های انجام پروژه ماشین لرنینگ، با جمع‌آوری داده‌ها، تداعی‌ها را می­آموزند و به تیم‌ها کمک میکنند تا ابتکارات توسعه محصول و بازاریابی را مطابق با تقاضای کاربر تنظیم کنند. برخی از شرکت ها از ماشین لرنینگ به عنوان محرک اصلی در مدل های تجاری خود استفاده می کنند. برای مثال، گوگل از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای نمایش تبلیغات در جستجوها استفاده می­کند.

علاوه بر این، یکی از چالش برانگیزترین مراحل انجام پروژه ماشین لرنینگ، پروژه برنامه نویسی است. انواع مختلف پروژه برنامه نویسی وجود دارد که از جمله معروفترین آن ها در ماشین لرنینگ، پایتون است. اجرای پروژه پایتون علیرغم ساده بودن، بسیار محبوب و پرکاربرد است و برای محاسبات پیچیده و آنالیز داده ها استفاده می شود. از این رو، موسسه شریف پروژه با انجام پروژه ماشین لرنینگ و ارایه زبان های مختلف برنامه نویسی تاثیرات عمیقی در روند کسب و کارتان ایجاد می کند تا بتوانید فعالیت های خود را توسعه دهید.
شریف پروژهپروژه طراحی مسیر برای خودروی رباتیک با الگوریتم یادگیری تقویتی ماشین با MATLAB

    تولید کننده: سید محسن عمویی
    شناسنامه: MC4-1021
    زبان برنامه نویسی: MATLAB
    سریال برنامه: MC4-1021
    سفارش دهنده: مارکت کد
    فایل معرفی محصول: لینک

    2,546,250تومان
    قیمت بدون مالیات: 2,037,000تومان

0 نظر / نظر بدهید

    توضیحات
    خصوصیات
    نظرات (0)

عنوان کامل پروژه:

پروژه طراحی مسیر برای خودروی رباتیک در محیط پارکینگ با استفاده از الگوریتم یادگیری تقویتی ماشین با استفاده از نرم افزار MATLAB

در این پروژه به بررسی مسئله مسیریابی برای اتومبیل خودران در یک پارکینگ عمومی، با استفاده از نرم افزار MATLAB ( متلب ) پرداخته شده است. خروجی حاصل از این پروژه به انتخاب حرکت مناسب در هر نقطه از پارکینگ مربوط می‌­شود. برای به دست آوردن سیاست بهینه از روش‌های مختلف یادگیری ماشین استفاده می­‌شود. روش­‌های مورد بررسی عبارتند از:R-Learning  ،TD(0)  ،SARSA و Q-Learnin. این روش­ها به همراه روش‌ Dynamic-Programming بر روی محیط پارکینگ و اتومبیل خودران پیاده شده‌اند و کارایی آنها بر اساس ویژگی‌های مختلف روش­های یادگیری بر روی این محیط بررسی شده است. در این پروژه با اعمال روش‌­هایی که بر مبنای مدل محیط نمی‌­باشند مسئ­له طراحی مسیر انجام شده است. برتری این روش بر رو‌‌ش‌­های دیگر، این است که می­توان آن را در محیط­‌های مختلف به غیر از پارکینگ نیز اجرا کرد.

توانمندی‌های کد:

1- پیدا کردن مسیر بهینه برای پارامترهای مختلف محیط و یادگیری با روش Policy Iteration

۲- پیدا کردن مسیر بهینه برای پارامترهای مختلف محیط و یادگیری با روش Value Iteration

آنچه در این کد خواهیم آموخت:

1- آشنایی با تاثیر پارامترهای یادگیری

2- شناخت روش‌های مختلف یادگیری برمبنای مدل آزاد

3- شناخت تفاوت‌های روش Policy Iteration و Value Iteration

4- شناخت روش‌های Sarsa، Q_learning، R_learning و TD0

5- پی بردن به معایب و مزایای روش‌های مدل آزاد

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

6- حل مسئله پارکینگ با پارامترهای مختلف با استفاده از نرم افزار MATLAB ( متلب )

7- پی بردن به تاثیر پارامترهای پارکینگ در رفتار افراد

در این دوره آموزشی، هوشمندترین ترکیبی از Q-Learning عمیق، گرادیان سیاست، Actor Critic، و DDPG را یاد خواهید گرفت.

آنچه یاد خواهید گرفت:

    Q-Learning
    Q-Learning عمیق
    گرادیان سیاست
    Actor-Critic
    گرادیان سیاست قطعی عمیق (DDPG)
    الگوریتم تاخیر دوقلو DDPG  TD3)
    تکنیک های بنیادی یادگیری تقویتی عمیق
    چگونگی پیاده سازی یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته که چالش برانگیزترین برنامه‌های مجازی را انجام می دهد

توضیحات دوره:

به دوره یادگیری تقویتی عمیق 2.0 خوش آمدید!

در این دوره آموزشی، یادگیری و پیاده سازی یک مدل هوش مصنوعی فوق‌العاده هوشمند به نام الگوریتم تاخیر دوقلو DDPG ارائه خواهد شد که تکنیک‌های پیشرفته در هوش مصنوعی از جمله  Double Deep Q-Learning، گرادیان سیاست و  Actor Critic را ترکیب می‌کند. این مدل به قدری قوی است که برای اولین بار در دوره‌های آموزشی ارائه شده، می‌توان چالش‌برانگیزترین برنامه‌های هوش مصنوعی مجازی را حل کرد (آموزش یک مورچه/عنکبوت و یک انسان‌نما برای راه رفتن و دویدن در یک میدان).

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

    دانشمندان داده که می خواهند مهارت های هوش مصنوعی خود را به سطح بالاتری برسانند.
    متخصصان هوش مصنوعی که می‌خواهند فیلد اپلیکیشن ها را گسترش دهند.
    مهندسانی که در حوزه فناوری و اتوماسیون کار می کنند.
    بازرگانان و شرکت هایی که می خواهند از این بازی جلوتر باشند.
    دانشجویان برنامه‌های مرتبط با فناوری که می‌خواهند شغلی را در علم داده، یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی دنبال کنند.
    هر کسی که علاقه زیادی به هوش مصنوعی دارد.یادگیری ماشین
 یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که کاربردهای بسیار وسیعی دارد. اصطلاح انگلیسی آن machine learning است. در واقع به تنظیم و کشف شیوه‌ها و الگوریتم‌های می‌پردازد که بر اساس آن سامانه‌ها و رایانه‌ها توانایی یادگیری پیدا می‌کنند.امروزه در دانشگاه ها یادگیری عمیق بحث داغی است و تعداد انجام پروژه یادگیری ماشین و انجام پایان نامه یادگیری ماشین در دانشگاه ها گواه این امر است .

 هر بار شما مطلبی را در گوگل سرچ می‌کنید در واقع گوگل از یادگیری ماشین جهت نمایش بهترین گزینه به شما استفاده می‌کند و ترتیب این رتبه‌ها بر اساس یادگیری ماشین است که با ادامه خواندن این مقاله درک بیشتری از مفهوم آن پیدا خواهید کرد. هنگامی که فیسبوک تصویر شما را می‌شناسد یا زمانی که برنامه ایمیل شما برخی از ایمیل‌ها را به عنوان اسپم یا هرزه نگاری می‌شناسد اینها همه یادگیری ماشین است .

تعریف یادگیری ماشین: علمی است که کامپیوترها بدون اینکه یک برنامه کاملاً مشخص است در مورد موضوعی داشته باشند موضوع خاصی را در طول زمان یاد می‌گیرند.
 تاریخچه یادگیری ماشین

 آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۹ زمانی که در IBM کار می‌کرد ، عبارت یادگیری ماشین را به وجود آورد ساموئل یکی از پیشروهای حوزه بازی‌های کامپیوتری و هوش مصنوعی است و اصطلاح یادگیری ماشین الهام گرفته شده از الگو شناسی و نظریه یادگیری محاسباتی است. در واقع در یادگیری ماشین الگوریتمهای ساخته و طراحی می‌شوند که صرفاً از دستورات برنامه پیروی نمی‌کنند در واقع از طریق داده‌های ورودی مدل سازی ، پیش بینی و تصمیم گیری می‌کند . از یادگیری ماشین زمانی استفاده می‌شود که برنامه نویسی الگوریتم‌های سریع با عملکرد مناسب در آنها سخت یا نشدنی است.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین
هدف یادگیری ماشین

 هدف از یادگیری ماشین در واقع این است که کامپیوترها به معنی عام آن با افزایش داده‌ها بهره وری بهتری در طول زمان پیدا کند برای مثال این یادگیری می‌تواند در تشخیص خودکار چهره‌ها استفاده شود یا حتی فراتر از آن در گام برداری ربات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه انجام شود.

در یادگیری ماشین دو نوع پژوهش وجود دارد و پژوهش نوع اول طراحی روش‌های یادگیری نوین است و پژوهش نوع دوم در واقع استفاده از آن در در حوزه‌های جدید می‌باشد.
 انواع یادگیری

 برای درک انواع یادگیری‌ها در ماشین و به خاطر سپاری آن در ذهن سناریوی طراحی می‌کنیم و با آن به شرح انواع یادگیری‌ها می‌پردازیم. برای تأثیر این موضوع یک فرضیه را در نظر بگیرید و فرض کنید ربات سگ نمایی خریداری کرده‌اید این ربات با استفاده از دوربین‌هایش می‌تواند محیط اطراف را ببیند با استفاده از میکروفون‌هایش صدا را بشنود و با بلندگوها به صورت محدود با شما سخن بگوید و این ربات سگ نما همچنین دارای قابلیتی است که می‌توان به او دستورهای را از دور داد.
 یادگیری با نظارت

 برای مثال شما می‌خواهید اولین چیزی را که به او یاد بدهید این باشد که اگر او شما را دید خرناس بکشند ولی اگر غریبه‌ای را دید پارس کند ، فرض بگیرین سگ شما توانایی تولید چنین صداهایی را دارد اما او نمی‌تواند فرق بین شما و غریبه‌ها را درک کنند برای اینکه به این منظور برسیم شما رو به روی دوربین چشمی او می ایستید و از زوایای مختلف عکس‌هایی از شما می‌گیرد و رسماً این عکسها را با صدای خرناس مرتبط می‌کنید ، از سوی دیگر تصاویر غریبه را با صدای پارس مرتبط می‌کنید در این حالت شما به کامپیوتر موجود در سگ گفته‌اید که چه ورودیها را به چه خروجی‌هایی مرتبط کند در واقع هم ورودی و هم خروجی مشخص است ، این شیوه یادگیری را یادگیری با نظارت می‌گویند.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین
 یادگیری تقویتی

 حالت دیگری را شما فرض بگیرید در این حالت شما به سگتان می‌گوید چه ورودی‌هایی را به چه خروجی‌های مرتبط کند و شما به او این فضا را می‌دهید تا خود چنین چیزی را یاد بگیرد در واقع شما به سمت او می‌روید و اگر خرناس کشید به او پاداش می‌دهد و اگر پارس کرد او را تنبیه می‌کنید و البته پاداش و تنبیه بوسیله همان کنترل از راه دور انجام می‌شود. در این حالت کامپیوتر درون سگ خود به کاوش می‌پردازد و با توجه به پاداش‌ها و تنبیه‌ها یاد می‌گیرد چه ورودی هایی را به خروجی‌هایی مرتبط کند این شیوه یادگیری را یادگیری تقویتی می گویند.
 یادگیری بی نظارت

حالا فرض بگیرید سگ شما نمی تواند فرقی بین شما و یک صندلی را بدانند و تصور کنید ورودی‌هایی که به سیستم کامپیوتری یک سگ را وارد می‌شود چه تعداد وسیعی است در واقع در این حالت سگ شما باید بتواند تشخیص دهد، چه می‌بیند چه می‌شنود و … و این داده ها را به نوعی به آنچه که بیشتر دیده مرتبط کند . اینجا ما به دنبال ارتباط ورودی‌ها و خروجی‌ها نیستیم در واقع در این مرحله ما به دنبال دسته بندی هستیم این نوع یادگیری را به یادگیری بی نظارت می گویند.
 یادگیری نیمه نظارتی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 سگ شما در طول روز روشن است و در دنیای واقعی ورودی‌های بسیاری را از محیط می‌گیرد و قاعدتاً زمانی را که شما با او سپری می‌کنید وسایلی را به او نشان می‌دهید و نامشان را می گویید به اصطلاح برچسب گذاری می‌کنید. زمان کمی است و در واقع سگ شما برخی از مطالب را از شما می گیرد و برخی دیگر را بدون نظارت شما از تجربه شخصی خود بهره می‌گیرد در واقع داده‌های او بخشی برچسب دار و بخشی بدون برچسب است این نوع یادگیری را یادگیری نیمه نظارتی می گویند.
 کاربردهای یادگیری ماشین

 همانطور که گفتیم یادگیری ماشین دارای کاربردهای بسیار وسیعی در سطح صنعت ، تجارت ، پزشکی و غیره است اما می‌خواهیم به طور مشخص چندین کاربرد اساسی یادگیری ماشین را نام ببریم و توضیح مختصری در مورد هر کدام بدهیم.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین

 سرویس‌های مالی

 معمولاً بانک‌ها و کسب و کارهایی که در صنعت مالی از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند به دنبال دو هدف عمده از این موضوع هستند یک شناسایی بینش‌های مهم در داده‌ها ، دو پیشگیری از تقلب . در واقع در بینش‌های مهم در داده‌ها آنها به دنبال فرصت‌های سرمایه گذاری هستند تا به سرمایه گذاران زمان مناسب و جای مناسب را برای سرمایه گذاری اطلاع دهند از طرف دیگر داده کاوی می‌تواند مشتریانی که دارای پروفایل‌هایی با ریسک بالا هستند را شناسایی کنند از نظارت سایبری جهت بررسی مواردی که نشان دهنده تقلب می‌باشد استفاده کند.

 نفت و گاز

 جالب است بدانید که در صنعت نفت و گاز استفاده از یادگیری ماشین بسیار فصلی است برای مثال

     یافتن منابع جدید انرژی
     پیش بینی خرابی سنسور پالایشگاه‌ها
    آنالیز مواد معدنی موجود در زمین
    تسهیل توزیع نفت برای افزایش بهره وری و مقرون به صرفه بودن آن

 بازاریابی و فروش

 قطعاً به به فروشگاه‌های اینترنتی بزرگ جهان سرزده و احتمالا از آنها خرید کردیم برای مثال وقتی شما در آمازون جستجو می‌کنید و یا خرید می‌کنید آمازون از داده های مربوط به خریدها و جستجوها استفاده می‌کند و پیشنهادهای جدیدی را به شما ارائه می‌دهد این یکی از توانایی‌های ثبت داده ، آنالیز آن و استفاده از آن برای سفارشی سازی یک تجربه خرید است.

 حمل و نقل

شرکت‌های تحویل بار ، حمل و نقل عمومی و سازمان‌های ترابری آنالیز داده‌ها و مدل سازی جنبه‌های یادگیری ماشینی ابزارهای معینی برای اینکه از شرکت‌ها می‌باشد. آنالیز داده‌ها برای شناسایی الگوها و روندها نقش کلیدی در صنعت حمل و نقل دارد که بر کاراتر نمودن مسیرها پیش بینی مسائل بالقوه برای افزایش قابلیت سود دهی می‌کند.انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پایان نامه یادگیری ماشین

 

 

     زبان شناسی
    بازاریابی
     کنترل یادگیری ماشین
    ادراک ماشین
     تشخیص پزشکی
    اقتصاد
    بیمه

 

کاربردهای دیگر یادگیری ماشین:

    شیمی انفورماتیک
     طبقه بندی رشته های DNA
    آناتومی محاسباتی
     بینایی ماشین از جمله شناسایی اشیاء
    شناسایی کارت اعتباری جعلی
     بازی عمومی (general game playing)
     بازیابی اطلاعات

 
نرم افزارهای یادگیری ماشین

در انجام پروژه یادگیری ماشین از نرم افزارهای متعددی از جمله نرم افزار رپید ماینر و … استفاده میشود .
ارتباط داده کاوی با یادگیری ماشین

در واقع در انجام پروژه داده کاوی از تکنیک های یادگیری ماشین و تا حدودی آمار استفاده می شود داده کاوی توسط متخصص داده کاوی یا اصطلاحا همان داده کاو  انجام می شود. در واقع داده کاو یک مجموعه داده دارد که در این مجموعه داده او به دنبال کشف دانش پنهان و ارتباط‌های پنهان میان المان هایی است که می‌توانند به بینش و دانش جدیدی منجر شود.  معمولاً این داده ها بسیار حجیم و پیچیده و در عین حال دارای نواقص و اشکالات متعددی هستند ، با استفاده از الگوریتم های موجود در داده کاوی کشف دانش از دل این داده ها به دست می آید
 نتیجه گیری

امروزه در بسیاری از حوزه‌های پژوهشی در زمینه هوش مصنوعی نمی‌توانیم به عنوان یک هدف نامشهود یادگیری ماشین را در نظر بگیرید. یادگیری ماشینی یک ستاره فراموش شده است که در پشت پرده مشغول فعالیت است و همه تلاشش را برای پاسخگویی به سوالاتی که به دنبالش هستیم میکند . یادگیری ماشینی نوعی واقعیت است که هم اکنون برای بهبود سرویس‌های مورد استفاده انسان به کار گرفته می‌شود . انجام پروژه های یادگیری ماشین هر لحظه در حال رخ دادن است و در حال ساخت آینده ی ما …

 
آکادمی داده‌کاوی
آکادمی داده‌کاوی
دیدگاهتان را بنویسید ی ماشین؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یادگیری ماشین ML الگوریتم‌­های بسیار زیادی دارد اما می­‌توان آن­‌ها را در سه دسته اصلی زیر طبقه‌بندی کرد.

    یادگیری با نظارت (Supervised ML): یادگیری با استفاده از نمونه داده ها و برچسب آنها
    یادگیری بی نظارت (Unsupervised ML): یادگیری با استفاده از شباهت بین نمونه داده ها
    یادگیری تقویتی (Reinforcement ML): یادگیری براساس آزمون و خطا و در تعامل با محیط

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) نوعی روش یادگیری در حوزه‌ی یادگیری ماشین (Machine Learning) است. در یادگیری ماشین دو نوع یادگیری با ناظر (Supervised Learning) و بدون ناظر (Unsupervised Learning) هم داریم. در مقایسه این سه روش، یادگیری تقویتی کمی با دو روش دیگر متفاوت است. تفاوت اصلی میان یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با روش های دیگر یادگیری ماشین، در این است که در یادگیری تقویتی، هیچ گاه به عامل (Agent) گفته نمی‌شود که کار درست در هر وضعیت کدام است و فقط به وسیله‌ی معیاری، به عامل فهمانده می شود که یک عمل (Action) به چه میزان خوب و یا به چه میزان بد می باشد. این وظیفه‌ عامل یادگیرنده (Learner) می باشد که با در دست داشتن این اطلاعات، یاد بگیرد که بهترین عمل در هر وضعیت کدام است. این موضوع، بخشی از نقاط قوت خاص یادگیری تقویتی است. در یادگیری تقویتی یک هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) با موقعیتی شبیه به یک بازی روبه‌رو می‌شود. کامپیوتر برای یافتن راه‌حلی برای مسئله از روش آزمون‌وخطا استفاده می‌کند. برای اینکه ماشین بتواند آنچه برنامه‌نویس می‌خواهد انجام دهد، پاداش یا مجازاتی را برای اعمال خود دریافت می‌کند. هدف ماشین به‌ حداکثر رساندن پاداش‌های دریافتی است. اگرچه برنامه‌نویس سیاست‌هایی را برای دریافت پاداش (منظور همان قوانین بازی است) تعیین می‌کند، هیچ پیشنهادی به مدل برای نحوه‌ی حل بازی نمی‌دهد. ماشین یا همان هوش مصنوعی باید تشخیص دهد چطور از نتایجی که در هر اقدام به دست می‌آورد برای رسیدن به هدف نهایی استفاده کند. از این طریق، مسائل پیچیده‌ی تصمیم‌گیری در اغلب اوقات می‌توانند با فراهم کردن کمترین میزان اطلاعات مورد نیاز برای حل مسأله، حل شوند. در بسیاری از حیوانات، یادگیری تقویتی، تنها شیوه‌ی یادگیری مورد استفاده است. همچنین یادگیری تقویتی، بخشی اساسی از رفتار انسان‌ها را تشکیل می‌دهد. هنگامی که دست ما در مواجهه با حرارت می‌سوزد، ما به سرعت یاد می‌گیریم که این کار را بار دیگر تکرار نکنیم. لذت و درد مثالهای خوبی از پاداش‌ها هستند که الگوهای رفتاری ما و بسیاری از حیوانات را تشکیل می‌دهند. در یادگیری تقویتی، هدف اصلی از یادگیری، انجام دادن کاری و یا رسیدن به هدفی است، بدون آنکه عامل یادگیرنده، با اطلاعات مستقیم بیرونی تغذیه شود.Q-learning و SARSA  دو الگوریتم محبوب و مستقل از مدل برای یادگیری تقویتی هستند. تمایز این الگوریتم‌ها با یکدیگر در استراتژی‌های جست‌و‌جوی آن‌ها محسوب می‌شود. در حالیکه استراتژی‌های استخراج آن‌ها مشابه است. در حالیکه Q-learning یک روش مستقل از سیاست است که در آن عامل ارزش‌ها را براساس عمل a* که از سیاست دیگری مشتق شده می‌آموزد.SARSA یک روش مبتنی بر سیاست محسوب می‌شود که در آن ارزش‌ها را براساس عمل کنونی a که از سیاست کنونی آن مشتق شده می‌آموزد. پیاده‌سازی این دو روش آسان است اما فاقد تعمیم‌پذیری هستند زیرا دارای توانایی تخمین ارزش‌ها برای حالت‌های مشاهده نشده نیستند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مانند Deep Q-Networks که از شبکه‌های عصبی برای تخمین Q-value‌ها استفاده می‌کنند می‌توان بر این چالش‌ها غلبه کرد.
اجزای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

    عامل (Agent): الگوریتم یا مدلی است که قرار است اقدامات را انجام دهد و با گذشت زمان از آن‌ها یاد بگیرد.
    محیط (Environment): محیطی است که عامل با آن ارتباط برقرار می‌کند و اقدامات را در آن انجام می‌دهد.
    اقدام (Action): همان کاری است که عامل انجام می‌دهد. اقدامات اساساً فعل‌وانفعالات عامل در یک محیط هستند.
    پاداش (Reward): نتیجه یک اقدام است. هر عملی پاداشی دارد. پاداش می‌تواند مثبت یا منفی (پنالتی) باشد.
    وضعیت (State): وضعیت فعلی عامل در محیط است. اعمالی که عامل انجام می‌دهد می‌تواند وضعیت آن را تغییر دهد.
    سیاست (Policy): استراتژی یا رفتاری است که اقداماتی را دربرمی‌گیرد که عامل برای دست‌یابی به نتیجه‌ی موردنیاز باید انجام دهد.
    تابع ارزش (Value Function): این تابع اساساً عامل را از حداکثر پاداشی که برای هر یک از وضعیت‌ها در آینده دریافت می‌کند، مطلع می‌کند. تابع ارزش می‌تواند عامل را در انتخاب عملکرد بهینه راهنمایی کند.

هدف از این دوره آموزشی؟

در این دوره آموزشی تئوری و عملی یادگیری تقویتی با زبان پایتون آموزش داده می شود و نحوه عملکرد یادگیری ماشین را می آموزید. مهم‌ترین الگوریتم­‌ها و موارد کاربرد هر کدام را یاد خواهید گرفت و با نمونه­‌های استفاده شده از یادگیری تقویتی در دنیای واقعی آگاه می شوید.در دوره آموزش یادگیری تقویتی بیگ لرن سعی داریم تا با ارائه مسیری مشخص در دنیای آموزش یادگیری تقویتی قدم گذاشته و با حل تمرین و مثال هایی در زبان برنامه نویسی پایتون (یادگیری تقویتی در پایتون) به کاربردی تر شدن این دوره کمک کنیم. در این دوره مباحث مهم و بنیادی در یادگیری تقویتی در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا شما بتوانید مسائل مدل سازی را با یادگیری تقویتی حل کنید. در این دوره ابتدا مرور کامل روی پایتون انجام می شود. سپس تئوری یادگیری تقویتی در قالب مثال هایی بحث و بررسی می شود. در نهایت، پیاده سازی یادگیری تقویتی روی محیط های آماده و  محیط های Custom بررسی و پیاده سازی می شود. جزئیات این دوره آموزشی در زیر لیست شده است. بدون شک یکی از بهترین دوره های یادگیری تقویتی  با پایتون است که با زبان فارسی و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.
بخش صفر: مرور کامل روی پایتون
نصب پایتون روی ویندور و لینوکس
خصوصی
کار با عملگرها و متغیرها در پایتون
خصوصی
کار با توابع و کلاس ها در پایتون
خصوصی
کار با ماژول ها و کتابخانه ها در پایتون
خصوصی
کار با انواع ساختمان دادها در پایتون
خصوصی
کار با زمان و تاریخ در پایتون
خصوصی
مدیریت استثنائات در پایتون
خصوصی
شی گرایی و ارث بری در پایتون
خصوصی
کار با دیتابیس MySQL در پایتون
خصوصی
برنامه نویسی چندنخی در پایتون
خصوصی
دریافت اطلاعات از کاربر با ماژول در پایتون
خصوصی
بخش پیشنیاز: مرور کامل روی یادگیری ماشین
معرفی یادگیری ماشین
خصوصی
چالش ها و الگوریتم های یادگیری ماشین
خصوصی
پیش پردازش داده ها با یادگیری ماشین
خصوصی
پیاده سازی عملی یادگیری ماشین
خصوصی
بخش اول: معرفی کامل یادگیری تقویتی و پیاده سازی با pybrain
معرفی الگوریتم های یادگیری ماشین
خصوصی
چرا یادگیری ماشین تقویتی
خصوصی
معرفی الگوریتم های تقویتی
خصوصی
مولفه های الگوریتم های تقویتی
خصوصی
خصوصیات الگوریتم های تقویتی
خصوصی
مقایسه یادگیری تقویتی با یادگیری با ناظر
خصوصی
مراحل الگوریتم یادگیری تقویتی
خصوصی
اهداف یادگیری تقویتی
خصوصی
چالش های یادگیری تقویتی
خصوصی
الگوریتم یادگیری تقویتی محیط و عامل
خصوصی
روش های یادگیری تقویتی
خصوصی
مشهورترین روش های یادکیری تقویتی
خصوصی
تعریف پاداش در یادگیری تقویتی
خصوصی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

معرفی Q-learning یادگیری تقویتی
خصوصی
تابع ارزش در روش مونت کارلو و روش TD
خصوصی
معرفی و نصب کتابخانه pybrain برای یادگیری تقویتی
خصوصی
پیاده سازی مثال عملی یادگیری تقویتی در pybrain
خصوصی
بخش دوم: الگوریتم های یادگیری تقویتی
هدف یادگیری تقویتی و اختلاف با یادگیری نظارتی
خصوصی
مدل تعامل عامل و محیط
خصوصی
روش های یادگیری تقویتی
خصوصی
مکانیزم احتمالاتی یادگیری تقویتی در حالت کلی
خصوصی
معرفی کامل روش های ( 

انجام پروژه شبکه عصبی

در مواقع فراوانی شاهد آن هستیم که کاربران در پروژه های شبکه عصبی خود دچار مشکل هستند و به دنبال مکان مطمئنی برای انجام پروژه خود می گردند. همیارپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه های شبکه عصبی آماده است تا پروژه های تجاری و شرکتی شما عزیزان را با کیفیتی عالی برعهده گرفته و با بهترین کیفیت به شما تحویل دهد .جهت سفارش پروژه شبکه عصبی با شماره های – تماس بگیرید و یا به آیدی تلگرامی @fnalk پیام دهید.
همیارپروژه چه پروژه های شبکه عصبی را میتواند انجام دهد؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    انجام پروژه های شبکه عصبی

    انجام پروژه های روش های مختلف طبقه بندی داده مانند NN ، KNN و SVM

    انجام پروژه های پردازش تصویر در MATLAB

    انجام پروژه های تبدیل ویولت ( موجک ) و تحلیل سیگنال در حوزه ویولت

    انجام پروژه های منظق فازی

    انجام پروژه های شبیه سازی کدر ، انکدر ، دی کدر ، کد کانولوشنال به کمک MATLAB
    انجام پروژه های شناسایی چهره (بازشناسی چهره) ، تشخیص چهره

    انجام پروژه های الگوریتم های بهینه سازی و حل مساله با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مانند الگوریتم ژنتیک ، PSO ، کلونی مورچه

شبکه عصبی چیست؟

هوش مصنوعی و شبکه های عصبی یکی از مباحث روزآمد در بسیاری از رشته های مهندسی می باشد. بخصوص در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی از نورون های مغز برای ساخت الگوریتم هایی استفاده می شود که شبکه عصبی (Artificial Neural Network) نام دارند. بوسیله الگوریتم های شبکه‌ عصبی، می‌توانیم مدل‌های مختلف و پیچیده‌ای را بشناسیم. بعنوان مثال می‌توان طبقه‌بندی‌هایی با دقت خوب یا خوشه‌بندی‌هایی برروی داده‌های بزرگ انجام دهیم. مثلا در شناسایی تصویر گربه این شبکه ها می توانند یاد بگیرند که با تحلیل تصویری که قبلا بصورت دستی بعنوان “با گربه” یا “بدون گربه” برچسب زده شده، را شناسایی کنند و نتایج شناسایی گربه را با تصویر دیگری نمایش دهند.
خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه تشخیص چهره با متلب و پایتون

انجام پروژه های پردازش سیگنال(Signal Processing)

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های متلب Matlab

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب (Matlab)

انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون
برای انجام پروژه شبکه عصبی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های شبکه عصبی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه شبکه عصبی در متلب یا پایتون را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های تجاری شبکه عصبی:

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های تجاری هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای شبکه عصبی با متلب ارائه خواهیم داد.

 

انجام پروژه پایانی شبکه عصبی :

انجامتحلیل داده پروژه پایانی شبکه عصبی از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی شبکه عصبی با متلب، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.

چرا پروژه شبکه عصبی  خود را به بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های شبکه عصبی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ تجاری و شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه شبکه عصبی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه شبکه عصبی با ه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های شبکه عصبی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های شبکه عصبی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های شبکه عصبی در به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه شبکه عصبی خود برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.

نمونه پروژه های آماده شبکه عصبی:

ه تاکنون ده ها پروژه شبکه عصبی را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده شبکه عصبی بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید:  نمونه پروژه های آماده شبکه عصبی با متلب
نحوه سفارش پروژه شبکه عصبی :
کارشناسان گروه همیارپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های شبکه عصبی  از ابتدا تا انتهای پروژه در کنار شما خواهند بود و با دادن مشاوره های هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
یک شبکه عصبی مصنوعی  ایده ای برای پردازش اطلاعات است که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته و مانند مغز به پردازش اطلاعات می‌پردازد. در سایت کافه پروژه ده ها مجری موفق در حوزه شبکه عصبی مشغول به فعالیت هستند که میتوانید از توانایی و تجربه آنها در پروژه های خود کمک بگیرید.

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبکه عصبی

 
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های شبکه عصبی

در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه ای به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه شبکه عصبی خود نمایید.
کافه پروژه، بزرگترین سایت انجام پروژه شبکه عصبی به  صورت آنلاین و فریلنسری

بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها  نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص مشغول به کارن که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز میتوانند با توجه به رزومه و قیمت و همچنین تعامل مستقیمی که از طریق صفحه گفتگو و چت آنلاین با مجری دارند با آرامش خاطر انجام پروژه شبکه عصبی خود را به یکی از این مجریان بسپارند.

 
کافه پروژه؛رابط تقاضا و اجرا در انجام پروژه های شبکه عصبی

در این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرما هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه دریافت کنید و همزمان میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش خود، انتخاب کنید

بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های شبکه عصبی هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید.

 
 کافه پروژه به بیزینس پروژه شبکه عصبی شما کمک میکند

افراد زیادی به عنوان فریلنسر در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.

لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه شبکه عصبی برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه شبکه عصبی دارید، افراد متخصص در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.

 
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرما، با ما داشته باشید؟

۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه شبکه عصبی شما وجود ندارد؛از انجام پروژه های  کوچک وساده تا انجام سفارش پروژه های بزرگ و پیچیده شبکه عصبی را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.

۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارشتان در هر زمینه، انتخاب کنید.

۳-هزینه های مناسب و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن برای انجام پروژه شبکه عصبی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 
چگونه به عنوان کارفرمای پروژه شبکه عصبی، فعالیت خود را آغاز کنم؟

    ابتدا پروژه شبکه عصبی خود را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه شبکه عصبی ، فریلنسر ها برای انجام پروژه شما درخواست ارسال میکنند
    با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر را انتخاب کنید.
    در طول انجام پروژه شبکه عصبی با فریلنسر در ارتباط باشید تا جزئیات کار به بهترین حالت ممکن، انجام شوند.
    بعد از تحویل پروژه شبکه عصبی خود در صورت رضایت کامل از پروژه انجام شده، میتوانید عملیات پرداخت را به صورت آنلاین انجام دهید و کار شما به اتمام می رسد.

شبکه عصبی , به همراه خودآموز از فعالیتهای سایت متلبی است.
انجام پروژه عصبی با قیمت مناسب در تمامی رشته های تخصصی انجام می شود.
اگر برای پروژه خود نیاز به شبیه سازی با شبکه عصبی و انجام پروژه با ANN دارید.
سایت متلبی گزینه مناسبی برای انجام پروژه شبکه عصبی شماست.
تیم تخصصی متلبی انجام پروژه ANN را با آموزش به دو صورت آموزش در قالب ورد و آموزش در قالب ویدیو به شما ارائه می کند.
سایت متلبی حامی مشتریان عزیز خود است و بر همین اساس حق الزحمه استادکار را بعد از دو روز و اگر پروژه شبکه عصبی انجام شده مورد تایید قرار گرفت به آن استادکار پرداخت می کند.
همچنین جهت انجام پروژه شما درگاه آنلاین پرداخت را جهت راحتی و سهولت روند کار راه اندازی کرده است.
با در نظر گرفتن شرایط و قوانین کافی حقوق مشتری را در انجام پروژه ها بخوبی حفظ کرده ایم و تمامی قرارداد مابین را از طریق مکاتبه ایمیلی انجام میدهیم تا روند انجام پروژه شما بخوبی قابل پیگیری حقوقی باشد.
ین مدل از نورون محسوب می‌شود که تاکنون توسط بشر شناخته شده است. پرسپترون، تعدادی ورودی را دریافت، آن‌ها را تجمیع و تابع فعال‌سازی را روی آن‌ها اعمال می‌کند و در نهایت، آن‌ها را به لایه خروجی پاس می‌دهد. در این قسمت، معجزه اصلی شبکه‌های عصبی مصنوعی به وقوع نمی‌پیوندد. برای مطالعه بیش‌تر پیرامون پرسپترون چند لایه، مطالعه مطلب «پرسپترون چند لایه در پایتون — راهنمای کاربردی» پیشنهاد می‌شود.

شبکه عصبی پیش‌خور

«شبکه‌های عصبی پیش‌خور» (Feed Forward Neural Networks | FF) نیز از اعضای قدیمی خانواده شبکه‌های عصبی محسوب می‌شوند و رویکرد مربوط به آن‌ها از دهه ۵۰ میلادی نشأت می‌گیرد. عملکرد این الگوریتم، به طور کلی از قواعد زیر پیروی می‌کند:

    همه گره‌ها کاملا متصل هستند.
    فعال‌سازی از لایه ورودی به خروجی، بدون داشتن حلقه رو به عقب، جریان پیدا می‌کند.
    یک لایه (لایه پنهان) بین ورودی و خروجی وجود دارد.

در اغلب مواقع، این نوع از شبکه‌های عصبی با استفاده از روش «پس‌انتشار» (Backpropagation) آموزش داده می‌شوند.

شبکه عصبی شعاعی پایه

«شبکه‌های عصبی شعاعی پایه» (Radial Basis Networks | RBF) در واقع شبکه‌های عصبی پیش‌خوری (FF) هستند که از «تابع شعاعی پایه» (Radial Basis Function)، به جای «تابع لجستیک» (Logistic Function)، به عنوان تابع فعال‌سازی استفاده می‌کنند. سوالی که در این وهله مطرح می‌شود این است که تفاوت شبکه عصبی شعاعی پایه با شبکه عصبی پیش‌خور چیست؟ تابع لجستیک برخی از مقادیر دلخواه را به یک بازه ۰ تا ۱ نگاشت می‌کند تا به یک پرسش «بله یا خیر» (پرسش دودویی) پاسخ دهد. این نوع از شبکه‌های عصبی برای «دسته‌بندی» (Classification) و «سیستم‌های تصمیم‌گیری» (Decision Making Systems) مناسب هستند، ولی برای مقادیر پیوسته عملکرد بدی دارند.

این در حالی است که توابع شعاعی پایه به این پرسش پاسخ می‌دهند که «چقدر از هدف دوریم؟» و این امر موجب می‌شود تا این شبکه‌های عصبی برای تخمین تابع و کنترل ماشین (برای مثال، به عنوان جایگزینی برای کنترل کننده PID) مناسب محسوب شوند. به طور خلاصه باید گفت که شبکه‌های عصبی شعاعی پایه در واقع نوعی از شبکه‌های عصبی پیش‌خور با تابع فعال‌سازی و ویژگی‌های متفاوت هستند.

شبکه عصبی پیش‌خور عمیق

«شبکه عصبی پیش‌خور عمیق» (Deep Feed Forward Neural Networks | DFF)، در اوایل دهه ۹۰ میلادی، مقدمه‌ای بر بحث شبکه‌های عصبی شد. این نوع از شبکه‌های عصبی نیز شبکه‌های عصبی پیش‌خور هستند، ولی بیش از یک «لایه پنهان» (Hidden Layer) دارند. سوالی که در این وهله پیش می‌آید آن است که تفاوت این نوع از شبکه‌های عصبی با شبکه‌های عصبی پیش‌خور سنتی در چیست؟

در هنگام آموزش دادن یک شبکه عصبی پیش‌خور، تنها بخش کوچکی از خطا به لایه پیشین پاس داده می‌شود. به همین دلیل، استفاده از لایه‌های بیشتر، منجر به رشد نمایی زمان آموزش می‌شود و همین موضوع، موجب می‌شود که شبکه‌های عصبی پیش‌خور عمیق، عملا بدون کاربرد و غیر عملی باشند. در اوایل سال دو هزار میلادی، رویکردهایی توسعه پیدا کردند که امکان آموزش دادن یک شبکه عصبی پیش‌خور عمیق (DFF) را به صورت موثر فراهم می‌کردند. امروزه، این شبکه‌های عصبی، هسته سیستم‌های یادگیری ماشین مدرن را تشکیل می‌دهند و هدفی مشابه با هدف شبکه‌های عصبی پیش‌خور (FF) را پوشش می‌دهند؛ اما نتایج بهتری را دربردارند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

«شبکه‌های عصبی بازگشتی» (Recurrent Neural Networks | RNN) نوع متفاوتی از سلول‌ها با عنوان «سلول‌های بازگشتی» (Recurrent Cells) را معرفی می‌کنند. اولین شبکه از این نوع، «شبکه جردن» (Jordan Network) است؛ در این نوع از شبکه، هر یک از سلول‌های پنهان، خروجی خود را با تاخیر ثابت – یک یا تعداد بیشتری تکرار- دریافت می‌کنند. صرف نظر از این موضوع، شبکه جردن مشابه با شبکه‌های عصبی پیش‌خور متداول بود.

البته، تغییرات گوناگونی مانند پاس دادن حالت به «گره‌های ورودی» (Input Nodes)، تأخیر متغیرها و دیگر موارد در این نوع از شبکه‌ها اتفاق افتاده، اما ایده اصلی به همان صورت باقی مانده است. این نوع از شبکه‌های عصبی (NN) اساسا هنگامی استفاده می‌شوند که «زمینه» (Context) مهم است و در واقع یعنی هنگامی که تصمیم‌گیری‌ها از تکرارهای قبلی یا نمونه‌ها، می‌تواند نمونه‌های کنونی را تحت تاثیر قرار دهد. به عنوان مثالی متداول از این نوع از زمینه‌ها، می‌توان به «متن» (Text) اشاره کرد. در متن، یک کلمه را می‌توان تنها در زمینه کلمه یا جمله پیشین تحلیل کرد.

حافظه کوتاه مدت بلند

«حافظه کوتاه مدت بلند» (Long/Short Term Memory | LSTM) نوع جدیدی از «سلول حافظه» (Memory Cell) را معرفی می‌کند. این سلول می‌تواند داده‌ها را هنگامی که دارای شکاف زمانی (یا تاخیر زمانی) هستند، پردازش کند. شبکه عصبی پیش‌خور می‌تواند متن را با «به خاطر سپردن» ده کلمه پیشین پردازش کند. این در حالی است که LSTM می‌تواند قاب‌های ویدئو را با «به خاطر سپردن» چیزی که در قاب‌های بسیار پیشین اتفاق افتاده است پردازش کند. شبکه‌های LSTM به طور گسترده‌ای برای «بازشناسی گفتار» (Speech Recognition) و «بازشناسی نوشتار» (Writing Recognition) مورد استفاده قرار می‌گیرند. سلول‌های حافظه اساسا ترکیبی از یک جفت عنصر که به آن‌ها گیت گفته می‌شود هستند. این عنصرها، بازگشتی هستند و چگونگی به یاد آوردن و فراموش کردن اطلاعات را کنترل می‌کنند. ساختار این نوع از شبکه‌ها، در تصویر زیر به خوبی مشخص است. این نکته که هیچ تابع فعال‌سازی بین بلوک‌ها وجود ندارد نیز شایان توجه است.

X‌های موجود در نمودار، گیت‌ها هستند و وزن و گاهی تابع فعال‌سازی خود را دارند. برای هر نمونه، Xها تصمیم می‌گیرند داده‌ها را به جلو پاس دهند یا خیر، حافظه را پاک کنند یا نه و به همین ترتیب. گیت ورودی، تصمیم می‌گیرد که چه میزان اطلاعات از آخرین نمونه در حافظه نگه‌داری می‌شود. گیت خروجی میزان داده‌های پاس داده شده به لایه بعدی را تنظیم می‌کند و گیت فراموشی، نرخ خارج شدن از موارد ذخیره شده در حافظه را کنترل می‌کند. آنچه بیان شد، یک شکل بسیار ساده از سلول‌های LSTM است و معماری‌های متعدد دیگری نیز برای این نوع از شبکه‌های عصبی، موجود است.

شبکه عصبی واحد بازگشتی گِیتی

«واحد بازگشتی گیتی» (Gated Recurrent Unit | GRU) نوعی از LSTM با گیت‌ها و دوره زمانی متفاوت است. این نوع از شبکه عصبی ساده به نظر می‌آید. در حقیقت، فقدان گیت خروجی، تکرار چندین باره یک خروجی مشابه را برای ورودی‌ها ساده‌تر می‌سازد. این نوع از شبکه‌های عصبی بازگشتی در حال حاضر بیشتر در «موتور متن به گفتار» (Speech Synthesis) و «ترکیب صدا» (Music Synthesis) به کار می‌رود. البته، ترکیب واقعی LSTM با GRU اندکی متفاوت است. زیرا، همه گیت‌های LSTM در یک گیت که به آن گیت به روز رسانی گفته می‌شود ترکیب شده‌اند و گیت «بازشناسی» (Reset) از نزدیک به ورودی گره خورده است. GRU‌ها نسبت به LSTM‌ها کمتر از منابع استفاده می‌کنند و اثر مشابهی را دارند.

شبکه عصبی خود رمزگذار

شبکه‌های عصبی «خود رمزگذار» (Auto Encoder | AE) برای دسته‌بندی، «خوشه‌بندی» (Clustering) و «فشرده‌سازی ویژگی‌ها» (Feature Compression) استفاده می‌شوند. هنگامی که یک شبکه عصبی پیش‌خور برای دسته‌بندی آموزش داده می‌شود، باید نمونه‌های X در Y دسته به عنوان خوراک داده شوند و انتظار می‌رود یکی از سلول‌های Y فعال‌سازی شده باشد. به این مورد، «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) گفته می‌شود. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی خود رمزگذار را می‌توان بدون نظارت، آموزش داد. با توجه به ساختار این شبکه‌ها (که در آن تعداد لایه‌های پنهان کوچک‌تر از تعداد سلول‌های ورودی است و تعداد سلول‌های خروجی برابر با سلول‌های ورودی است) و اینکه AE به نوعی آموزش داده می‌شود که خروجی تا حد امکان به ورودی نزدیک باشد، شبکه عصبی خود رمزگذار مجبور می‌شود داده‌ها را تعمیم دهد و به دنبال الگوهای متداول بگردد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبکه عصبی خود رمزگذار متغیر

«شبکه عصبی خود رمزگذار متغیر» (Variational Auto Encoder | VAE) در مقایسه با شبکه عصبی خود رمزگذار، احتمالات را به جای ویژگی‌ها فشرده می‌کند. علارغم تغییرات کوچک که بین دو شبکه عصبی مذکور اتفاق افتاده است، هر یک از این انواع شبکه های عصبی مصنوعی به پرسش متفاوتی پاسخ می‌دهند. شبکه عصبی خودرمزگذار به پرسش «چگونه می‌توان داده‌ها را تعمیم داد؟» پاسخ می‌دهد، در حالی که شبکه عصبی خود رمزگذار متغیر به پرسش «اتصال بین دو رویداد چقدر قوی است؟ آیا باید خطا را بین دو رویداد توزیع کرد یا آن‌ها به طور کامل مستقل هستند؟» پاسخ می‌دهد.

شبکه عصبی خود رمزگذار دینوزینگ

با وجود جالب بودن شبکه‌های خود رمزگذار، اما این شبکه‌های عصبی گاهی به جای پیدا کردن مستحکم‌ترین ویژگی، فقط با داده‌های ورودی سازگار می‌شوند (این مورد مثالی از بیش‌برازش یا همان Overfitting است). شبکه عصبی «خود رمزگذار دینوزینگ» (Denoising AutoEncoder | DAE) اندکی نویز به سلول ورودی اضافه می‌کنند. با این کار، شبکه عصبی خود رمزگذار دینوزینگ، مجبور می‌شود که خروجی را از یک ورودی نویزی، مجددا بسازد و آن را عمومی‌تر کند و ویژگی‌های متداول بیشتری را انتخاب کند.

شبکه عصبی خود رمزگذار اسپارس

شبکه عصبی «خود رمزگذار اسپارس» (Sparse AutoEncoder | SAE) نیز یک نوع دیگر از شبکه‌های عصبی مصنوعی خود رمزگذار است که در برخی موارد، می‌تواند برخی از الگوهای گروهی پنهان موجود در داده‌ها را آشکار کند. ساختار شبکه عصبی خود رمزگذار اسپارس نیز مشابه با AE است، در این نوع از شبکه‌های عصبی، تعداد لایه پنهان، بیشتر از تعداد سلول لایه ورودی/خروجی است.

زنجیره مارکوف

«زنجیره‌های مارکو» (Markov Chains) مفهومی بسیار قدیمی از گراف‌ها هستند که در آن‌ها، هر یالی یک احتمال دارد. در زمان‌های قدیم، از زنجیره‌های مارکوف برای ساخت متن استفاده می‌شد؛ برای مثال، بعد از کلمه Hello، با احتمال %0/0053 کلمه Dear و با احتمال %0.03551 کلمه You می‌آید (در فناوری پیش‌بینی متن T9 که در موبایل‌ها وجود دارد، از زنجیره‌های مارکوف استفاده می‌شود). زنجیره‌های مارکوف، شبکه‌های عصبی به شیوه کلاسیک نیستند و می‌توانند برای دسته‌بندی بر پایه احتمالات (مانند فیلترهای بیزی)، برای خوشه‌بندی (برخی از انواع) و «ماشین حالت متناهی» (Finite State Machine) استفاده شوند.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبکه عصبی هاپفیلد

«شبکه‌های هاپفیلد» (Hopfield Networks | HN) روی مجموعه محدودی از نمونه‌ها آموزش دیده‌اند و بنابراین، به یک نمونه شناخته شده با نمونه مشابهی پاسخ می‌دهند. پیش از آموزش، هر سلول به عنوان یک سلول ورودی، در طول آموزش به عنوان یک سلول پنهان و در هنگام استفاده، به عنوان یک سلول خروجی کار می‌کند. یک شبکه هاپفیلد در تلاش است تا نمونه‌های آموزش دیده‌ای را بسازد، این شبکه‌ها برای دینوزینگ و بازگردانی ورودی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. در صورتی که به این شبکه‌ها نیمی از یک تصویر یا توالی یاد گرفته شده ارائه شود، نمونه کامل  را بازمی‌گردانند.

ماشین بولتزمن

«ماشین‌های بولتزمن» (Boltzmann Machines | BM) از این جهت که برخی از سلول‌ها به عنوان ورودی علامت‌گذاری می‌شوند و پنهان باقی می‌مانند، شباهت بسیاری زیادی به شبکه‌های هاپفیلد دارند. سلول‌های ورودی به محض اینکه سلول‌های پنهان حالت خود را به روز رسانی می‌کنند، به سلول‌های خروجی مبدل می‌شوند (در طول آموزش، ماشین بولتزمن/شبکه هاپفیلد، سلول‌ها را یکی یکی به روز رسانی می‌کند و این کار به صورت موازی انجام نمی‌شود).

ماشین بولتزمن محدود

«ماشین بولتزمن محدود» (Restricted Boltzmann Machine) در ساختار شبیه به BM است. اما به دلیل محدود بودن، فقط امکان آموزش دادن آن با استفاده از پس‌انتشار، صرفا به عنوان پیش‌خور وجود دارد (تنها با این تفاوت که داده‌های پاس داده شده پس‌انتشار، یک‌بار به لایه ورودی برگشت داده می‌شوند).

شبکه باور عمیق

«شبکه باور عمیق» (Deep Belief Network | DBN) که در تصویر بالا قابل مشاهده است، در واقع پشته‌ای از ماشین‌های بولتزمن است (با خودرمزگذار متغیر احاطه شده است). آن‌ها را می‌توان به صورت زنجیره‌ای با یکدیگر قرار داد (هنگامی که یک شبکه عصبی دیگری را آموزش می‌دهد) و برای تولید داده‌ها با یک الگوی یاد گرفته شده، قابل استفاده است.

شبکه پیچشی عمیق

«شبکه پیچشی عمیق» (Deep Convolutional Network | DCN) در حال حاضر، ستاره شبکه‌های عصبی است. این نوع از شبکه‌های عصبی، دارای سلول‌های پیچشی (یا لایه‌های پولینگ) و کرنل‌هایی هستند که هر یک، به هدف متفاوتی خدمت‌دهی می‌کند. کرنل‌های پیچشی در واقع داده‌های ورودی را پردازش می‌کنند و لایه‌های پولینگ (گردآوری) این کار را با کاهش ویژگی‌های غیر لازم، ساده‌تر می‌کنند (معمولا با استفاده از توابع غیر خطی مانند Max).شبکه‌های عصبی پیچشی عمیق معمولا برای «بازشناسی تصویر» (Image Recognition) مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ این شبکه‌ها، روی یک زیرمجموعه از تصاویر (چیزی در حدود 20×20) عمل می‌کنند. پنجره ورودی، روی کل تصویر به صورت کرکره‌ای، پیکسل به پیکسل، عبور می‌کند. داده‌ها به لایه‌های پیچشی پاس داده می‌شوند و این امر موجب می‌شود که یک قیف شکل بگیرد (فشرده‌سازی ویژگی‌های ورودی). در حوزه بازشناسی تصویر، اولین لایه گرادیان، دومین لایه خطوط و سومین لایه شکل را شناسایی می‌کند و این روال به همین ترتیب در مقیاس یک شی مشخص ادامه خواهد داشت. DFF معمولا به لایه پیچشی نهایی پیوست می‌شود تا پیش‌پردازش‌های داده آتی انجام شود.

شبکه دکانولوشنی

«شبکه دکانولوشنی» (Deconvolution Network | DN)، معکوس DCN است. شبکه دکانولوشنی تصویر گربه را دریافت و برداری مانند {dog : 0,lizard : 0,horse :0, cat :1} می‌سازد. شبکه پیچشی عمیق می‌تواند این بردار را دریافت کند و بر اساس آن، تصویر یک گربه را بکشد.

شبکه گرافیکی معکوس پیچشی عمیق

«شبکه گرافیکی معکوس پیچشی عمیق» (Deep Convolutional Inverse Graphics Network | DCIGN) که در تصویر بالا نمایش داده شده، به گونه‌ای است که به نظر می‌رسد DCN و DN به یکدیگر چسبانده شده‌اند؛ اما این درست نیست. در واقع، DCIGN یک خود رمزگذار است. DCN و DN به عنوان شبکه‌های مجزا عمل نمی‌کنند، در عوض، آن‌ها فاصله‌گذارهایی برای ورودی و خروجی شبکه هستند. این نوع از شبکه‌ها که بیشتر برای پردازش تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌توانند تصاویری را پردازش کنند که پیش از این، با آن‌ها آموزش ندیده باشند. DCIGN‌ها به دلیل سطوح انتزاعی که دارند، می‌توانند شی خاصی را از تصویر حذف کنند، آن را از نو بکشند و یا مثلا، اسب‌ها را با گوره‌خرها جایگزین کنند (مانند کاری که با CycleGAN در یک پژوهشی انجام شده است).

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبکه مولد تخاصمی

«شبکه‌های مولد تخاصمی» (Generative Adversarial Networks) خانواده بزرگی از شبکه‌های دوتایی هستند که از «مولد» (Generator) و «متمایزگر» (Discriminator) ساخته شده‌اند. این نوع از شبکه‌های عصبیِ دائما در حال تحول، در شرایطی که بتوان توازن آموزش را بین این دو شبکه (در دوتایی) حفظ کرد، می‌توانند تصاویر واقعی تولید کنند.

ماشین حالت سیال

«ماشین حالت سیال» (Liquid State Machine | LSM) یک شبکه عصبی اسپارس (کاملا متصل نیست) است که در آن، توابع فعال‌سازی با سطح آستانه جایگزین شده‌اند. سلول، مقادیر را از نمونه‌های ترتیبی تجمیع می‌کند و خروجی را تنها هنگامی می‌دهد که به آستانه رسیده باشد؛ سپس، شمارنده خارجی را مجددا روی صفر قرار می‌دهد. چنین ایده‌ای، از مغز انسان الهام گرفته شده است و این شبکه‌ها به طور گسترده‌ای در «بینایی کامپیوتری» (Computer Vision) و سیستم‌های بازشناسی گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ اما پیشرفت‌های اساسی نداشته‌اند.

ماشین یادگیری حداکثری

«ماشین یادگیری حداکثری» (Extreme Learning Machine | ELM) تلاشی برای کاهش پیچیدگی نهفته در پس شبکه‌های عصبی پیش‌خور است. این کار با ساخت لایه‌های پنهان اسپارس با اتصالات تصادفی، انجام می‌شود. این نوع از شبکه‌های عصبی به قدرت محاسباتی کم‌تری نیاز دارند، اما کارایی واقعی آن‌ها به شدت بستگی به وظیفه قابل انجام و داده‌ها دارد.

شبکه حالت پژواک

«شبکه حالت پژواک» (Echo State Network | ESN)، زیرنوعی از شبکه‌های عصبی بازگشتی با رویکرد آموزشی ویژه‌ای است. داده‌ها به ورودی و سپس، در صورتی که برای تکرارهای چندگانه مورد نظارت باشند، به خروجی پاس داده می‌شود (بدین شکل، این امکان فراهم می‌شود که ویژگی‌های بازگشتی دخیل شوند). پس از انجام این کار، فقط وزن‌های بین سلول‌های پنهان به روز رسانی می‌شود. البته، این نوع از شبکه‌های عصبی کاربردهای قابل توجهی ندارند.

شبکه باقیمانده عمیق

«شبکه باقیمانده عمیق» (Deep Residual Network | DRN) یک شبکه عمیق است که در آن، بخشی از داده‌های ورودی به لایه‌های بعدی پاس داده می‌شوند. این ویژگی، به این شبکه‌ها این امکان را می‌دهد که حقیقتا عمیق باشند (تا ۳۰۰ لایه)، اما در واقع، نوعی از شبکه‌های پیچشی عمیق بدون تاخیر صریح هستند.

شبکه عصبی کوهنن

«شبکه عصبی کوهنن» (Kohonen Network | KN)، ویژگی فاصله تا سلول را معرفی می‌کند. این نوع از شبکه‌های عصبی برای دسته‌بندی استفاده می‌شوند و تلاش می‌کنند تا سلول‌های خود را برای بیشینه واکنش به یک ورودی خاص آماده کنند. هنگامی که برخی از سلول‌ها به روز رسانی می‌شوند، نزدیک‌ترین همسایه‌های آن‌ها نیز به همین ترتیب به روز رسانی می‌شوند. همچون «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine)، این نوع از شبکه‌ها نیز معمولا همیشه به عنوان شبکه‌های عصبی «واقعی» به حساب نمی‌آیند.

ماشین بردار پشتیبان

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

«ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM) برای وظیفه «دسته‌بندی دودویی» (Binary Classification) قابل استفاده است. اهمیتی ندارد که چند بُعد – یا ورودی – در شبکه پردازش شود، ورودی همیشه «بله» یا «خیر» است. ماشین‌های بردار پشتیبان، در اغلب مواقع به عنوان شبکه‌های عصبی در نظر گرفته نمی‌شوند.

ماشین تورینگ عصبی

شبکه‌های عصبی به نوعی مانند جعبه سیاه هستند. این شبکه‌ها را می‌توان آموزش داد، نتایج آن‌ها را دریافت کرد، آن‌ها را بهبود بخشید؛ ولی مسیر تصمیم‌گیری آن‌ها در اغلب مواقع از چشم انسان پنهان است. «ماشین تورینگ عصبی» (Neural Turing Machine | NTM)، تلاشی برای حل این مشکل است. این نوع از شبکه عصبی، در واقع یک شبکه عصبی پیش‌خور (FF) با سلول‌های حافظه استخراج شده است. برخی از پژوهشگران نیز بر این باورند که ماشین عصبی تورینگ، نوعی از  انتزاع بر فراز LSTM است. در این نوع از شبکه‌های عصبی، حافظه به وسیله محتوای آن ارجاع داده می‌شود و شبکه می‌تواند بسته به حالت کنونی، از حافظه بخواند و در آن بنویسند.

اگر نیاز به ترجمه تخصصی و شبیه سازی با متلب دارید,

سایت متلبی به صورت تخصصی پروژه های شبکه عصبی را انجام میدهد. در زیر میتوان به صورت کلیدی به آنها اشاره کرد:

    شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه MLP (Multi Layer Perceptron)
    پیش بینی سری زمانی و بازشناسی الگو با شبکه عصبی
    شبکه های عصبی شعاعی پایه (Radial Basis Function) یا RBF در متلب
    ماشین های بردار پشتیبان (Support Vector Machine) یا SVM در متلب
    شبکه های عصبی رقابتی و نگاشت خود سازمان ده (Self – Organization Map) یا SOM
    تحلیل مولفه اساسی (Principal Component Analysis) یا PCA
    شبکه های عصبی هاپفیلد (Hopfield Neural Network)
    شبکه عصبی GMDH در متلب (Group Method of Data Handling)
    شبکه عصبی گازی یا شبکه گاز عصبی (Neural Gas Network)
    شبکه عصبی Learning Vector Quantization (LVQ)

نجام پروژه های شبکه عصبی با متلب

گروه آریاپروژه با  داشتن ده هامجری  متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی شبکه عصبی با متلب را با بهترین کیفیت تحویل شما  عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.

انجام پروژه  شبکه عصبی با متلب در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما  عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه شبکه عصبی با متلب خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه شبکه عصبی با متلب با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را متعهد میداند.

جهت سفارش پروژه شبکه عصبی با متلب در اریاپروژه  با شماره ۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴ تماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام Mnik60@ پیام دهید.
شبکه عصبی با متلب چیست؟

هوش مصنوعی و شبکه های عصبی یکی از مضوع های مهم در بسیاری از رشته های مهندسی میباشد؛بخصوص در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی از نورون های مغز برای ساخت الگوریتم هایی استفاده شود که شبکه عصبی Artificial Neural Network نام  میگیرد. به وسیله الگوریتم های شبکه‌ عصبی، می‌توانیم مدل‌های مختلف و پیچیده‌ای را بشناسیم و با آنها آشنا شویم.در این سیستم ساختار مصتوعی مغز انسان را شاهد هستیم که به خوبی شبیه سازی شده است؛ به گونه ای که تمامی فرمان هایی که از مغز انسان به بدن خود میدهد د راین شبکه ها نیز قابل برنامه ریزی میباشد.شبکه عصبی یک سیستم پردازش اطلاعات میباشد که از مغز انسان ایده برداری کرده است و به خوبی آن را پردازش دادند اطلاعات را به عهده پردازنده های کوچک و بسیار زیادی بپسارید که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر برا

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ی حل یک مسئله انجام میدهند.

انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب

 
مراحل انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب به چه صورت خواهد بود؟

    در ابتدا پروژه شبکه عصبی با متلب از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 
نحوه سفارش پروژه شبکه عصبی با متلب در آریاپروژه
کارشناسان با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب از ابتدای پروژه در کنار شما عزیزان خواهند بود و با دادن آموزش هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
 سلام. وقت به خیر. من 3 تا فایل تمرین دارم که کد پایتون هستن و نمیتونم رانشون کنم.(ارور جزئی دارن یا اصا باز نمیشن تو محیط کولب یا مثلا دیتاستشون ب نظر میاد مشکل داشته باشه) خلاصه ک میخواستم کمک کنین ب
دو ساعت پیش با 1 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: 100,000 تومان
شبکه عصبی و پایتورچ
سلام وقت بخیر این یک تمرین از درس شبکه عصبی هست که هم شامل سوالات تئوری و هم عملی با پایتورچ هست که گزارش باید تهیه و تحویل داده شود
یک روز پیش با 3 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: ,تومان
پیاده سازی مقاله
سلام وقت بخیر دو تا مقاله شبکه عصبی دارم که کدها و داده هاش موجوده و لینکش داخل خود مقاله ها هست. می خواستم که اجرا بشن برنامه ها با داده های موجود خود مقاله ها و یک گزارش هم از روش کار به صورت مرحله
یک روز پیش حداکثر بودجه: ,تومان
نیاز به یک منتور جهت انجام تز ارشد دارم.
موضوع: تحلیل داده سری زمانی ( جریان و دمای سلولهای باتری LFP) و پیش بینی آن با استفاده از شبکه های عصبی LSTM و در نهایت محدود کردن جریان در زمان هایی که دما بالا تخمین زده می شود. هزینه منتورشیپ توافق
دو روز پیش با 4 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: 750,تومان
mcnp 51275/
#کد_پروژه: 51275 موضوع: پروژه mcnp/ ببخشید شما پروژه mcnp انجام میدید در حال حاضر ؟ کد شبیه سازی سوند چگالی سنج هسته ای موجود است  باید برای بخش های مختلف خروجی های مختلفی رو بدست آورد در مرحله اول چش
یازده روز پیش حداکثر بودجه: ,000 تومان
طراحی شبکه کانولوشنی
ابتدا دیتا ست ها به تعداد کانال خود تقسیم شده (مثلا اگر تصاویر RGBهستند پس سه کانالR,G,B داریم)وبا کمک مکانیزم توجه ، ویژگی های هرکانال بصورت مجزا استخراج وذخیره ودرنهایت یک شبکه CNNعمیق پایتونی بدست

پروژه پایانی مهندسی پزشکی پردازش تصویر با پایتون
آگهی استخدام/ اعلان
یک پایان نامه مهندسی پزشکیه  مربوط به تشخیص بیماری از چهره  پایگاه داده موجوده باید با پایتون کار بشه

#پروژه_جدید  #کدپروژه : 51378 موضوع : انجام پروژه =/ سلام وقتتون بخیر  خسته نباشین  من این کد رو با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری انجام دادم با ۶ ستون و ۵۶۷۰ سطر ورودی تنش و ۳۶ ستون و ۵۶۷۰ سطر خ

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پروژه خصوصی
خصوصی
فقط اف
پروژه پایانی در حوزه شبکه های عصبی
انجام پایان نامه صرفا پروپوزال و شبیه سازی ها و توضیحات . متن رو خودم مینویسم . میخوام پروپوزال و شبیه سای ها و توضیحات با شما باشه  لطفا مهندسین برق کنترل پیام بزارن صرفا

تمرین مباحث ویژه
سلام خسته نباشید  برای حل تمرین زیر نیاز به کمک دارم

پروژه پایتون(51303)
سلامپروژه پایتون در زمینه سیستم اعصاب انجام میدید چه اطلاعات دیگه ای باید بفرستمموضوع پایان نامم تخمین مقاومت فشاری بتن با استفاده از سنگندانه های بازیافتیبه کمک شبکه عصبی با پایتونسه فصل اول فقط در م

پروپزال کارشناسی ارشد رشته برق
75
نوشتن پروپزال پایان نامه ارشد رشته برق - سیستم های قدرت  درمورد استفاده از شبکه های عصبی در سیستم قدرت

23256 - پروژه شبکه عصبی (پایتون).
- موضوع: پیش بینی تداخلات دارویی با استفاده از شبکه عصبی و نظریه شباهت - کدها روی کلبه - فقط درصددرستی رو میخوام

متد ساخت گراف پویا در مقالات پیوست شده چیست؟
نیاز  به ترجمه مقالات نیست تنها متد و نوآوری به کار گرفته در مقالات پیوست شده نیاز است. اینکه نحوه ساخت گراف پویا در این مقالات  چگونه است؟
سیزده روز پیش

#کدپروژه :51159 موضوع : پروژه دیگسایلنت=/ سلام وقت بخیر اگه فقط شبکه عصبی هم میتونید انجام بدین مشکلی نیست لطفاً قیمت رو بفرمایید عنوان پروژه: پخش بار بهینه OPF(AC) با استفاده از شبکه عصبی شرح پروژه: ا
چهارده روز پیش با 3 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: 5,000,000 تومان
پروژه دیگسایلنت و سبکه عصبی(۵۷۵۵)
100
گ: سلام وقت بخیر عنوان پروژه: پخش بار بهینه OPF(AC) با استفاده از شبکه عصبی شرح پروژه: انجام مطالعات پخش بار بهینه OPF توسط نرم افزار دیگسایلنت بر روی شبکه  استاندار 13 باسه  IEEE به تعداد 400 بار ا
چهارده روز پیش با 3 پیشنهاد رسیده
پروژه دیگسایلنت(51159)
سلام وقت بخیرعنوان پروژه: پخش بار بهینه OPF(AC) با استفاده از شبکه عصبیشرح پروژه: انجام مطالعات پخش بار بهینه OPF توسط نرم افزار دیگسایلنت بر روی شبکه  استاندار 13 باسه  IEEE به تعداد 400 بار انجام می‌
چهارده روز پیش با 1 پیشنهاد رسیده حداکثر بودجه: 300,000 تومان
شبکه های عصبی 51114/

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

100
#کد_پروژه: 51114 موضوع: پروژه شبکه های عصبی/ سلام وقت بخیر شرح پروژه: انجام پخش بار بهینه(OPF) با استفاده از شبکه های عصبی. شبکه ای هم که قراره پخش بار روش انجام بدین آنچنان تفاوتی نداره! فقط یک شبکه
پانزده روز پیش با 3 پیشنهاد رسیده
پروژه پایتون و شبکه عصبی(51101)
سلام خسته نباشین شما پروژه های پایتون و شبکه عصبی هم انجام میدین؟ البته کد پروژه آماده است باید یه سری تغییرات داده بشه که نتایج جدید داشته باشیم4691همونطور که توی مقاله میبینید روش هم مختلف کنترلی و
پانزده روز پیش با 5 پیشنهاد رسیده
51115 پروژه شبکه های عصبی
:  درصد درستی رو میخوام با استخراج ویژگی کدهاهم دارم این هم کدهاست روی کلبه کامپیوتر کارشناسی پیش بینی تداخلات دارویی با استفاده از شبکه عصبی و نظریه شباهت ببخشید استخراج ویژگی رو از تو مقاله پید
پانزده روز پیش با 8 پیشنهاد رسیده
هوش مصنوعی / شبکه عصبی
با سلام اعمال  الگوریتم شبکه عصبی روی یک دیتا ست CLASSIFICSTION و خروجی بصورت نمودارهای VALL_ACC , و .... تست الگوریتم و ...    
پانزده روز پیش با 10 پیشنهاد رسیده
نوشتن برنامه افزایش و کاهش داده
داده های من در 9کلاس  هستش می خوام کلاس های که بیشتر از 3برابر میانگین هستند 30درصد داده های که کمترین واریانس دارند حذف بشوند و کلاس هایی که تعداد داده ها کمتر از 1/3میانگین داده ها هستند از آن ها 3
پانزده روز پیش با 8 پیشنهاد رسیده
50959 پروژه شبکه عصبی
سلام من یه پروژه دارم مربوط به درس ارشد برق قدرت سیستم درس بهره برداری سیستم قدرت پیشرفته  مسئله حل بهینه سازی هست با شبکه عصبی هست. مسئله بهینه سازی هم scopf dc یا security constraint optimal power f
هجده روز پیش با 6 پیشنهاد رسیده

انجام پروژه شبکه عصبی توسط متخصصین یک دو سه پروژه

    آموزش تخصصی شبکه عصبی
    انجام پروژه شبیه سازی مقاله شبکه عصبی
    انجام پروژه شبکه عصبی با متلب
    پیش بینی سری های زمانی با شبکه عصبی
    مدلسازی فرآیند های پزشکی درمانی توسط شبکه عصبی

    انجام پروژه شبکه عصبی در پایتون
    انجام پروژه شبکه عصبی با روش‌های محاسباتی نوین
    انجام پروژه های بهینه سازی به کمک شبکه عصبی
    انجام پروژه پیش بینی و تخمین با شبکه عصبی
    مدلسازی فرایند های پزشکی درمانی با شبکه عصبی

    انجام پروژه طبقه بندی و دسته بندی داده ها توسط شبکه عصبی
    انجام پروژه عصبی در سیستم های هدف‌گیری و تعقیب
    انجام پروژه های شبکه عصبی یادگیری ماشین و ارزیابی ریسک
    انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام و شاخص بورس با شبکه عصبی مصنوعی

97+

پروژه آموزشی شبکه عصبی
برای مشاهده نمونه پروژه های انجام شده شبکه عصبی و اطمینان از کیفیت پروژه ها، صفحه پروژه های انجام شده شبکه عصبی در انتهای همین صفحه را ببینید.

امکان تهیه فایل راهنما بصورت گزارش کار و فیلم از نحوه انجام پروژه

امکان ارائه فایل های نرم افزاری
در متلب و یا سایر نرم افزارهای استفاده شده
16/7

پشتیبانی 7 روز هفته و روزانه 16 ساعت توسط سامانه آنلاین و خطوط تلفنی

انجام پروژه شبکه عصبی
آموزش و سفارش پروژه شبکه عصبی
آخرین پروژه های شبکه عصبی انجام شده توسط متخصصان

    پروژه شبیه سازی بار 24 ساعته ترانسفورماتور شبکه توزیع برق با و بدون بدون منبع تولید پراکنده با متلب
    پروژه پردازش تصویر اعمال تعدادی از کرنلهای معروف بر روی یک تصویر با متلب
    پروژه آموزشی حذف نویز به کمک فیلتر های FIR و فیلتر تک اکو با متلب

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    پروژه داده کاوی طبق بندی کشمش با 2 الگوریتم KNN و SVM با متلب + دیتاست
    شبیه سازی آموزشی پردازش و دسته بندی صدای قلب با متلب
    پروژه آموزشی شبیه سازی موتور القایی بدون بار با مرجع abc در متلب
    پروژه آموزشی پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی k-means بصورت iterative با متلب

    شبیه سازی آموزشی مقاله کنترلر قوی یکپارچه برای دنبال کردن مسیر خودرو با متلب
    پروژه آموزشی دسته بندی بردارهای حرکت بدست آمده از یک ویدیوی کوتاه با متلب
    شبیه سازی آموزشی اینورتر فشرده سه فاز چند سطحی سیستم فتوولتائیک توان کم با متلب
    شبیه سازی آموزشی مقاله مدل سازی جنبشی واکنش های ترک حرارتی با متلب

    پروژه آموزشی بدست آوردن ضریب شکل بین دو دیسک هم محور و موازی با روش مونت کارلو با متلب
    شبیه سازی آموزشی مقاله جداسازی سیگنال های رادار و الگوریتم های شناسایی PRF با متلب
    پروژه آموزشی آشنایی با کپستروم ( Cepstrum ) با متلب
    پروژه آموزشی تحلیل فرکانسی سیگنال های مغزی با متلب
    پروژه آموزشی فشرده سازی تصویر با استفاده از تبدیل فوریه دو بعدی با متلب

    پروژه آموزشی تشخیص صوت DTMF - (Dual Tone Multi-Frequency) با متلب
    پروژه آموزشی تشخیص صوت DTMF – (Dual Tone Multi-Frequency) با متلب
    ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    پروژه آموزشی رسم نمودار جریان برای چند قطبی های متفاوت با متلب
    پروژه آموزشی رسم نمودار جریان برای چند قطبی های متفاوت با متلب
    ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۲۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    پروژه آموزشی تبدیل فوریه زمان کوتاه و تبدیل موجک با متلب
    پروژه آموزشی تبدیل فوریه زمان کوتاه و تبدیل موجک با متلب
    ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    شبیه سازی آموزشی ردیابی چند فرضیه ربات زمینی بدون سرنشین با متلب
    شبیه سازی آموزشی ردیابی چند فرضیه ربات زمینی بدون سرنشین با متلب + دیتا
    ۲۵۰,۰۰۰ تومان ۴۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    پروژه آموزشی شبیه سازی ترانس تک فاز دور 1:3 و ولتاژ نامی 100 ولت با متلب
    پروژه آموزشی شبیه سازی ترانس تک فاز دور 1:3 و ولتاژ نامی 100 ولت با متلب
    ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۲۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات

    پروژه آموزشی راه اندازی سیستم تبدیل انرژی باد با soft starter با متلب
    شبیه سازی آموزشی مقاله بازیابی سیستم توزیع با منابع تجدیدپذیر برای بهبود قابلیت اطمینان در شرایط عدم قطعیت سیستم با متلب
    پروژه آموزشی طراحی لینک DC با ولتاز 400 ولت و تغذیه کننده اینورتر سه فاز با متلب
    پروژه آموزشی طراحی مدار کنترلر pid برای مدار اینورتر با متلب
    پروژه آموزشی شبیه‌سازی موتور القایی 50 اسب بخار به ازای شرایط مختلف با متلب

    پروژه آموزشی طراحی و شبیه سازی یک مبدل dc به dc باک با متلب
    پروژه آموزشی ﺣﻞ ﻋﺪدی ﻣﻌﺎدﻟﻪ اﻧﺘﻘﺎل ﺣﺮارت دوﺑﻌﺪی ﮔﺬرا در کانال مربعی با متلب
    پروژه آموزشی حل سه تمرین مدل ARMA(p,q) با روش Yule-Walker در متلب
    پروژه بررسی تمامی احتمالات ممکن در لاتاری با متلب
    شبیه سازی آموزشی مدل تحلیلی توزیع میدان مغناطیسی در شتاب‌سنج کوارتز با متلب

    شبیه سازی آموزشی مدل پخش بار اقتصادی دوسطحی در سیستم‌ گاز و برق یکپارچه با متلب
    پروژه آموزشی یافتن معادله دیفرانسیل دو مدار الکترونیکی مرتبه اول با متلب
    پروژه آموزشی پیاده سازی یک الگوریتم مسیریابی ساده با متلب
    پروژه آموزشی گرفتن fft از پاسخ زمانی ارتعاشات وارده به تیر یک سرگیردار برنولی اویلر با متلب
    پروژه آموزشی شبیه سازی جریان دو بعدی متقارن محوری با ناویر-استوکس با متلب

قبلی
بعدی
مشاهده همه پروژه های شبکه عصبی انجام شده
برخی از سوالات متداول پروژه شبکه عصبی
تعرفه انجام پروژه شبکه عصبی چقدر است؟

به طور کلی نمیتوان یک تعرفه خاص برای پروژه های شبکه عصبی اعلام نمود، اما معمولا قیمت گذاری بر اساس حجم پروژه و مدت زمان موردنیاز برای تکمیل آن اعلام میشود.
زمان انجام یک پروژه شبکه عصبی چقدر است؟

مدت زمان دقیق بر اساس حجم پروژه و خواسته ها و پس از بررسی اعلام می شود.
انجام پروژه های شبکه عصبی ، ارائه خدمات انجام پروژه شبکه عصبی با متلب و پایتون ، سفارش پروژه شبکه عصبی (neural network) توسط صدها کارشناس حرفه ای متلب پروژه با قیمت مناسب انجام میشود برای ثبت سفارش سفارش با شماره 09108391389 تماس بگیرید .

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی یا neural network یکی از  کاربردی ترین دروس در هوش مصنوعی می باشد، یک شبکه عصبی عصبی مجموعه از نرون ها می باشد که از الگوریتم های خاصی پیروی میکند این الگوریتم ها که از ذهن انسان برگرفته شده اند کمک به شناسایی الگو در داده ها می نمایند.در شبکه عصبی با استفاده از الگوریتم های مختلف ساختار عصبی ذهن انسان به صورت کامل شبیه سازی میشود هدف از طراحی این شبکه های مصنوعی بالا رفتن دقت در خروجی بدست آمده و تعمیم شبکه آموزش دیده برای راحتی فرآیندهای دستی توسط کاربر است،

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در شبکه عصبی تمامی نرون های مغز به صورت ساختار مصنوعی توسط الگوریتم های هوشمند پیاده سازی شده اند در حال حاضر در تمامی حوزه ها که نیازمند دقت و صحت بالا در تصمیم گیری می باشد از ساختار شبکه عصبی مصنوعی استفاده میشود به طوری که تمام فرامین که از مغز به انسان صادر میشود در این شبکه ها هم قابل پیاده می باشد در یک تعریف کلی شبکه‌ عصبی یک سامانه پردازش اطلاعات است که کار اصلی آن در یک سیستم آموزش شبکه با داده های حجیم می باشد به این صورت که تعداد بسیاری زیادی دیتا وارد سیستم میشود با توجه به نوع پیچیدگی ها داده پردازش شده و در یک پایگاه داده آموزش می بیند این آموزش به صورتی می باشد که رفتار سیستم متناسب با داده های بعدی تغییر نمیکند چون شبکه از قبل آموزش دیده است و وابسته به رفتار غیرخطی داده نیست و این یکی از اصلی ترین ویژگی های سیستم های مبتی بر شبکه عصیی می باشد. این پردازش داده‌ ها را به عهده پردازنده‌ های کوچک و بسیار زیادی میسپارد که به صورت شبکه ‌ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر برای حل یک مسئله رفتار میکند. در این شبکه‌ ها به کمک دانش های مختلف ساختار شبکه طوری طراحی میشود که میتواند همانند نورون عمل کند. به این ساختار داده گره گفته میشود.

 

متلب پروژه چه نوع پروژه شبکه عصبی را میتواند انجام بدهد؟

انجام پروژه شبکه عصبی مصنوعی

انجام پروژه اتومای یادگیر

انجام پروژه درسی شبکه عصبی

انجام پروژه کلاسی شبکه عصبی

انجام پروژه شبکه عصبی کامپیوتر

خدمات مشابه در متلب پروژه

انجام پروژه دانشجویی پایتون

انجام پروژه هوش مصنوعی با متلب

انجام پروژه ماشین لرنینگ

انجام پروژه پردازش سیگنال با متلب

انجام پروژه data mining

انجام پروژه دانشجویی پردازش تصویر

انجام پروژه منطق فازی

 

ضرورت استفاده از نرم افزار متلب در شبکه عصبی

شبکه های عصبی به عنوان یکی از حوزه های کاربردی پر استفاده و کاربردی برای حل مسائل و پیاده سازی نیاز به نرم افزار تخصصی دارند که متلب از اصلی ترین آنها می باشد با استفاده از متلب میتوانید به راحتی انواع نرون ها ، وردوی های مختلف را تعریف کرده و متناسب با تعداد داده ها نوع شبکه عصبی مورد نظر خود را انتخاب کنید. این نرم افزار با داشتن بخش مجزا برای تولباکس شبکه عصبی کار را برای کاربران آسوده کرده است با استفاده از متلب میتوانید انواع شبکه های عصبی شعاعی ، تک لایه و چندلایه ، هاپفلید ، پرسپترون ، Feedforward ، RNN و CNN را به طور کامل پیاده سازی نمایید.

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اهمیت استفاده از شبکه عصبی در چیست ؟

امروزه شبکه های عصبی مصنوعی در حوزه های مختلفی مورد استفاده قرار میگیرد و دارای کاربردهای فراوانی است یک شبکه عصبی با تشکیل میلیون ها نرون های مغزی با تقلید از رفتار طبیعی مغز انسان میتواند به سیستم های مختلف هوش مصنوعی اعمال شده و باعث بالا بردن دقت خروجی شود شاید اصلی دلایل استفاده از شبکه های عصبی کشف مدل های مخفی و الگوهای پنهان از طریق نرون های موجود در آنها و همچنین آموزش شبکه مدلسازی و در نهایت افزایش دقت در خروجی مدنظر می باشد. این شبکه ها با الهام در رفتار مغز انسان داده ها را آموزش داده و در نهایت شبکه ای پایدار از مجموعه ی داده ها با دقت و خروجی بالا تشکیل خواهد شد.

 

کاربرهای شبکه عصبی

    قابلیت دریافت حجم عظیمی از داده ها برای آموزش شبکه
    توانایی دریافت داده ها با فرمت ها مختلف مانند متن ، تصویر ، صدا و ویدئو
    توانایی پیش بینی رفتار کاربران در شبکه های اجتماعی
    توانایی پیش بینی حوادث طبیعی مانند باران و سیل
    قابلیت پیش گویی اتفاقات رخ داده در آینده با آموزش داده های گذشته

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

چرا پروژه شبکه عصبی خود را به متلب پروژه واگذار نماییم؟

ه “مرجع تخصصی انجام پروژه شبکه عصبی “در کشور است که با کسب تجربه ده ساله و بهره‌گیری از اساتید مجرب می‌تواند پروژه شما را به شکلی مطلوب تحویل بدهد. ما با کسب دانش کافی در زمینه انجام پروژه دانشجویی شبکه عصبی تمامی نیازهای شما در این حوزه را درک کرده ایم و عملا پروژه ای نیست که نتوانیم انجام بدهیم کسب این تجربه گران ها تنها با اعتماد مشتریان و استمرار در انجام سفارشات بدست آمده است فقط کافیست یک بار امتحان کنید تا کیفیت در انجام کار را به طور درک مشاهده نمایید، رسالت متلب پروژه انجام سفارش به صورت پروژه محور با همراهی کاربر است که با ارائه آموزش های مرحله به مرحله از ابتدا تا انتهای سفارش به صورت کامل دانشجو در روند انجام پروژه خود قرار میدهد و دیگر نیازی به موسسات و سایت های دیگر نخواهد داشت.

 

نحوه گزینش بهترین مجری برای پروژه شبکه عصبی :

از آنجایی که متلب پروژه به صورت تعامل بین کارفرما و مجری فعالیت می نماید تمام پروژه های شبکه عصبی ارسالی از طریق کانال های مربوطه برای مجموعه مجریان ارسال میشود در سیستم مناقصه ای ایجاد شده کارشناسی که کمترین قیمت را برای مشتری اعلام می نماید به عنوان مجری انجام کار انتخاب شده که علاوه بر درجه علمی مناسب باید داری تجربه بالایی هم باشد. ما نهایت دقت را در انتخاب مجریان (کارشناسان) بکار می بندیم تا خیال کاربر از انجام سفارش به صورت کاملا مطلوب راحت باشد‌.

 

نحوه انجام سفارش پروژه در موسسه پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه شبکه عصبی توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه شبکه عصبی براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه شبکه عصبی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

نحوه سفارش پروژه شبکه عصبی به چه صورت می باشد ؟

برای ثبت سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی خود میتوانید در تمام طول شبانه روز با کارشناسان متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران ما پاسخ گوی آنلاین به سوالات کاربران می باشند همچنین میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش اقدام به سفارش نمایید برای درخواست فوری پروژه هم از طریق تلگرام یا واتس آپ میتوانید توضیحات کامل پروژه موردنظر خود را برای ما ارسال کنید.

زمان پروژه شبکه عصبی به چه صورت است ؟

نحوه زمان دهی برای پروژه شبکه عصبی با توجه به وقت و زمانی که خوده کاربر تعیین میکند تنظیم شده و این موضوع به اطلاع مجری انجام کار خواهد رسید مجری موظف است که در زمان تعیین شده سفارش را آماده و ارسال نماید در برخی از سفارشات ارسالی ممکن است با توجه به پیچیدگی و سنگینی پروژه زمان بیشتری صرف شود که این موضوع به اطلاع مشتریان محترم خواهد رسید در صورت موافقت نسبت به ادامه فرآیند پروژه اقدام خواهد شد.

نحوه قیمت گذاری پروژه شبکه عصبی به چه صورت است ؟

پس از این سفارش انجام پروژه شبکه عصبی را برای گروه متلب پروژه ارسال شد کارگروه های تخصصی مربوط به سفارش پروژه موردنظر شروع به بررسی دقیق و کارشناسی نموده و مجموعه قیمت های اعلام شده جمع آوری میشود از میان تمامی قیمت ها اعلام شده کمترین قیمت که توسط مجریان اعلام شده خدمت مشتری اعلام میشود یکی از تفاوت های اصلی متلب پروژه با سایر موسسات مشابه همکاری با ۲۰۰ استاد حرفه ای می باشد.

اطمینان از کیفیت پروژه شبکه عصبی به چه صورت است ؟

متلدر پروژه شبکه عصبی و بهره گیری از ممتاز ترین کارشناسان این حوزه توانسته ایم بالاترین کیفیت و رضایت مندی در انجام پروژه کسب نماییم متلب پروژه با آموزش کامل حین پروژه شما را تمامی سایت ها و موسسات مشابه بی نیار خواهد کرد قیمت مناسب به همراه کیفیت عالی همواره از اصلی ترین رسالت های کاری متلب پروژه بوده است.انجام پروژه شبکه عصبی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

بسیاری از همراهان پروژه سرا بدلیل زمان زیادی که برای مفاهیم تئوری شبکه های عصبی صرف می نمایند و همچنین عدم آشنایی با نرم افزارهای متلب، پایتون و… با مشکلات زیادی در انجام پروژه های شبکه عصبی خود مواجه می شوند.

پروژه سرا با بهره‌گیری از متخصصان ممتاز در زمینه شبکه های عصبی و برنامه نویسی با متلب، پایتون و… امکان ارائه مشاوره و راهنمایی شما در زمینه انجام  پروژه های شبکه عصبی نظیر شبیه سازی مقاله شبکه عصبی و … را دارد.

پس از ثبت سفارش پروژه شبکه عصبی خود و ارائه مستندات تحقیقاتی و مقاله های مربوطه ، کارشناسان ما  با بررسی مقاله پایه و همچنین نوآوری های مد نظر شما شروع به انجام پروژه نرم افزاری شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.
روش های ثبت سفارش به پروژه سرا:

تعریف شبکه عصبی

شبکه عصبی نوعی از یادگیری ماشینی است که بعد از مغز انسان خود را مدل‌سازی می‌کند. این کار باعث ایجاد یک شبکه عصبی مصنوعی می‌شود که از طریق یک الگوریتم به کامپیوتر اجازه می‌دهد با استفاده از داده‌های جدید چیزهای جدیدی یاد بگیرد.

هرچند این روزها الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار زیادی وجود دارد، اما شبکه‌های عصبی قادر هستند تا آن چیزی که یادگیری عمیق نامیده می‌شود را انجام دهند.

در حالی که نورون واحد پایه مغزی است، ساختار ضروری شبکه عصبی مصنوعی یک پرسپترون است که ضمن پردازش سیگنال‌های ساده، آن‌ها را به یک شبکه مش بزرگ متصل می‌کند. به کامپیوتر با شبکه عصبی آموخته می‌شود تا با تجزبه و تحلیل نمونه‌های آموزشی، کاری مشخص را انجام دهد که قبلا برچسب گذاری شده است.

یک مثال معمول از یک کار برای یک شبکه عصبی که از یادگیری عمیق استفاده می‌کند این است که اشیایی را شناسایی کند. در این مورد، طیف گسترده‌ای از اشیا مانند گربه، نشانه‌های خیابان و… به شبکه عصبی نشان داده می‌شود و کامپیوتر با تجزبه و تحلیل الگوهای تکراری در تصاویر ارائه شده، می‌آموزد که تصاویر جدید را طبقه بندی کند.
پروژه شبکه عصبی
انجام پروژه شبکه عصبی با متلب:

انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب نیز از دیگر خدمات ارائه شده توسط پروژه سرا  به متقاضیان گرامی می باشد.انجام  پروژه های مربوط به شبکه عصبی چند لایه در متلب توسط پروژه سرا قابل ارائه می باشد.

 
چگونه پروژه شبکه عصبی خود را انجام دهیم؟

جهت انجام پروژه شبکه عصبی می توانید سفارش انجام پروژه شبکه عصبی خود را به کارشناسان پروژه سرا ارسال نمایید؛ کارشناسان، پروژه شبکه عصبی شما را بررسی می نمایند و سپس مشاوره لازم جهت انجام پروژه شبکه عصبی را خدمتتان ارائه می نمایند؛ انجام پروژه شبکه عصبی در پروژه سرا بابالاترین کیفیت و مناسبترین قیمت انجام می پذیرد.
هزینه سفارش انجام پروژه شبکه عصبی چقدر می باشد?

انجام پروژه شبکه عصبی توسط مجریان مجرب پروژه سرا انجام می پذیرد، هزینه انجام پروژه شبکه عصبی با توجه به حجم پروژه مورد نظر و مدت زمان صرف شده و زمان تحویل درخواستی پروژه شبکه عصبی متفاوت می باشد. برای اطلاع از هزینه می توانید پروژه شبکه عصبی خود را از روش های ذکر شده به کارشناسان ارسال نمایید؛کارشناسان اعلام هزینه می نمایند.
پروژه هایی که در رابطه با شبکه های عصبی پروژه سرا ارائه می دهد:

    کد شبکه عصبی mlp در متلب

    پیاده سازی شبکه عصبی mlp در متلب

    پروژه های شبکه عصبی در متلب

    پروژه شبکه های عصبی هوش مصنوعی

    پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی ppt

    شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه

    شبکه عصبی مصنوعی در متلب

    شبکه عصبی مصنوعی در spss

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    شبکه عصبی مصنوعی gmdh

    شبکه عصبی در matlab

    شبکه عصبی پرسپترون چند لایه در متلب

    انجام پروژه شبکه های کامپیوتری

    شبکه عصبی مصنوعی feedforward

    شبکه عصبی مصنوعی ann

    انجام پروژه شبکه حسگر بیسیم

    انجام پروژه شبکه حسگر

    انجام پروژه شبکه بیسیم

    toolbox شبکه عصبی در متلب

    شبکه عصبی مصنوعی som

    شبکه عصبی مصنوعی lvq

    انجام پروژه های برنامه نویسی با متلب
    انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب
    انجام پروژه هوش مصنوعی با متلب
    پردازش تصویر
    انجام پروژه مدل سازی با متلب
    انجام پروژه شبیه سازی با متلب
انجام پروژه شبکه عصبی
لیست انجام پروژه شبکه عصبی، به ترتیب توان و زمان

انجام پروژه های داده کاوی و شبکه عصبی تا مقطع دکتری

انجام انواع پروژه های علم داده و دیتا ساینس اعم از هوش مصنوعی ،متن کاوی ، پردازش تصویر، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه عصبی و داده کاوی. پیاده سازی مقاله و پایان نامه تا مقطع دکتری با پایتون. مشاوره ، اجرا و انجام مقاله و پایان نامه های کارشناسی ، کارشناسی ارشد و دکتری در تمامی زمینه های داده کاوی با پایتون.

انجام پروژه شبکه عصبی ، ژنتیک و فازی

انجام کلیه پروژه های شبکه عصبی ، ژنتیک ، فازی ، انفیس ، مسایل بهینه سازی چند هدفه با نرم افزار matlab
‪
انجام پروژه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی از سراسر دنیا

آموزش و انجام پروژه های پردازش تصویر و بینایی ماشین و یادگیری عمیق در کوتاهترین زمان با کمترین هزینه انجام پروژه و نگارش و چاپ مقاله ISI با ایمپکت فکتور بالا در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش تصویر
‪۶‬ روز پیش
انجام و مشاوره پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتای
شریفی، تهران ، تلفن: 09367292276

جام و مشاوره پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین clementine - متلب matlab - فورتون و رپیدماینر .forton اجرای پروژه های داده کاوی در نرم افزارهای کلمنتاین - متلب - فورتون و... در اسرع وقت
‪۴‬ ماه پیش

انجام برنامه نویسی پایتون " "

شبکه عصبی مصنوعی در مهندسی آب qnet 2000

انجام پروژه و آموزش شبکه عصبی مصنوعی در مهندسی آب qnet 2000 سری زمانی با mi

     فاقد بانک اطاعاتی
کامنت گذاری:     دارد
فایل داکیومنت :     دارد
رمز ورود پروژه :     ندارد - ندارد

فایل دمو پروژه :     دانلود فایل داکیومنت تکمیلی
فایل داکیومنت :     دانلود فایل دمو | اجرایی پروژه
تعداد مشاهده :     7455

- در صورت نیاز به آموزش آنلاین نحوه ساخت این پروژه توسط نرم افزارهای آموزش راه دور و یا درخواست تهیه پروژه مشابه، کافیست با شماره تماس 09179221734 یا آدرس ایمیل behnam.h1368@gmail.com هماهنگی های لازم را انجام دهید.
توضیح  کلی :
پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با زیان برنامه نویسی متلب یا به اصطلاح با زیان برنامه نویسی matlab نوشته شده است. مهمترین کاربرد این پروژه در زمینه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) بوده است. پروژه فوق دارای یک محیط کاربرد پسند می باشد و همچنین پس از اجرا آن، خروجی مورد نیاز نمایش داده می شود. کلیه کدهای نوشته شده دارای کامنت نیز می باشند.
در صورت نیاز به تهیه پروژه مشابه، یا پیاده سازی پروژه ای در زمینه متلب کافیست با شماره تماس درج شده در سایت یا از طریق ایمیل پشتیبانی و یا از طریق سفارش فوره پروژه(از این طریق توصیه می شود) اقدام نمایید. در کمتر از 30 دقیقه به درخواست شما پاسخ داده می شود
امکانات اصلی پروژه :
how to terminate a pregnancy
d&c abortion
امکان دانلود سورس کامل پروژه پس از خرید امکان دانلود خروجی های پروژه پس از خرید امکان دانلود رایگان دیتاست(در صورت وجود) کلیه کدهای نوشته شده کامنت گذاری شده اند

    پروژه های مشابه نظرات و پیشنهادات آموزشهای مرتبط

[پروژه شناسایی یک سیستم به کمک شبکه عصبی RBF با متلب]
پروژه شناسایی یک سیستم به کمک ...
41,500 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی کوهونن (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی کوهونن (شب ...
39,800 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی شعاعی (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی شعاعی (شبک ...
45,300 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Spiking (ش ...
35,800 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Recurrent ...
36,000 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی Convolutional (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Convolutio ...
35,200 تومان
[پروژه شبکه های عصبی Associative (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Associativ ...
33,600 تومان
    
[پروژه تحلیل مولفه اساسی PCA (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه تحلیل مولفه اساسی PCA (ش ...
36,500 تومان
    
[پروژه پیش بینی ترافیک با شبکه عصبی موجک بر پایه منطق فازی (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه پیش بینی ترافیک با شبکه ...
38,800 تومان
    
[پروژه مسئله کُره با الگوریتم ژنتیک (الگوریتم فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه مسئله کُره با الگوریتم ژ ...
36,500 تومان
    
[پروژه حل TSP با چند دپو با الگوریتم ژنتیک (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با چند دپو با الگ ...
35,400 تومان
    
[پروژه حل TSP با برنامه ریزی پویا (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با برنامه ریزی پو ...
39,100 تومان
[پروژه حل TSP با الگوریتم نزدیکترین همسایه (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم نزدیک ...
32,200 تومان
    
[پروژه حل TSP با الگوریتم مورچگان (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم مورچگ ...
33,000 تومان
    
[پروژه حل TSP با الگوریتم متقاطع (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم متقاط ...
32,000 تومان
   

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

[پروژه حل TSP با الگوریتم tsp search (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم tsp s ...
32,500 تومان
    
[پروژه حل TSP با الگوریتم MMAS (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم MMAS ...
35,600 تومان
    
[پروژه تشخیص لبه تصویر با الگوریتم مورچگان (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه تشخیص لبه تصویر با الگور ...
33,500 تومان
پروژه های مرتبط :
پیاده سازی XOR با استفاده از ابزار ...
23,000 تومان
    
پیاده سازی XOR با استفاده از ابزار ...
23,000 تومان
    
پروژه بهینه سازی پویا با الگوریتم ه ...
30,700 تومان
    
پروژه فازی سازی با matlab
32,800 تومان
    
پروژه فیلتر کردن نویز تصویر با matl ...
36,000 تومان
       
پروژه شناسایی یک سیستم به کمک شبکه ...
41,500 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی کوهونن (شبکه عص ...
39,800 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی شعاعی (شبکه عصب ...
45,300 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه ع ...
35,800 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه ...
36,000 تومان
       
برچسپ ها :
پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,پیاده سازی شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,شبیه سازی شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,دانلود رایگان شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,سورس شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,کد شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,آموزش شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,برنامه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,پروژه آماده شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,انجام شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,خرید پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,پیاده سازی شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,شبیه سازی شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,دانلود رایگان شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,سورس شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,کد شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,آموزش شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,برنامه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,پروژه آماده شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,انجام شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,خرید پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab

پروژه شبکه عصبی با پایتون

تیم دیپ تیپ دارای سابقه ای بیش از 4 سال در زمینه انجام انواع پروژه های شبکه عصبی کانولوشنی، شبکه عصبی عمیق، شبکه عصبی LSTM و RNN و بهینه سازی عملکرد شبکه های عصبی بر روی انواع داده های متنی ، تصویری، صوتی و داده های جدولی می باشد. در صورت نیاز به مشاوره ، انجام و پیاده سازی پروژه های شبکه عصبی با پایتون می توانید با متخصصان ما در ارتباط باشید.
طبقه بندی داده های موج نگاری مغز(EEG) با کمک یادگیری عمیق و الگوریتم XGboost
دسته‌بندی نشده

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

امروزه استفاده از یادگیری عمیق در حوزه های مختلف بسیار پیشرفت کرده است. در این پروژه قصد وارد حوزه سلامت و توانبخشی شدیم. هدف از انچام این پروژه طبقه بندی داده های موج نگاری مغز(electroencephalogram) با کمک شبکه عصبی LSTM …

طبقه بندی داده های موج نگاری مغز(EEG) با کمک یادگیری عمیق و الگوریتم XGboost ادامه مطلب »
آبان ۲۹ ۱۴۰۱
بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشن با استفاده از روش PSO
پروژه، پروژه پردازش تصویر

شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) یکی از پرکاربردترین تکنیک های یادگیری عمیق است. روش های مختلفی از مدل ها برای یادگیری در شبکه های CNN پیشنهاد و بهبود یافته است. هنگام کار با CNN، تعیین
انجام پروژه شبکه عصبی

امروزه شبکه‌های عصبی (Neural Networks) مصنوعی به ­طور گسترده‌ای، با هدف دست­یابی به کارایی شبه انسانی مطالعه می‌شوند. این شبکه‌های عصبی از تعدادی عنصر محاسباتی خطی و غیرخطی که به­ طور موازی عمل می‌کنند، تشکیل شده‌اند. شبکه‌های عصبی مصنوعی تحت عناوین مختلفی هم­چون مدل‌های پیوندگرا، مدل‌های پردازش موازی توزیع‌شده و سیستم‌های نورومورفیک مطرح گردیده‌اند. ایده اصلی مدل پیوندگرا به فیلسوف بزرگ یونان باستان ارسطو برمی‌گردد. وی مفهومی را مطرح کرد که در آن تعدادی از عناصر ساده مرتبط ‌به‌هم به­ واسطه یک سری مکانیزم‌های خاص، منجر به پیدایش حافظه می‌شدند.

 
انجام پروژه شبکه عصبی

بسیاری از پژوهشگران و دانشجویان بدلیل زمان زیادی که صرف مفاهیم تئوری پشت شبکه های عصبی می نمایند و همچنین بدلیل عدم آشنایی با نرم افزارهای متلب ، پایتون  به مشکلات زیادی در انجام پروژه های شبکه عصبی خود بر می‌خورند. چند ضلعی با بهره‌گیری از پژوهشگران نخبه در زمینه هوش مصنوعی، شبکه های عصبی و برنامه نویسی با متلب و پایتون و انجام پروژه با متلب امکان ارائه مشاوره و راهنمایی شما در زمینه انجام  پروژه های شبکه عصبی نظیر آموزش شبیه سازی مقاله شبکه عصبی و ... را دارد.

 پس از ثبت سفارش پروژه شبکه عصبی خود و ارائه مستندات تحقیقاتی و مقاله های مربوطه ، کارشناسان ما  با بررسی مقاله بیس و همچنین نوآوری های مد نظر شما اقدام به انجام پروژه نرم افزاری شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.

سفارش پروژه شبکه عصبی

تعریف پایه شبکه‌های عصبی
شبکه عصبی در پایتون
شبکه های عصبی در متلب
اهم خدمات ما در زمینه انجام پروژه شبکه عصبی
انجام پروژه شبیه سازی مقاله شبکه عصبی
انجام پروژه هوش مصنوعی و شبکه عصبی
انجام پروژه شبکه عصبی در پایتون
انجام پروژه شبکه عصبی در متلب
مهارت‌های ما در انجام پروژه شبکه عصبی

    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی برق قدرت
    انجام پروژه تخصصی و صنعتی شبکه عصبی مهندسی برق کنترل
    پروژه شبکه عصبی در مخابرات
    انجام پروژه پیش بینی و تخمین با شبکه عصبی
    انجام پروژه طبقه بندی و دسته بندی داده ها توسط شبکه عصبی
    انجام پروژه های عصبی فازی
    انجام پروژه های شبکه عصبی یادگیری ماشین
    انجام پروژه شبکه های عصبی در کاربردهای نظامی
    انجام پروژه عصبی در سیستم های هدف‌گیری و تعقیب

    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی عمران
    انجام پروژه های بهینه سازی به کمک شبکه عصبی
    انجام پروژه تصمیم گیری با شبکه عصبی
    مدلسازی فرایند های پزشکی درمانی با شبکه عصبی
    پیش بینی سری های زمانی با شبکه عصبی
    انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام و شاخص بورس با شبکه عصبی مصنوعی
    انجام پروژه های شبکه عصبی ارزیابی ریسک
    انجام پروژه شبکه های عصبی در پروژه های کسری خدمت
    انجام پروژه پردازش تصویر با شبکه عصبی
    انجام پروژه شبکه عصبی مصنوعی
    انجام پروژه محاسبات نرم

پرسش‌های متداول درباره انجام پروژه شبکه عصبی
نجام پروژه شبکه عصبی

سایت همیار پیپر دارای تجربه ای چندین ساله در انجام پروژه شبکه عصبی است که می تواند تمامی پروژه های موجود را با بهترین کیفیت و مناسب ترین قیمت برایتان انجام دهد.همیار پیپر به لطف مجری های تحصیل کرده در بهترین دانشگاه های داخل کشور و سایر نقاط جهان موفق به کسب رزومه ای درخشان در انجام پروژه های شبکه عصبی گردیده است که ضامن کیفیت در انجام پروژه هاست.برای سفارش پروژه شبکه عصبی میتوانید از طریق واتس اپ یا تلگرام با شماره ۰۹۱۲۹۵۴۰۱۲۲ اقدام نمایید.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

آیدی تلگرام ما جهت ثبت سفارش @ می باشد.همین حالا سفارش دهید.
شبکه عصبی :

شبکه‌های عصبی مصنوعی یا شبکه‌های عصبی صناعی (Artificial Neural Networks – ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوین برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده هستند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش میباشد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است.
چه پروژه هایی با شبکه عصبی در همیارپیپر انجام میشود:

    انجام پروژه دانشجویی شبکه عصبی
    انجام پروژه درسی شبکه عصبی
    انجام پروژه کلاسی شبکه عصبی
    انجام پروژه شبکه عصبی برق
    انجام پروژه شبکه عصبی کامپیوتر

پروژه های دیگری که قابل انجام است:

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی
زمان بندی پروژه شبکه عصبی در همیارپیپر چگونه است؟

زمان بندی پروژه شبکه عصبی توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه شبکه عصبی شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم.
هزینه ارسال سفارش پروژه شبکه عصبی و بررسی اولیه چقدر است؟

هزینه سفارش پروژه شبکه عصبی و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید.
نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه شبکه عصبی من چگونه است؟

قیمت گذاری پروژه شبکه عصبی شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد.
بررسی و قیمت گذاری پروژه شبکه عصبی من چقدر زمان خواهد برد؟

بررسی پروژه شبکه عصبی شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعلام کنید تا سریعتر اقدام شود.
نحوه سفارش پروژه شبکه عصبی :

برای سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی میتوانید از طریق واتس اپ و تلگرام در ما انجام دهی
n Algorithms

شناسایی الگو
Pattern Recognition

پردازش تصویر در MATLAB
MATLAB Image Processing toolbox

تبدیل ویولت ( موجک ) و تحلیل سیگنال در حوزه ویولت
Wavelet Transform

منظق فازی
MATLAB Fuzzy Logic Toolbox

شبیه سازی کدر ، انکدر ، دی کدر ، کد کانولوشنال به کمک MATLAB

شناسایی چهره (بازشناسی چهره) ، تشخیص چهره
Face Recognition , Face Detection

الگوریتم های بهینه سازی و حل مساله با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مانند الگوریتم ژنتیک ، PSO ، کلونی مورچه ، simulated annealing
Optimization Algorithm , Genetic Algorithm, Ant colony, PSO, Genetic Algorithm
رده است به نوعی که کاربرد آن در بسیاری از زمینه ها به خوبی مشاهده می شود. زبان برنامه نویسی با کیفیتی که دارد می تواند پروژه های شبکه عصبی را به خوبی در زبان های مختلفی ارائه کند. موضوع مورد بررسی انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون می باشد.

برای انجام پروژه پایتون و سفارش شبیه سازی پروژه پایتون با ما همراه باشید.
انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون چیست؟

شبکه عصبی یکی از ایده هایی است که برای پردازش اطلاعات از سیستم عصبی الهام گرفته است و شبیه به مغز است و می تواند داده ها را مورد پردازش قرار دهد. در بسیاری از رشته انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون بسیار مهم است و فرد باید بتواند با انجام این پروژه به داده های مهمی برسد. این سیستم از عناصر پردازشی فوق العاده ای به اسم نورون تشکیل شده است که می تواند برای حل مسئله به صورت هماهنگ عمل کند. شبکه عصبی مصنوعی در زمینه یادگیری عمیق گسترش یافته است و بسیار مورد استفاده قرار می گیرد.

برای انجام پروژه فلوئنت و سفارش شبیه سازی پروژه فلوئنت با ما همراه باشید.
ثبت درخواست

کافی است فرم زیر را تکمیل نمائید تا مدیران پروژه ما در کوتاه ترین زمان با شما تماس برقرار نمایند. آنها پروژه شما را بررسی میکنند و بهترین پیشنهاد ممکن را برای انجام آن به شما می دهند.

"*" indicates required fields
نام و نام خانوادگی*
.
شماره تماس*
ایمیل*
آیا نیاز به ارائه توضیحات دارید؟

در سیمولنسر کلیه نرم افزارهای مهم و کاربردی پوشش داده می شوند
شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

شبکه مصنوعی یکی از نرم افزار هایی محسوب می شود که از ساختار مغزی انسان الهام گرفته است و به تحلیل داده ها می پردازدو همانطور که می دانید این ویژگی شگفت انگیز در زندگی ما تاثیرات بسیار زیادی گذاشته است و باعث شده ات که با سرعت علم پیشرفت داشته باشد. بنابراین می دانید که انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون یکی از مهم ترین دغدغه های انشجویانی ست که می خواهند به ار کردن در این زمینه بپردازند.

برای انجام شبیه سازی مقاله با ما همراه باشید.
5 کاربرد جالب جاوا اسکریپت
ادامه مطلب

اگر بخواهیم برای انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون پیچیدگی های شبکه عصبی را توضیح دهیم باید حتما به  سلول های عصبی چون نورون ها اشاره کنیم که مثل سوئیچ های آلی و ارگانیک هستند.  در حقیقت مانند واسطه ای هستند که در میان ورودی ها و خروجی قرار می گیرند. با توجه به قدرت ورودی اکتریکی و یا شیمیایی می توانند از حالت خروجی تغییر کنند.

بنابراین هرچه درباره پیچیدگی این پروژه بگوییم کم گفتیم. می دانیم که شما هم باشنیدن انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون بسیار ناامید شده اید که مبادا در آن ناتوان بمانید. اما باید بدانید که با کمک نیروی مختصص ما در این زمینه کار ها در زمان مناسبی انجام خواهد گرفت و شما می توانید خیلی سریع به نتیجه دلخواه خود برسید.

برای انجام پروژه متلب در تبریز و سفارش شبیه سازی پروژه متلب در تبریز با ما همراه باشید.

با کمک نیروی متخصص ما می توانید در انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون موفق شوید و در اسرع وقت پروژه خود را به استاد ارائه کنید. در رشته های مهندسی انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون خیلی دارای اهمیت است و بسیاری از مهندسان باید با داشتن اطلاعات کافی در این زمینه بتوانند پروژه ها بدون نقض ارائه کنند.

در ادامه می خواهیم از بعد دیگری این پروژه را در نظر بگیریم و به شما نشان دهیم که یادگیری آن در وقت کم ممکن نیست و نیاز به پیشنیاز های بسیاری دارد. اما جای نگرانی نیست زیرا شما با کمک اینترنت و می توانید به بهترین نیروی متخصص در انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون متصل شوید.
کدام رشته های مهندسی به انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون نیاز دارند؟

استفاده از شبکه عصبی بسیار کاربرد دارد و ما می دانیم که شما حتما برای انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون نیاز دارید که کسی آن پروژه را برای شما انجام دهد که از اطلاعات کافی در آن زمینه برخوردار باشد. همانطور که در توضیحات این مقاله دیدید، انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون کار ساده ای نیست.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

درست است که گفتیم کار با پایتون ساده است، اما به این معنی نیست که هرکسی که برای بار اول اسم پایتون را شنیده باشد بتواند به انجام پروژه شبکه عصبی بپردازد.

برای انجام پروژه متلب در شیراز و سفارش شبیه سازی پروژه متلب در شیراز با ما همراه باشید.
مهم ترین نکاتی که به رشد شما در برنامه نویسی کمک خواهد کرد؟
ادامه مطلب

بنابراین می دانیم که این پروژه به اندازه کافی پیچیده است و همچنین برای یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون هم باید بتوانیدسال ها و ماه در تلاش باشید. اگر وقتتان کم است و می دانید که با کمک متخصصین ما می توانید به انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون بپردازید با ما همراه باشید. رشته های زیر برای انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون نیاز به مراجعه با متخصصین پروژه شبکه عصبی دارند:

    مهندسی نرم افزار
    علوم فنی مهندسی
    علوم پزشکی
    علوم چایه و نجوم
    علوم تجربی و زیستی
    علوم اقتصادی و مالی
    علوم اجتماعی و روانشناسی

برای انجام پروژه متلب در اصفهان و سفارش شبیه سازی پروژه متلب در اصفهان با ما همراه باشید.

با استفاده از سیستم های هوشمند و شبکه عصبی مصنوعی که در زمینه های مختلف گسترش پیدا کرده است می توانید پیشرفت تکنولوژی و دستیابی به علم را ببینید. در این زمینه باید از ابزار های مخصوصی استفاده کرد تا بتوانیم به درجه از علم برسیم. بنابراین با کمک این تکنولوژی می توانیم به تصمیم گیری، تحلیل، تخمین، پیش بینی، طراحی و ساخت برسیم.
پایتون چه نقشی در انجام پروژه شبکه عصبی دارد؟

همانطور که می دانید رشته های مهندسی بسیاری وجود دارند که به انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون نیز دارند. و از ان جایی که پایتون یکی از زبان های ساده است و با توجه به دقت و تشخیصی که دارد می تواند در زمینه های پژوهشی و انجام پروژه ها کمک کننده باشد مورد استفاده قرار می گیرد.

برای انجام پروژه گمز و سفارش شبیه سازی پروژه گمز با ما همراه تماس باشید.
آشنایی با تفاوت های مدلسازی و شبیه سازی
ادامه مطلب

کاربرد شبکه عصبی در حال بروز است که توسط نرم افزار های مختلف انجام می گیرد یکی از زبان های بارنامه نویسی که در این زمینه با توجه به داشتئ کتابخانه های مختلف و ابزار های فوق العاده بسیار مورد استفاده قرار می گیرد، پایتون است.

ابزار ها و محیطی که پایتون دارد باعث شده است تا بسیاری از روش های کدنویسی آسان تر بشود و خیلی سریع روند انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون پیش برود.
شبکه مصنوعی به چند دسته تقسیم می شود؟

    پرسپترون چند لایه و یا MLP
    ماشین عصبی شعاعی و یا RBF
    ماشین های بردار پشتیبان یا SVM
    نگاشت های خود سازمان ده یا SOM
    یادگیرنده رقمی ساز بردار یا LVQ
    شبکه عصبی هاپفیلد یا Hopfield

 
هزینه انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون

همانطور که می دانید روند کار به صورت پروژه ای است. شما باید باتوجه به پروژه ای که به متخصصین تیم سیمولنسر میسپارید بتوانید هزینه های مربوطه را مورد محاسبه قرار دهید. به عنوان مثال هزینه پروژه ای اگر در زمینه تحقیق کلاسی باشد با پروژه ای که در حد پایان نامه باشد، با یکدیگر متفاوت است.

برای انجام پروژه کامسول و سفارش شبیه سازی پروژه کامسول با ما همراه باشید.
آماده برای شروع
انجام پروژه شبکه عصبی
انجام پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه شبکه عصبی
شبکه عصبی

امروزه شبکه‌های عصبی مصنوعی به ­طور گسترده‌ای، با هدف دست­یابی به کارایی شبه انسانی مطالعه می‌شوند. این شبکه‌ها از تعدادی عنصر محاسباتی خطی و غیرخطی که به­ طور موازی عمل می‌کنند، تشکیل شده‌اند. شبکه‌های عصبی مصنوعی تحت عناوین مختلفی هم­چون مدل‌های پیوندگرا، مدل‌های پردازش موازی توزیع‌شده و سیستم‌های نورومورفیک مطرح گردیده‌اند. ایده اصلی مدل پیوندگرا به فیلسوف بزرگ یونان باستان ارسطو برمی‌گردد. وی مفهومی را مطرح کرد که در آن تعدادی از عناصر ساده مرتبط ‌به‌هم به­ واسطه یک سری مکانیزم‌های خاص، منجر به پیدایش حافظه می‌شدند.
 تعریف پایه شبکه‌های عصبی

ایده‌ی اولیه هر شبکه عصبی، شبیه‌سازی  بسیاری‌ از سلول‌های مغزی متصل داخل یک پردازنده کامپیوتری است تا بتوان اعمال یادگیری، شناسایی الگوها و تصمیم‌گیری انسان‌گونه را انجام داد. نکته‌ی جالب توجه درمورد شبکه‌ی عصبی این است که نیازی نیست آن را برای یادگیری صریح، برنامه‌ریزی کنید. این شبکه در واقع می‌تواند همه‌چیز را مانند مغز انسان، خودش یاد بگیرد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

اساس شبکه های عصبی بر پایه ساختار آنها بنا شده است، که این ساختار شامل یک یا چند لایه ، که هر لایه دارای تعداد نرون که این نرون ها از طریق وزن ها به یکدیگر متصل می باشند. هر نرون دارای ورودی (ها) و خروجی (ها) می باشند که هر نرون بر اساس ورودی (ها)محاسبه و خروجی (ها)لازم را تولید میکند. شبکه‌های عصبی به­عنوان یکی از قدرتمندترین پردازش­گرهای غیرخطی سیگنال، برای طیف وسیعی از کاربردهای پردازش سیگنال کاربرد دارند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی، به­ عنوان ابزارهای رگرسیون، کارائی فوق‌العاده‌ای از خود نشان داده‌اند. علی‌الخصوص در کاربردهایی همچون شناسائی الگو و تقریب توابع. این شبکه‌ها قادرند روابط پیچیده غیرخطی بین متغیرهای ورودی و خروجی را در یک سیستم یاد بگیرند بدون اینکه دانشی قبلی نسبت به آن پدیده یا سیستم داشته باشند .
شبکه های عصبی در متلب

از نرم افزار متلب به دلیل توانایی بالی آن در کارکردن با ماتریس ها و بردارها به عنوان یک ابزار خوب جهت شبیه سازی شبکه های عصبی یاد می شود. همچنین جعبه ابزار شبکه عصبی در متلب الگوریتم ها، مدل‌های از پیش یادگیری شده و همچنین اپ هایی را برای یادگیری، تصویرسازی و شبیه سازی شبکه های عصبی عمیق و کم عمق فراهم می‌کند. شما می توانید کلاس‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون، کاهش ابعاد، پیش بینی سری های زمانی و مدل سازی سیستم های دینامیکی را به کمک این جعبه ابزار انجام دهید.

سفارش پروژه شبکه عصبی
شبکه های عصبی در پایتون

پایتون بدلیل سادگی آن توسط بسیاری از افراد به عنوان اولین گزینه برای شبیه سازی شبکه های عصبی در نظر گرفته می شود.  بسیاری از الگوریتم های هوش مصنوعی به آسانی قابل پیاده سازی در پایتون می باشند. در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی توسعه کد در پایتون زمان کمتری را خواهد برد. همچنین در پایتون کتابخانه های متعددی برای انجام پروژه های شبکه عصبی وجود دارد که این کار را ساده تر می نماید.
انجام پروژه شبکه عصبی

بسیاری از پژوهشگران و دانشجویان بدلیل زمان زیادی که صرف مفاهیم تئوری پشت شبکه های عصبی می نمایند و همچنین بدلیل عدم آشنایی با نرم افزارهای متلب ، پایتون  به مشکلات زیادی در انجام پروژه های شبکه عصبی خود بر می‌خورند. چندضلعی با بهره‌گیری از پژوهشگران نخبه در زمینه شبکه های عصبی و برنامه نویسی با متلب و پایتون امکان ارائه مشاوره و راهنمایی شما در زمینه انجام  پروژه های شبکه عصبی نظیر شبیه سازی مقاله شبکه عصبی و ... را دارد. پس از ثبت سفارش پروژه شبکه عصبی خود و ارائه مستندات تحقیقاتی و مقاله های مربوطه ، کارشناسان ما  با بررسی مقاله بیس و همچنین نوآوری های مد نظر شما اقدام به انجام پروژه نرم افزاری شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.
انجام پروژه شبیه سازی شبکه عصبی
انجام پروژه هوش مصنوعی و شبکه عصبی
انجام پروژه شبکه عصبی در پایتون
انجام پروژه پردازش شبکه عصبی با متلب

    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی برق قدرت
    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی برق کنترل
    پروژه شبکه عصبی در مخابرات
    انجام پروژه پیش بینی و تخمین با شبکه عصبی
    انجام پروژه طبقه بندی و دسته بندی داده ها توسط شبکه عصبی
    انجام پروژه های عصبی فازی
    انجام پروژه شبکه عصبی یادگیری ماشین
    انجام پروژه شبکه عصبی در کاربردهای نظامی
    انجام پروژه عصبی در سیستم های هدف‌گیری و تعقیب

    انجام پروژه شبکه عصبی مهندسی عمران
    انجام پروژه های بهینه سازی به کمک شبکه عصبی
    انجام پروژه تصمیم گیری با شبکه عصبی
    مدلسازی فرایند های پزشکی درمانی با شبکه عصبی
    پیش بینی سری های زمانی با شبکه عصبی
    انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام و شاخص بورس با شب

انجام پروژه شبکه عصبی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه های شبکه عصبی انجام پروژه دانشجویی شبکه عصبی بسیاری از محققین ودانشجویان زمان زیادی جهت یادگیری ریاضیات شبکه عصبی صرف می کنندوبه دلیل عدم آشنایی با زبان های برنامه نویسی متلب وپایتون به…

خواندن نوشته →

 پروژه طبقه بندی متون با استفاده از شبکه عصبی SOM
رایگان

روژه های مخابرات ، هوش مصنوعی ، مهندسی پزشکی ، کنترل ، مکانیک ، عمران و صنایع

شبکه های عصبی در MATLAB
شبکه عصبی
MATLAB Neural Network toolbox

روش های مختلف طبقه بندی داده مانند NN ، KNN و SVM
Classification Algorithms

شناسایی الگو
Pattern Recognition

پردازش تصویر در MATLAB
MATLAB Image Processing toolbox

تبدیل ویولت ( موجک ) و تحلیل سیگنال در حوزه ویولت
Wavelet Transform

منظق فازی
MATLAB Fuzzy Logic Toolbox

شبیه سازی کدر ، انکدر ، دی کدر ، کد کانولوشنال به کمک MATLAB

شناسایی چهره (بازشناسی چهره) ، تشخیص چهره
Face Recognition , Face Detection

الگوریتم های بهینه سازی و حل مساله با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی مانند الگوریتم ژنتیک ، PSO ، کلونی مورچه ، simulated annealing
Optimization Algorithm , Genetic Algorithm, Ant colony, PSO, Genetic Algorithm

بدون سرمایه ساعتی 42 هزار تومان درآمد داشته باش!

بدون سرمایه ساعتی 42 هزار تومان درآمد داشته باش!
مشاهده
yektanet-logo-sign
تبلیغ

مطالب مشابه :

آموزش دسته ای (batch training) اموزش افزایشی (Increasing training)

این وبلاگ به صورت تخصصی به بررسی شبکه های عصبی در نرم افزار متلب (MATLAB) و سیمولینک (Simulnik) می

مرجع اصلی جعبه ابزار شبکه عصبی (Neural network toolbox ) نرم افزار متلب

این وبلاگ به طور تخصصی به موضوع شبکه های عصبی عصبی در نرم افزار متلب های روسی آموزش

فیلم آموزشی جامع شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه یا MLP در متلب

بررسی مفاهیم مرتبط با آموزش شبکه های عصبی ; شبکه عصبی در متلب شبکه های عصبی در متلب

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب شبکه های عصبی در SimMechanic در Simulink آموزش برازش منحنی

وقتشه تمومش کنی! گروه استاد راهنما از پروپوزال تا روز دفاع کنار شماست.

وقتشه تمومش کنی! گروه استاد راهنما از پروپوزال تا روز دفاع کنار شماست.
مشاوره رایگان
yektanet-logo-sign
تبلیغ

اموزش Toolbox های شبکه های عصبی در MATLAB

مهندسی-مکانیک-mechanic-متلب-matlab-کتاب - اموزش Toolbox های شبکه های عصبی در MATLAB - - مهندسی-مکانیک-mechanic

کاربرد شبکه عصبی در کنترل تطبیقی

کاربرد شبکه عصبی در شبکه های عصبی در نرم افزار متلب از سایت های روسی آموزش

آموزش جعبه ابزار شبکه عصبی متلب

شبکه عصبی متلب آموزش شبکه عصبی . فایل راهنمای فارسی و انگلیسی الگوریتم رقابت استعماری

شبکه عصبی هاپفیلد + سورس متلب شبکه هاپفیلد

شبکه عصبی هاپفیلد + سورس متلب شبکه هاپفیلد. شبکه هاپفیلد نوعی از شبکه‌های عصبی مصنوعی

دانلود رایگان بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی چند هدفه در متلب (به زبان فارسی)

سازی چند هدفه در متلب جامع آموزش عملی الگوریتم‌های شبیه سازی شبکه های عصبی
نجام پروژه شبکه عصبی با متلب

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

محبوبیت برنامه نویسی در سال‌های اخیر به قدری افزایش یافته است که تقریباً اکثر افراد در مورد آن چیزهایی شنیده‌اند. با توجه به درآمد و حقوق بالای برنامه نویسی و جذابیت‌های متعدد آن، افراد بسیاری تصمیم می‌گیرند که وارد دنیای برنامه نویسی شوند. در این راستا، اولین سوالی که به وجود می‌آید این است که اصلاً برنامه نویسی چیست و چه کاربردی دارد؟ علاوه بر آن، سوال‌های دیگری هم پیرامون مفهوم برنامه نویسی برای بسیاری از افراد به وجود می‌آیند. مثلاً این سوال که الگوریتم برنامه نویسی چیست ، انواع برنامه نویسی چیست ، هدف از برنامه نویسی چیست ، شرکت برنامه نویسی چیست و بسیاری از سوالات دیگر در خصوص برنامه نویسی وجود دارند. در فرهنگ لغت، واژه برنامه نویسی اینگونه تعریف شده است:

برنامه نویسی به فرآیند آماده‌سازی یک برنامه برای یک دستگاه گفته می‌شود که این برنامه از تعدادی دستورالعمل تشکیل شده است.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

به احتمال زیاد این تعریف بسیار پیچیده و گیج کننده است. بنابراین در ادامه سعی شده است به بیان ساده و با ذکر مثال، پاسخ دقیق‌تر و شفاف‌تری به این سوال داده شود که برنامه نویسی چیست؟

به بیان ساده برنامه نویسی چیست ؟

به بیان ساده، اساساً برنامه نویسی اقدامی برای به‌کارگیری کامپیوتر جهت انجام یک وظیفه مشخص است که این وظیفه باید بدون خطا و به‌درستی انجام شود. برای درک بهتر مفهوم برنامه نویسی بهتر است در ادامه مثالی ساده ارائه شود.

برنامه نویسی چیست به بیان ساده

برای مثال فرض می‌شود که شخصی با سطح هوشمندی کم‌تر از باهوش می‌خواهد یک اسباب‌بازی لِگو (Leggo) را بسازد. این شخص دفترچه راهنمای ساخت لگو را در اختیار ندارد و تنها می‌تواند بر اساس دستورات شما ساخت لگو را انجام دهد. باید به یاد داشت که این شخص فاقد هوشمندی است و در صورتی که دستورالعمل‌های دقیق و مشخصی را در خصوص نحوه ساخت لگو دریافت نکند، به احتمال زیاد اشتباهات بسیاری را مرتکب خواهد شد.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

اگر نحوه تفکر این شخص مثل یک کامپیوتر باشد، آنوقت حتی اگر دستورالعمل مربوط به تنها یک قطعه لگو و نحوه قرار دادن آن در محل صحیح به طور مشخص تعیین نشود، کل فرآیند ساخت اسباب‌بازی لگو با مشکل مواجه خواهد شد. در واقع،‌ دستور دادن به این شخص فاقد هوشمندی بسیار شبیه به نحوه انجام برنامه نویسی است. با این تفاوت که در واقعیت به جای یک شخص فاقد هوشمندی، با یک کامپیوتر فاقد هوشمندی سرو کار داریم.

تعریف برنامه نویسی به زبان ساده

همچنین در برنامه نویسی، به جای دستورالعمل‌های مربوط به نحوه ساخت یک اسباب‌بازی لگو، اطلاعات و دستوراتی در خصوص نحوه تکمیل یک برنامه کامپیوتری مثل یک بازی کامپیوتری یا یک کاربرد تحت وب (وب‌اپلیکیشن) برای کامپیوتر فراهم می‌شوند. نکته مهمی که وجود دارد این است که کامپیوترها فاقد هوشمندی هستند؛ یعنی کامپیوترها به عنوان یک فناوری بسیار پیچیده ساخته شده‌اند، اما در واقعیت، عملکرد اصلی یک کامپیوتر به نحوه مدیریت و فرمان دادن به آن مربوط می‌شود.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

البته برنامه نویسی به سادگی دستور دادن به یک شخص فاقد هوشمندی نیست. دلیلش این است که در برنامه نویسی، نمی‌توان به زبان انسان با کامپیوتر ارتباط برقرار کرد. بلکه، کامپیوتر از زبان ماشین استفاده می‌کند. کدهای ماشین یک نوع زبان عددی به حساب می‌آیند که به آن زبان دودویی یا باینری (Binary) گفته می‌شود.

زبان ماشین چیست

کدهای باینری به گونه‌ای طراحی شده‌اند که کامپیوتر می‌تواند به سرعت آن‌ها را بخواند و دستورالعمل‌های تعیین شده توسط آن را اجرا کند. هر دستورالعمل ارجاع شده به رشته‌ای متشکل از اعداد صفر و یک تبدیل و این رشته سپس برای اجرای وظیفه مربوطه توسط کامپیوتر تفسیر می‌شود.

برای درک بهتر، به مثال لِگو باز می‌گردیم. در مثال ساخت بازی لگو، اگر شخص مربوطه علاوه بر عدم هوشمندی، زبان ما را هم متوجه نشود و مثلاً به زبان چینی صحبت کند، آنگاه شرایط سخت‌تر خواهد شد.

علت نیاز به زبان های برنامه نویسی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در چنین شرایطی برای اینکه بتوانیم با این شخص ارتباط برقرار کنیم، باید دستورالعمل‌ها را از زبان خودمان به زبانی تبدیل کنیم که این شخص متوجه می‌شود. این فرآیند لزوماً همان کاری است که باید برای کامپیوترها هم انجام شود تا آن‌ها بتوانند دستورالعمل‌ها را متوجه شوند. اگرچه، تفاوت اصلی بین مثال بازی لگو با کامپیوترها این است که درک و فهم کدهای ماشین به صورت دودویی برای انسان‌ها بسیار دشوار و تقریباً غیرممکن است. حتی اگر این کار امکان‌پذیر باشد، فرآیندی بسیار زمان‌بر و طولانی خواهد بود.

تبدیل زبان انسان به زبان ماشین

هر برنامه حاوی میلیون‌ها کد صفر و یک است، پس دقیقاً چگونه باید دستورالعمل‌ها را به زبان ماشین ترجمه کرد؟ اینجاست که کاربرد و اهمیت «زبان‌های برنامه نویسی» مشخص می‌شود. بنابرین در راستای پاسخ به این سوال که برنامه نویسی چیست باید به این سوال هم پاسخ داده شود که زبان برنامه نویسی چیست؟

زبان برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

زبان‌های برنامه نویسی اساساً برای ترجمه یک برنامه به کدهای ماشین به مانند یک واسط عمل می‌کنند. یادگیری زبان‌های برنامه نویسی نسبت به یادگیری کدهای صفر و یک ماشین بسیار ساده‌ترند و بنابراین برای برنامه نویسان بسیار مفید و کاربردی هستند. در مثال لگو، یک زبان برنامه نویسی به نوعی شبیه به یک مترجم عمل می‌کند؛ این مترجم می‌تواند دستورالعمل‌های دریافتی به زبان انسان را به دستورالعمل‌های قابل تشخیص برای شخصی تبدیل کند که به زبان دیگری صحبت می‌کند. می‌توان زبان‌های برنامه نویسی را چیزی بین زبان ماشین و زبان محاوره انسان‌ها تصور کرد.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

انواع زبان‌های برنامه نویسی بسیاری وجود دارند که هر کدام دارای کاربرد مخصوص به خود هستند. زبان‌های برنامه نویسی مثل پایتون و جاوا زبان‌هایی همه‌منظوره هستند که می‌توان به وسیله آن‌ها وظایف محاسباتی گوناگونی را اجرا کرد. همچنین، زبان‌هایی مثل HTML ،Robot C یا CSS زبان‌هایی هستند که برای مقاصد خاصی مثل راهبری ربات‌های هوشمند یا ساخت وب سایت‌ها طراحی شده‌اند. علاوه بر این، زبان‌های برنامه نویسی معمولاً در خصوص میزان قدرتمندی هم با یکدیگر متفاوت هستند.

زبان برنامه نویسی چیست ؟

برای مثال، جاوا اسکریپت یک زبان اسکریپتی به حساب می‌آید که برای انجام وظایف کوچک‌تر طراحی شده است. اما جاوا و پایتون می‌توانند به لحاظ محاسباتی پردازش‌های بسیار پیچیده‌تری را اجرا کنند. می‌توان میزان قدرتمندی و «سطح» یک زبان برنامه نویسی را به وسیله سنجش میزان شباهت آن زبان به کدهای ماشین اندازه‌گیری کرد. زبان‌های سطح پایین مثل زبان اسمبلی یا C، نسبت یک زبان سطح بالا مثل جاوا یا پایتون به کدهای باینری بسیار نزدیک‌ترند. ایده اساسی این است که هر چه سطح یک زبان برنامه نویسی پایین‌تر باشد، کدهای آن زبان شباهت بیش‌تری به زبان ماشین دارند.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

جدا از اهدافی که هر زبان برنامه نویسی برآورده می‌کند، معمولاً تمایلات و سلیقه شخصی هم در انتخاب یک زبان برنامه نویسی دخیل هستند. در واقع، برای برآورده کردن یک هدف خاص و پیاده‌سازی یک قابلیت عملکردی مشخص، قدرت انتخاب وجود دارد و می‌توان از بین چند زبان برنامه نویسی یکی را برگزید. می‌توانید چند زبان برنامه نویسی را امتحان کنید و به این وسیله مشخص می‌شود که کدام یک از آن‌ها برای شما مناسب‌تر هستند.

مهارت برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

مهارت برنامه نویسی که با عنوان مهارت کدنویسی (Coding Skill) هم شناخته می‌شود به هنر استفاده از زبان‌های برنامه نویسی مختلف برای نوشتن دستورات با هدف هدایت یک کامپیوتر، برنامه کاربردی (اپلیکیشن) یا برنامه نرم افزاری گفته می‌شود. در مهارت برنامه نویسی کارها و وظایف مورد نظر برای کامپیوتر تعیین می‌شوند. مهارت‌های برنامه نویسی امکان ایجاد نرم افزارهای کامپیوتری، بازی‌ها، اپلیکیشن‌ها، وب‌سایت و بسیاری از موارد دیگر را فراهم می‌سازند.

مهارت کدنویسی یا همان مهارت برنامه نویسی به دانش و درک زبان‌ها، چارچوب‌ها و معماری‌هایی گفته می‌شود که یک برنامه نویس را قادر می‌سازند تا هر نوع محصول نرم افزاری را ایجاد کند. در دنیایی که تماماً به صورت دیجیتالی متصل است، مهارت‌های کدنویسی تقریباً در تمام جنبه‌های زندگی انسان دخیل هستند. از این رو، پرورش مهارت‌های برنامه نویسی برای موفقیت در هر حوزه‌ای بسیار ضروری به نظر می‌رسد. برنامه نویسان کدهایی را برای ایجاد محصولات دیجیتالی نوین با استفاده از مهارت‌های استثنایی کدنویسی خود خلق می‌کنند. برای خلق چنین محصولاتی تنها مهارت برنامه نویسی کافی نیست و باید این مهارت را با مهارت‌های تجزیه-تحلیل و تفکر خلاقانه تلفیق کرد.

کاربرد برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

برنامه نویسی یا همان کدنویسی تقریباً در تمام جنبه‌های زندگی مُدرن کاربرد دارد. تمام اپلیکیشن‌ها یا همان برنامه‌های نصب شده روی گوشی‌های هوشمند، تبلت‌ها یا کامپیوترها به وسیله کدها اجرا می‌شوند. در سایر سیستم‌های دیجیتال مثل تلویزیون، ماشین حساب و حتی یخچال هم از برنامه نویسی استفاده شده است. امروزه تقریباً همه اتومبیل‌ها هم دارای کامپیوترهای تعبیه شده هستند که در آن‌ها هم برای کنترل همه چیز از سیستم تهویه گرفته تا تزریق کننده‌های سوخت از برنامه نویسی استفاده می‌شود.

در شهرها از برنامه‌های کامپیوتری و کدنویسی برای راهبری و کنترل چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌شود. سیستم‌های آنالوگ قدیمی امروزه با استفاده از سیستم‌های کامپیوتری بهینه‌سازی شده‌اند. این قابلیت به مهندسان کامپیوتر امکان می‌دهد تا بتوانند سیستمی بهینه‌تر و در عین حال کم هزینه‌تر را بسازند.

برنامه نویسی ، زندگی روزمره را به میزان بسیار زیادی تحت تاثیر قرار داده است؛ به این دلیل که کدنویسی و کامپیوترها تقریباً در همه صنایع و در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرند و این رشد و نفوذ در تمام بخش‌های کلیدی صنایع مختلف در آینده نیز ادامه خوهد داشت. کامپیوترها جایگزین فناوری‌های منسوخ شده خواهند شد و کدنویسی در زندگی روزمره انسان‌ها بیش‌تر و بیش‌تر حضور خواهد داشت.

الگوریتم برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در پاسخ به این سوال که الگوریتم برنامه نویسی چیست ، به بیان ساده، می‌توان یک الگوریتم را درست مثل یک دستور آشپزی در نظر گرفت. در این دستور پخت، گام‌های مورد نیاز برای حل یک مسئله یا رسیدن به یک هدف به طور دقیق تعیین شده‌اند. تقریباً اکثر افراد دستورهای آشپزی را دیده‌اند؛ در این دستورالعمل‌ها مواد لازم و مجموعه‌ای از گام‌ها برای نحوه پخت غذا فهرست می‌شوند. یک الگوریتم هم دقیقاً همین‌طور است. در ادبیات کامپیوتری، کلمه‌ای که به جای دستور پخت استفاده می‌شود، رویه (Procedure) نام دارد و مواد لازم هم ورودی‌ها (Inputs) هستند.

کامپیوتر بر اساس رویه مراحل را دنبال می‌کند و نتایج به صورت خروجی‌ها (Outputs) قابل مشاهده خواهند بود. الگوریتم برنامه نویسی نحوه انجام یک کار را شرح می‌دهد و کامپیوتر هر بار گام‌های تعیین شده در الگوریتم‌ها را دقیقاً به طور یکسان انجام می‌دهد. البته زمانی مراحل دستورات تعیین شده در یک الگوریتم قابل اجرا هستند که این دستورالعمل‌ها به زبان قابل درک برای کامپیوتر تبدیل شوند.

الگوریتم برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

اگرچه، لازم است توجه شود که یک الگوریتم برنامه نویسی در واقع کدهای کامپیوتری نیست، بلکه به زبان محاوره انسان‌ها (مثلاً انگلیسی) نوشته می‌شود. در یک الگوریتم اصل مطلب بیان می‌شود و به حاشیه پرداخته نمی‌شود. الگوریتم دارای یک نقطه آغازین، بخش میانی و بخش پایانی است. معمولاً گام نخست با عبارت «شروع» برچسب زده می‌شود و گام آخر را هم با کلمه «پایان» مشخص می‌کنند.

الگوریتم تنها شامل ترتیبی از مراحل و گام‌ها برای اجرای یک وظیفه و پیاده‌سازی یک عملکرد است. الگوریتم نباید حاوی هیچ مورد نامشخص و ناواضحی باشد تا ابهامی برای خواننده آن به وجود نیاید. یک الگوریتم همواره به یک راه حل ختم می‌شود و باید همیشه بهینه‌ترین راه حلی باشد که به ذهن می‌رسد. اغلب ایده خوبی است که گام‌های الگوریتم شماره‌گذاری شوند.

انواع برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

مقصود از طرح این سوال که انواع برنامه نویسی چیست می‌تواند متفاوت باشد. برخی از افراد ممکن است به دنبال انواع زبان‌های برنامه نویسی باشند و برخی دیگر نیز احتمالاً می‌خواهند در خصوص انواع حوزه‌های مختلف برنامه نویسی در بازار کار اطلاعاتی را به دست آورند. بنابراین در این بخش به هر یک از دو جنبه مختلف این سوال پرداخته شده است. ابتدا انواع زبان‌های برنامه نویسی شرح داده شده‌اند.

انواع زبان برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

آشنایی داشتن با انواع زبان برنامه نویسی برای افرادی که به دنبال شغلی در زمینه برنامه نویسی و سایر حوزه‌های فناوری اطلاعات هستند، بسیار مفید و مهم است. به واسطه آشنایی با انواع زبان‌های برنامه نویسی می‌توان تشخیص داد که چه زبانی برای چه کاربردی مناسب است و افراد می‌توانند بر اساس زمینه مورد علاقه، زبان برنامه نویسی مناسب را برای یادگیری انتخاب کنند. انواع زبان‌های برنامه نویسی را می‌توان به دو دسته کلی زبان‌های سطح بالا و سطح پایین تقسیم کرد. در ادامه دسته‌بندی دقیق‌تری از انواع زبان برنامه نویسی فهرست شده است:

    زبان سطح پایین : این زبان قابل درک‌ترین نوع زبان برای کامپیوتر به حساب می‌آید که می‌توان آن را به روش‌های زیر دسته‌بندی کرد:

        زبان ماشین (1GL): این نوع زبان رشته‌هایی از اعداد دودویی را شامل می‌شود و تنها زبانی است که به طور مستقیم برای پردازنده کامپیوتر یا همان سی‌پی‌یو قابل درک است.

        زبان اسمبلی (2GL): این زبان هم نوعی از زبان‌های سطح پایین به حساب می‌آید، چرا که برای طراحی یک برنامه با این زبان، برنامه نویس باید اطلاعات جزئی را در خصوص مشخصات سخت‌افزاری در اختیار داشته باشد.

    زبان سطح بالا : دستورالعمل‌های این نوع زبان برنامه نویسی شباهت و نزدیکی زیادی به زبان انسان یا همان زبان انگلیسی دارند. در زبان سطح بالا از نشانه‌گذاری ریاضی برای اجرای وظایف استفاده می‌شود. یادگیری زبان سطح بالا بسیار آسان‌تر است. زبان‌های سطح بالا را می‌توان به بخش‌های زیر دسته‌بندی کرد:

        زبان رویه محور (3GL): برنامه نویسی رویه محور یا همان رویه‌ای، روشی است برای مدل‌سازی مسئله از طریق مشخص کردن گام‌ها و ترتیب آن گام‌هایی که باید برای رسیدن به نتیجه مطلوب یا وضعیت خاصی در برنامه پیمایش شوند.

        زبان مسئله محور (4GL): در این نوع زبان به کاربران اجازه داده می‌شود تا بدون توصیف تمام جزئیات مروبط به نحوه اعمال تغییرات روی داده‌ها، با هدف تولید نتیجه، مشخص کنند که خروجی باید چه چیزی باشد. این یک گامی فراتر از 3GL به حساب می‌آید.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

        زبان طبیعی (5GL): زبان‌های طبیعی همچنان در مرحله توسعه و ساخت هستند. در این نوع از زبان‌ها می‌توان گزاره‌هایی را نوشت که شبیه به جملات عادی به نظر می‌رسند.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

انواع زبان برنامه نویسی را می‌توان به شکل دیگری هم دسته‌بندی کرد که در ادامه ملاحظه می‌شود:

    رویه‌ای

    تابعی

    شی گرا

    اسکریپتی

    منطقی

    پایگاه داده‌ای

    جریان داده

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

انواع حوزه های مختلف برنامه نویسی چیست؟

حوزه‌های اصلی برنامه نویسی را می‌توان به ۵ دسته کلی تقسیم کرد که برنامه نویسی وب و برنامه نویسی موبایل از جمله حوزه‌های محبوب‌تر به حساب می‌آیند. هر یک از ۵ شاخه اصلی برنامه نویسی در ادامه فهرست و به طور مختصر شرح داده شده‌اند:

    برنامه نویسی کامپیوتر: در این حوزه برنامه‌هایی برای اجرای وظایف کاربردی کامپیوترهای شخصی ایجاد می‌شوند. در برنامه نویسی کامپیوتر باید اطمینان حاصل شود که کدها بدون ایراد باشند و انتظارات مشتریان برآورده شوند.

    توسعه و برنامه نویسی وب: شاخه برنامه نویسی وب تمام مراحل برنامه نویسی را برای ایجاد و پیاده‌سازی وب سایت‌ها و سایر کاربردهای مبتنی بر وب شامل می‌شود.

    توسعه و برنامه نویسی موبایل: توسعه اپلیکیشن‌های تلفن‌‌های هوشمند به فرآیند ایجاد برنامه‌های نرم افزاری می‌گویند که روی دستگاه‌های تلفن هوشمند اجرا می‌شوند.

    علم داده (Data Science): به بیان ساده، علم داده یک حوزه تحصیلی میان رشته‌ای به حساب می‌آید که در آن داده‌ها برای انجام تحقیقات گوناگون به کار گرفته می‌شوند و در گزارش‌گیری با هدف بیرون کشیدن بینش و مفهوم از درون داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. به متخصصین علم داده، «دانشمند داده» هم می‌گویند.

    توسعه و برنامه نویسی بازی‌های کامپیوتری: برنامه نویسی بازی یا توسعه بازی به کلیه مراحل ایجاد بازی‌های کامپیوتری گفته می‌شود. این حوزه شامل «طراحی»، «توسعه» و «انتشار» بازی‌های رایانه‌ای می‌شود.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

حوزه های مختلف برنامه نویسی

در خصوص انواع حوزه‌های مختلف برنامه نویسی در مقاله «چگونه برنامه نویس شویم» توضیحات بیش‌تری ارائه شده است و در صورت نیاز می‌توان به بخش «انواع برنامه نویسی ، مسیرها و عناوین شغلی در برنامه نویسی» در این مقاله مراجعه کرد. پیوند دسترسی به این مقاله در بخش‌های پایانی (چگونه می‌توانیم برنامه نویس شویم) ارائه شده است. یکی دیگر از سوالات رایج پیرامون مفهوم برنامه نویسی این است که اصلاً هدف برنامه نویسی چیست؟ بنابراین در ادامه به این سوال پاسخ داده شده است.

هدف از برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

هدف از برنامه نویسی رسیدن به دنباله‌ای از دستورالعمل‌ها است که در آن اجرای یک وظیفه روی کامپیوتر اغلب برای حل یک مسئله خودکارسازی می‌شود. این وظیفه حتی می‌تواند به پیچیدگی یک سیستم عامل باشد. در واقع هدف از برنامه نویسی ایجاد یک برنامه نرم افزاری است که کار خاصی را انجام می‌دهد و مقصود مورد نظر را برآورده می‌کند.

در نگاهی عمیق‌تر، هدف از برنامه نویسی بهبود دادن و ساده‌تر کردن زندگی انسان‌ها است. دلیلش هم این است که برنامه‌های کامپیوتری می‌توانند مجموعه‌ای از وظایف تعریف شده را به طور دقیق اجرا کنند. بنابراین می‌توان از کامپیوترها برای حل مشکلات روزمره به وسیله فراهم کردن دستورالعمل‌هایی مشخص، بدون نیاز به دخالت انسان استفاده کرد. این امکان باعث می‌شود که به میزان زیادی از اتلاف وقت جلوگیری شود و لذا می‌توان بر دیگر وظایف چالش‌برانگیزی تمرکز کرد که هنوز امکان خودکارسازی آن‌ها فراهم نشده است.

شرکت برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

یک شرکت برنامه نویسی یا همان شرکت نرم افزاری به شرکتی گفته می‌شود که محصول‌های تولیدی اصلی آن شامل انواع مختلف برنامه‌های نرم افزاری، فناوری‌های نرم افزاری و توسعه سایر محصولات نرم افزاری می‌شود. شرکت‌های برنامه نویسی به همراه هم صنعت نرم افزار را تشکیل می‌دهند. انواع مختلفی از شرکت‌های برنامه نویسی وجود دارند که در ادامه برخی از آن‌ها فهرست شده‌اند:

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    دسته‌ای از شرکت‌های نرم افزاری مثل شرکت مایکروسافت (نرم افزارهای Outlook و اکسل) یا شرکت ادوبی (برنامه‌های آکروبات و فتوشاپ) محصولات نرم‌افزاری آماده و بسته‌بندی شده‌ای را به فروش می‌رسانند.

    بسیاری از شرکت‌ها هم خدمات توسعه نرم افزار ارائه می‌دهند و دارای ساختاری جهت توسعه نرم افزارهای سفارشی برای سایر شرکت‌ها و کسب و کارها هستند.

    شرکت‌های برنامه نویسی که نرم افزار تجاری تخصصی آماده تولید می‌کنند. از جمله این شرکت‌ها می‌توان به شرکت پاناروما، شرکت اوراکل هایپریان و سیبل سیستمز اشاره کرد.

    شرکت‌هایی که «نرم افزار به عنوان خدمت» (Software as a Service | SaaS) ارائه می‌دهند. برای مثال می‌توان سرویس ایمیل گوگل یعنی جیمیل را نام برد.

    شرکت‌های فناوری که رسانه‌های اجتماعی را راه‌اندازی می‌کنند. از جمله این شرکت‌ها می‌توان به فیسبوک، لینکدین و توییتر اشاره کرد.

به عقیده بسیاری، پایتون محبوب‌ترین و بهترین زبان برنامه نویسی به حساب می‌آید و اکثر افرادی که قصد شروع برنامه نویسی را دارند، یادگیری این مهارت را با زبان پایتون شرع می‌کنند. بنابراین در ادامه این مقاله به معرفی زبان برنامه نویسی پایتون پرداخته شده است.

برنامه نویسی پایتون چیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

پایتون یک زبان برنامه نویسی است که معمولاً برای ساخت وب سایت‌ها و توسعه نرم افزار، خودکار کردن کارها و انجام تجزیه-تحلیل داده‌ها موزد استفاده قرار می‌گیرد. پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره به حساب می‌آید؛ به این معنا که می‌توان از پایتون در برنامه‌های مختلف استفاده کرد و تنها برای یک برنامه خاص به صورت اختصاصی طراحی نشده است. همه کاره بودن و همچنین سادگی یادگیری پایتون برای افراد تازه کار این زبان برنامه نویسی را به یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی تبدیل کرده است.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

پایتون یک زبان برنامه نویسی شی‌گرا و سطح بالا به حساب می‌آید. پایتون دارای قواعد نحوی ساده‌ای است و به همین دلیل هم می‌توان آن را به راحتی یاد گرفت. هوش مصنوعی، برنامه نویسی وب، توسعه نرم افزار و برنامه نویسی و طراحی ربات هوشمند تنها برخی از کاربردهای پایتون هستند. قواعد نحوی یا همان سینتکس پایتون بسیار ساده است و این باعث می‌شود که یادگیری آن بسیار آسان باشد. بسته‌ها و ماژول‌های بسیاری برای پایتون ساخته شده‌اند که با اضافه کردن آن‌ها به پایتون می‌توان قابلیت‌های عملکردی ویژه‌ای را پیاده‌سازی کرد و پایتون را در مقاصد مختلف به کار گرفت. پایتون دارای کتابخانه استانداردی بسیار جامع و غنی است.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

تفاوت بین توسعه دهنده ، برنامه نویس و کدنویس چیست؟

در ادامه پاسخ به این سوال که برنامه نویسی چیست به این موضوع پرداخته شده است که برنامه نویس چه کسی است؟ در دنیای فناوری اطلاعات از سه اصطلاح مختلف «کدنویس»، «برنامه نویس» و «توسعه دهنده» استفاده می‌شود. اغلب این سه اصطلاح را به جای هم به کار می‌برند و بسیاری از افراد تفاوتی بین آن‌ها قائل نمی‌شوند. اما در دنیای حرفه‌ای برنامه نویسی، تفاوت‌هایی بین این سه اصطلاح وجود دارند که بد نیست در این بخش به آن‌ها پرداخته شود. بنابراین هر یک از این سه اصطلاح در ادامه تعریف شده‌اند تا تفاوت آن‌ها مشخص شود.

برنامه نویس کیست ؟

برنامه نویس فردی حرفه‌ای است که دستورالعمل‌های لازم را به وسیله نوشتن و تست کردن کدها جهت اجرا روی کامپیوتر ایجاد می‌کند. برنامه نویس که گاهی توسعه دهنده (Developer) هم خطاب می‌شود، امکان عملکرد صحیح اپلیکیشن‌ها و برنامه‌های نرم افزاری را فراهم می‌کند. برنامه نویسان و توسعه دهندگان علاوه بر کدنویسی، کار اصلاح، نگهداری، تست و سایر امور مرتبط با ساخت و تولید نرم افزار را هم انجام می‌دهند.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

 برنامه نویس کیست

پیشه برنامه نویسی بسیار وسیع است و حوزه‌های مختلفی دارد که از جمله مهم‌ترین شاخه‌های آن می‌توان به برنامه نویس وب و موبایل، توسعه دهنده نرم افزار (دسکتاپ) و برنامه نویس بازی‌های کامپیوتری اشاره کرد که پیش‌تر در بخش انواع برنامه نویسی به آن‌ها اشاره شده است. برنامه نویسان حرفه‌ای و متخصص، برنامه‌ها را برای پیدا کردن ایرادها (باگ‌ها) و برطرف کردن هر نوع خطایی جستجو می‌کنند و به‌روزرسانی‌های لازم را برای برنامه‌های از قبل ایجاد شده می‌نویسند.

برای افرادی که سابقه خوبی در ریاضی دارند و می‌توانند با پروسه‌های ترتیبی و منطقی که کامپیوترها به آن‌ها متکی هستند به خوبی کار کنند، حرفه برنامه نویسی شغلی ایده‌آل به حساب می‌آید.

کدنویس کیست ؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

کدنویس (Coder) یا کُدر شخصی است که می‌تواند کدنویسی کند. یعنی به هر کسی که بتواند کُد بنویسد، Coder می‌گویند. اما اغلب، کدنویس‌ها به عنوان افرادی شناخته می‌شوند که کم‌ترین دانش و آگاهی را در حوزه برنامه نویسی دارند و در پایین‌ترین سطح تجربه در حوزه برنامه نویسی جای می‌گیرند. Coderها به اندازه برنامه نویسان و توسعه دهندگان دارای مهارت‌های الگوریتمی نیستند. توسعه دهندگان معمولاً کار نوشتن کدهای ساده و آسان را به کدنویس‌ها محول می‌کنند. با توجه به اینکه کدنویس اصطلاح چندان جالبی نیست، معمولاً به جای آن از دو اصطلاح «برنامه نویس مبتدی» (Junior Programmer) یا «توسعه دهنده مبتدی» (Junior Developer) استفاده می‌شود.

توسعه دهنده چه کسی است؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

توسعه دهنده شخصی است که برنامه‌های نرم افزاری را می‌سازد و خلق می‌کند. توسعه دهنده کدهای منبع یک اپلیکیشن نرم افزاری را می‌نویسد، عیب‌یابی می‌کند و در نهایت آن‌ها را اجرا می‌کند. به چنین شخصی «توسعه دهنده نرم افزار» هم گفته می‌شود. توسعه دهنده شخصی کلیدی در پس برنامه‌های کاربردی نرم افزاری به حساب می‌آید. به طور کلی، توسعه دهندگان حداقل در یک زبان برنامه نویسی و در هنر ساختاردهی و توسعه کدهای نرم افزاری برای نرم افزارها و برنامه‌ها به خوبی مهارت دارند. بسته به نقش شغلی و نوع نرم افزاری که توسعه داده می‌شود، یک توسعه دهنده ممکن است با یکی از عنوان‌های زیر خطاب شود:

    توسعه دهنده نرم افزار

    توسعه دهنده اپلیکیشن

    توسعه دهنده موبایل

    توسعه دهنده وب

    و سایر موارد

اگرچه نقش شغلی اصلی نوشتن کدها است، اما علاوه بر آن یک توسعه دهنده ممکن است نیازمندی‌های نرم افزاری را هم جمع‌آوری کند، طراحی معماری کلی نرم افزار را انجام دهد، نرم افزار را مستندسازی کند و در سایر فرآیندهای توسعه نرم افزار دخالت داشته باشد.

تفاوت بین توسعه دهنده و برنامه نویس چیست؟

به طور خلاصه، تفاوت اساسی میان توسعه دهنده و برنامه نویس گستره کاری و محدوده وظایف آن‌ها است. توسعه دهندگان به میزان عمیق‌تری در حیطه پروژه شریک هستند و درک عمیق‌تری نسبت به آن دارند، اما برنامه نویسان تنها در بخش خاصی از پروژه یعنی کدنویسی شراکت می‌کنند. یکی دیگر از سوالات مهم که در ارتباط سوال برنامه نویسی چیست مطرح می‌شوند این است که چطور برنامه نویس شویم؟

چگونه می توانیم برنامه نویس شویم؟

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

برای تبدیل شدن به یک برنامه نویس حرفه‌ای باید گام‌های مختلفی را طی کرد. اولین و مهم‌ترین نکته‌ای که پیش از ورود به دنیای برنامه نویسی باید در نظر گرفت این است که لازم است فرد به برنامه نویسی علاقه داشته باشد. کسب موفقیت در هیچ زمینه‌ای بدون علاقه امکان‌پذیر نیست. علاوه بر این، استعداد داشتن در برنامه نویسی هم بسیار اهمیت دارد.

حیطه برنامه نویسی بسیار گسترده و دارای شاخه‌های مختلفی است. در ابتدا باید مشخص شود که فرد به چه کاربردی از برنامه نویسی علاقه‌مند است و قصد دارد در چه شاخه‌ای از برنامه نویسی فعالیت کند؟ آیا به توسعه و برنامه نویسی وب علاقه وجود دارد یا اینکه فرد برای فعالیت به عنوان دانشمند داده مشتاق است؟

پس از مشخص شدن حیطه فعالیت، در گام بعدی باید به سراغ یادگیری زبان‌های برنامه نویسی و سایر فناوری‌ها و ابزارهای مورد نیاز رفت. ابتدا لازم است مفاهیم پایه و مقدماتی برنامه نویسی را یاد گرفت و سپس با شروع کار عملی و انجام پروژه فرآیند یادگیری را ادامه داد. نکته کلیدی این است که انجام پروژه باید هر چه سریع‌تر شروع شود و تنها با تمرین و فعالیت عملی می‌توان مهارت کسب کرد و تبدیل به یک برنامه نویس حرفه‌ای شد.

برای پاسخ دقیق‌تر به این سوال مهم که چگونه برنامه نویس شویم ، پیش‌تر در مجله فرادرس مقاله‌ای جامع و کاربردی در این خصوص منتشر شده است که مطالعه آن برای آگاهی از تمام گام‌ها و جوانب تبدیل شدن به یک برنامه نویس حرفه‌ای به علاقه‌مندان پیشنهاد می‌شود:

همان‌طور که بیان شد، یکی از گام‌های مهم در تبدیل شدن به برنامه نویس حرفه‌ای، یادگیری یک زبان برنامه نویسی مناسب است که در حوزه مورد علاقه فرد کاربرد داشته باشد. یک روش خوب برای یادگیری زبان‌های برنامه نویسی، استفاده از دوره‌های آموزش آنلاین است. بنابراین در بخش بعدی مقاله به معرفی این دوره‌ها پرداخته شده است.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

پایتون یکی از محبوب‌ترین و پر استفاده‌ترین زبان‌های برنامه نویسی در زمینه‌های مختلف به حساب می‌آید. یادگیری پایتون به آن دسته از افرادی پیشنهاد می‌شود که قصد شروع حرفه برنامه نویسی را دارند . برای شروع یادگیری برنامه نویسی پایتون می‌توان از دوره آموزش مقدماتی پایتون فرادرس استفاده کرد. طول مدت این دوره نزدیک به ۲۰ ساعت و مدرس آن مهندس پژمان اقبالی شمس آبادی است.

این دوره آموزشی پیش‌نیاز خاصی ندارد و می‌توان از آن برای یادگیری پایتون از صفر استفاده کرد. از جمله سرفصل‌ها و موضوعاتی که در این دوره ارائه شده‌اند، می‌توان به نصب پایتون، کتابخانه استاندارد پایتون، ساختمان داده در پایتون، توابع و ماژول‌ها، کلاس، خواندن و نوشتن فایل‌ها و سایر مباحث مقدماتی پایتون اشاره کرد.

زبان برنامه نویسی جاوا یک زبان شی‌گرا و سطح بالا است که به وسیله آن می‌توان برای پلتفرم‌های مختلف نرم افزار ایجاد کرد. جاوا علاوه بر توسعه بک اند و برنامه نویسی اندروید، کاربردهای بسیار گسترده‌تری دارد و از بازار کار مناسبی برخوردار است. دوره آموزش برنامه نویسی جاوای فرادرس یکی از جامع‌ترین و کاربردی‌ترین دوره‌های برنامه نویسی در سایت فرادرس به شمار می‌رود.

طول مدت دوره جاوا، نزدیک به ۲۰ ساعت است مدرس این فرادرس، دکتر مصطفی کلامی هریس هستند. برخی از سرفصل‌های دوره آموزش جاوا شامل آشنایی با جاوا و مباحث مقدماتی، ساختارهای کنترل برنامه و انواع عملگرها در جاوا، ساختارهای کنترل و تکرار در جاوا، مبانی برنامه نویسی گرافیکی در جاوا، تعریف متدها و توابع در کلاس‌ها، تولید اعداد تصادفی و سایر موارد است.

جاوا اسکریپت یکی از کلیدی‌ترین، پر استفاده‌ترین و محبوب‌ترین زبان‌ها در زمینه برنامه نویسی وب به حساب می‌آید که ابتدا در فرانت اند و اکنون در بک اند استفاده می‌شود. جاوا اسکریپت زبان برنامه نویسی پویا (داینامیک) است؛ یعنی امکان ایجاد قابلیت‌های عملکردی پویا و تعاملی در صفحات و کاربردهای وب را فراهم می‌سازد. برای یادگیری جاوا اسکریپت می‌توان از دوره آموزش جاوا اسکریپت فرادرس استفاده کرد.

انجام پروژه شبکه ع

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

صبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

آموزش جاوا اسکریپت از سطح مبتدی آغاز شده و تا پیاده‌سازی پروژه عملی ادامه پیدا می‌کند. طول مدت این دوره تقریباً ۹ ساعت و مدرس آن مهندس محمد عبداللهی است. مقدمات جاوا اسکریپت، توابع، حلقه‌ها، رویدادها، مدیریت خطا، درخت مدل شی‌گرای سند و سایر موارد از جمله مباحث و سرفصل‌های این دوره محسوب می‌شوند.

از زبان برنامه‌نویسی PHP می‌توان به عنوان پراستفاده‌ترین زبان برنامه‌نویسی تحت وب یاد کرد. تاکنون بیش از 70 درصد وب‌سایت‌ها با استفاده از PHP پیاده‌سازی شده‌اند. PHP یک زبان برنامه‌نویسی سمت سرور به حساب می‌آید؛ یعنی کدهای نوشته شده روی سرور اجرا و نتیجه خروجی برای کاربر ارسال می‌شود.

برای یادگیری PHP می‌توان از دوره آموزش PHP فرادرس استفاده کرد. این دوره به لحاظ نظم منحصر‌به‌فردی که در فرآیند آموزش و ترتیب ارائه مطالب دارد، بسیار ویژه است. در این دوره آموزشی، در کنار مباحث و موضوعات مربوط به PHP 5.6، ویژگی های جدید PHP 7 نیز آموزش داده شده‌اند. طول مدت دوره PHP فرادرس، ۲۸ ساعت و ۳۱ دقیقه و مدرس آن دکتر مصطفی کلامی هریس است.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

از جمله سرفصل‌هایی که در دوره ‌PHP آموزش داده شده‌اند، می‌توان به آشنایی با زبان برنامه‌نویسی PHP، متغیرها، انواع داده‌ها و ثوابت، ساختارهای کنترل برنامه، عبارات شرطی و تصمیم‌گیری، ‌رشته‌ها،‌ توابع، مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی ماژولار (پیمانه‌ای) و سایر موارد اشاره کرد.

C++‎ (سی پلاس‌پلاس) یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی رایج و پرکاربرد در دنیای IT به حساب می‌آید. بسیاری از نرم‌افزارها و برنامه‌های کاربردی محبوب و شناخته شده با C++‎ نوشته شده‌اند. با یادگیری این زبان برنامه نویسی می‌توان در زمینه توسعه نرم افزارهای مختلف به فعالیت پرداخت. طول مدت این دوره آموزشی ۲۰ ساعت و ۱۴ دقیقه و مدرس آن دکتر فرشید شیرافکن است. آموزش زبان C++‎‌ برای علاقه‌مندان و افرادی که قصد شروع یادگیری برنامه‌نویسی را دارند می‌تواند مناسب باشد.

همچنین، این زبان به عنوان یکی از دروس پایه و مهم در مجموعه رشته‌های مهندسی کامپیوتر مقطع کارشناسی تدریس می‌شود. بنابراین، دانشجویان این رشته نیز می‌توانند برای یادگیری بهتر C++‎ از محتوای این دوره آموزشی استفاده کنند. برخی از مباحث و موضوعات این دوره شامل انواع داده‌ها، انواع عملگرها، دستورات cin و cout، ساختارهای تکرار (for ،while و do while)، تابع، آرایه و سایر موارد می‌شود.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

کسب درآمد از برنامه نویسی و بازار کار آن

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

برنامه نویسی حوزه‌ای بسیار گسترده است و شاخه‌های مختلفی دارد. می‌توان گفت که در اکثر کسب و کارها و صنایع مختلف از برنامه نویسی استفاده می‌شود. تقریباً تمام شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ وارد فضای آنلاین شده‌اند و همه‌گیری تجارت الکترونیک بسیار محسوس است. بنابراین،‌ میزان تقاضای بسیار بالایی برای استخدام افراد حرفه‌ای فعال در زمینه برنامه نویسی وجود دارد.

این افزایش تقاضا باعث شده است که درآمد برنامه نویسی رشد چشمگیری داشته باشد. علاوه بر این کمبود نیروی متخصص در حوزه برنامه نویسی هم یکی دیگر از عوامل بالارفتن سطح درآمد برنامه نویسی در ایران به حساب می‌آید. بنابراین با ورود به دنیای حرفه‌ای برنامه نویسی، پس از کسب تجربه کافی و افزایش سطح مهارت خود، می‌توان درآمد مناسبی داشت.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

بازار کار برنامه نویسی در ایران چگونه است؟

بازار کار برنامه نویسی در ایران هم به مانند اکثر کشورهای دنیا در وضعیت مناسبی قرار دارد و میزان تقاضا برای استخدام افراد در مشاغل مختلف مرتبط با برنامه نویسی بسیار بالا است. با سر زدن به وب سایت‌های کاریابی مشخص می‌شود که درصد بالایی از آگهی‌های استخدام مربوط به مشاغل مختلف مرتبط با برنامه نویسی است.

همان‌طور که پیش‌تر هم بیان شد، عناوین شغلی و زمینه‌های تخصصی متعددی در حوزه برنامه نویسی وجود دارد و همین مسئله باعث شده است که بازار کار برنامه نویسی بسیار گسترده باشد. می‌توان زمینه مورد علاقه خود را در دنیای وسیع برنامه نویسی انتخاب کرد و در صورت حرفه‌ای شدن در آن زمینه خاص و توانایی تحویل کار با کیفیت، دغدغه‌ای برای بازار کار آن وجود ندارد.

حقوق برنامه نویسی در ایران و جهان در چه وضعیتی قرار دارد؟

میزان حقوق برنامه نویسی به فاکتورهای مختلفی بستگی دارد و نمی‌توان بدون در نظر گرفتن این فاکتورها میزان حقوق ثابت یا حتی بازه مشخصی را بیان کرد. اما به طور کلی باید گفت که افراد با تجربه و برنامه نویسانی که کیفیت کار بالایی دارند، حقوق بسیار زیادی دریافت می‌کنند و حقوق برنامه نویسی در ایران و تقریباً‌ در تمام نقاط جهان در سطح مطلوب و قابل قبولی قرار دارد. در واقع حقوق بالای برنامه نویسی یکی از دلایل اصلی جذب شدن افراد به سمت این حوزه است.

حالا بهتر است برخی از فاکتورها و عواملی فهرست شوند که در تعیین میزان حقوق برنامه نویسی تاثیرگذار هستند:

    زمینه فعالیت در حیطه برنامه نویسی: یعنی حقوق برنامه نویسی برای زمینه برنامه نویسی وب یا مثلاً‌ برنامه نویسی موبایل یا برای یک مهندس یادگیری ماشین متفاوت است. اگرچه میزان این تفاوت چندان زیاد نیست و بهتر است فرد فعالیت در زمینه‌ای را انتخاب کند که به آن علاقه‌مند است.
    سطح مهارت فرد در برنامه نویسی: یعنی آیا فرد یک برنامه نویسی مبتدی یا به اصطلاح جونیور است یا اینکه در زمینه فعالیت خود یک فرد ماهر و حرفه‌ای به حساب می‌آید و اصطلاحاً سینیور است؟ بالاتر از سطح مهارت Senior هم وجود دارد و مثلاً‌ می‌توان به «معمار ارشد» یا «مدیر نرم افزار» اشاره کرد.
    کشور و شهر محل سکونت: یعنی اینکه یک برنامه نویس اگر در تهران زندگی و کار کند، معمولاً حقوق بالاتری نسبت به برنامه نویسی دریافت خواهد کرد که در یک شهر کوچک ساکن است. هیچ شکی هم وجود ندارد که در اکثر کشورهای اروپایی یا مثلاً در کشور آمریکا، حقوق برنامه نویس بسیار بالاتر از ایران است.
    نوع و محل فعالیت: یعنی آیا یک برنامه نویس به صورت مستقل و پروژه‌ای کار می‌کند یا اینکه در یک شرکت و سازمان استخدام شده است؟ اگر کار به صورت پروژه‌ای باشد، بستگی دارد که دو طرف روی چه مبلغی توافق کرده‌اند و میزان پیچیدگی پروژه چقدر است و سطح انتظارات کارفرما به چه صورت است؟ حقوق برنامه نویس بسته به اینکه در چه شرکتی استخدام شده باشد هم متفاوت است. برای مثال معمولاً حقوق برنامه نویسی در شرکت‌های بزرگی مثل گوگل و مایکروسافت بالاتر از سایر شرکت‌های کوچک‌تر است.

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب های برنامه نویسی دانشجویی درس شبکه عصبی شبیه سازی در پایتون سیمولینک متلب کامسول های کامپیوتری دینامیک مولکولی

به طور کلی می‌توان گفت که بازه حقوق برنامه نویسی در ایران از میزان حداقلی تعیین شده در قانون کار آغاز می‌شود و بسته به هر یک از عوامل فوق می‌تواند تا مبالغ هنگفتی مثلاً ۵۰ میلیون تومان هم افزایش یابد. در نتیجه با توجه به پتانسیل بالای رشد حقوق برنامه نویسی می‌توان گفت که علاقه‌مندان به این حوزه از این بابت انگیزه مضاعفی خواهند داشت و دیگر بهانه‌ای برای یادگیری هر چه بهتر برنامه نویسی باقی نمی‌ماند. در مقاله «چگونه از برنامه نویسی پول در بیاوریم» توضیحات بیش‌تری در خصوص کسب درآمد از برنامه نویسی ارائه شده است که مطالعه آن می‌تواند برای علاقه‌مندان مفید واقع شود.

جمع‌بندی

در این مقاله به سوال برنامه نویسی چیست پاسخ داده شد. برنامه نویسی کلیه اقدامات، فعالیت‌ها و فرآیندهایی است که برای ایجاد یک برنامه و با هدف اجرای یک وظیفه خاص توسط کامپیوتر انجام می‌شود. توضیح داده شد که با وجود پیچیده بودن کامپیوترها، آن‌ها فاقد هوشمندی هستند و برای اجرای یک وظیفه باید دقیقاً بف استفاده می‌کنند. اما نحوه استفاده بهینه از یک شبکه عصبی در پروژه ها یک چالش اساسی برای محققین هست. عوامل مختلفی هستند که تاثیر زیادی در عملکرد شبکه عصبی می‌گذارند، برای همین اگر آنها را به درستی تنظیم نکنیم، شبکه عصبی به خوبی عمل نخواهد کرد. در این مقاله میخواهیم توضیح دهیم که چطور میتوان از یک شبکه عصبی در پروژه های تخصصی به طور بهینه استفاده کرد.

برای اکثر ما پیش آماده است که در یک پروژه ای از شبکه عصبی استفاده کنیم، ولی شبکه خوب عمل نکنه. خیلی از موارد نتیجه بسیار بدی هم بده! و ما هر کاری کنیم به نتیجه مطلوب نرسیم. در این مقاله میخواهم دلایلی که متیوانند باعث شوند یک شبکه خوب کار نکند را توضیح دهم . این موارد را به صورت تجربی در این چند سال یاد گرفته ام و امیدوارم برای شما هم کمک کننده باشد.

نکته: این توضیحات برای شبکه های عصبی با قانون یادگیری نظارتی هست(مسائل طبقه بندی یا رگرسیون).

در این مقاله، میخواهیم به این سوال ساده جواب دهیم: چیکار کنیم شبکه عصبی در پروژه ما درست کار کنه؟ یا چه عواملی میتوانند علمکرد شبکه را تحت تاثیر قرار دهند!

صورت مسئله: فرض کنید یک مسئله طبقه بندی دو کلاسه داریم و میخواهیم از یک شبکه عصبی پرسپترون چندلایه برای طبقه بندی داده استفاده کنیم.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در ابتدا لازم است که یک ساختار برای شبکه عصبی تعریف کنیم، سپس با کمک بخشی از داده، شبکه عصبی مورد نظر را آموزش دهیم و سپس با بخش دیگر پایگاه داده، شبکه عصبی آموزش دیده را تست و ارزیابی کنیم تا مطمئن شویم که شبکه عصبی به خوبی آموزش دیده و میتوان از آن در عمل استفاده کرد.

 

مسئله بهینه سازی شبکه عصبی محدب نیست! همه میدانیم که قانون یادگیری شبکه عصبی پرسپترون چندلایه، پس انتشار خطا هست، و براساس میزان خطا در طول تکرارهای مختلف آموزش، وزنهای سیناپسی بین لایه ها را تنظیم می‌کند تا بتواند رابطه خطی یا غیرخطی بین ورودی و خروجی را پیدا کند.

در این قانون یادگیری، هدف این است که شبکه عصبی از روی داده آموزشی، وزن های سیناپسی را طوری بدست بیاورد که خطای طبقه بندی( و یا رگرسیون) حداقل شود.  مثلا اگر یک مسئله دو کلاسه خطی داشته باشیم، هدف شبکه عصبی پیدا کردن مرز طبقه بندی هست که با کمترین خطا داده ها را دسته بندی کند.

محدب یا نامحدب

مسئله بهینه سازی شبکه های عصبی، محدب نیست. و برای همین شبکه تضمینی به رسیدن به بهترین جواب(بهترین مرز در مسائل طبقه بندی) نمی‌دهد. با اینکه قانون یادگیری پس انتشار خطا سعی در پیدا کردن بهترین مرز هست، ولی در مسئله بهینه سازی آن به طور صریح قیدی برای رسیدن به بهترین جواب ذکر نشده است. به خاطر نامحدب بودن قانون یادگیری شبکه های عصبی،  باعث می‌شود که شبکه‌‎های عصبی لزوما بهترین جواب ممکن را پیدا نکنند. و همین مسئله باعث می‌شود که نتیجه نهایی به تنظیمات کاربر خیلی وابسته باشد. ما باید طوری پارامترهای تاثیر گذار شبکه عصبی را تنظیم کنیم که شبکه در مینیمم محلی گیر نکند، و یا به حالت ناپایدار نرسد و بتواند به بهترین جواب برسد. یعنی در یک مسئله طبقه بندی بتواند بهترین مرز ممکن بین داده ها را پیدا کند.

فرض کنید، در یک پروژه ای از شبکه عصبی استفاده کرده اید و شبکه خوب کار نکرده است، حالا میخواهیم علت این مسئله را بررسی کنیم و ببینیم که چطور میتوانیم پارامترهای شبکه را تنظیم کنیم که به جواب بهینه برسد و یا به عبارتی چیکار میتونیم بکنیم که شبکه در پروژه ما درست کار کنه.
دلیل اول: تعیین لیبلهای نامناسب برای پایگاه داده

یکی از دلایلی که ممکن است باعث شود شبکه عصبی در پروژه ما خوب کار نکند تعریف نامناسب لیبلها است! در خیلی از موارد، ما همان ابتدای کار لیبلهای مناسبی برای شبکه عصبی تعریف نمی‌کنیم، و بعدش با یک سری لیبلهای نامناسب شبکه را آموزش میدهیم! بعدش میبنیم که شبکه عصبی اصلا درست کار نمیکنه و بعدش شروع میکنیم به تغییر پارامترهای مختلف شبکه یا تغییر ساختار آن! اگر لیبل مناسب نباشد، هیچ راهی وجود نداره که شبکه درست کار کنه! اگر لیبل مناسب نباشد، شما از شبکه عصبی میخواهید لیبلی تولید کند که از لحاظ فنی شبکه توان تولید چنین خروجی ندارد!

خب چطور لیبل مناسب برای شبکه عصبی انتخاب کنیم؟

به تابع فعال نورونهای لایه خروجی شبکه نگاه کنید و براساس آن لیبل تعریف کنید. برای مثال اگر تابع فعال نورونهای لایه خروجی tanh باشد:

تابع فعال tanh

در این صورت لیبلهای شما باید عددی بین منفی یک و مثبت یک باشد. اگر مسئله دو کلاسه باشد، من مقدار یک برای داده های کلاس یک به عنوان لیبل(خروجی) در نظر میگیرم و مقدار منفی یک برای داده های کلاس دوم.

    لیبل کلاس یک: +1
    لیبل کلاس دو: -1

در چندکلاسه هم همین روال هست. مقادیر یک و منفی یک در نظر میگیرم!

برای مثال اگر تابع فعال نورونهای لایه خروجی شبکه عصبی tanh باشد شما نمی‌توانید لیبل 2 برای داده ها در نظر بگیرید، اگر 2 در نظر بگیرید شبکه هیچ وقت خروجی 2 تولید نخواهد کرد و در نتیجه یاد نخواهد گرفت.

    در خیلی از موارد دیدم که دوستان لیبلها را اشتباه در نظر گرفته اند، و انتظار معجزه دارند! پس در گام اول، لیبل رو درست تعیین کنیم! و خیالمون از این بابت راحت باشد تا بریم سراغ سایر دلایل!

خب اگر لیبلهای مناسب تعریف کرده ایم و باز شبکه  درست کار نمیکنه، دلایل دیگه ای وجود داره که شبکه درست کار نمیکنه و باید آنها را بررسی کنیم.
دلیل دوم: پایگاه داده نامناسب

دلیل دومی که ممکنه باعث شود شبکه عصبی خوب کار نکند، خود پایگاه داده باشد. باید مطمئن شویم که داده درست هست یا نه! در برخی موارد، پایگاه داده ای داریم، که به هر دلیل در آن ویژگیهای مناسبی استخراج نشده است، و داده های دو گروه یا چند گروه داخل هم هستند و تفکیک پذیر نیستند! در نتیجه شبکه عصبی هرچقدر هم قوی باشد، نمی تواند درست طبقه بندی کند، چون داده ها تو هم رفته اند و نمیشه مرز مناسبی بین گروه ها پیدا کرد!

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ویژگی های بد

خب چطور میشه متوجه شد که داده مناسب هست یا نه؟

    راه اول: تحلیل تفکیک پذیری داده به صورت چشمی

اگر تعداد ویژگی ها 3 یا کمتر از 3 باشد، میتوانیم در فضای دو بعدی یا سه بعدی داده های هر گروه را با رنگ متفاوتی رسم کنیم، و میزان تفکیک پذیری آنها را بررسی کنیم! در این حالت چون تعداد ویژگی ها کم هست، میتوان به صورت چشمی از تفکیک پذیری داده اطمینان پیدا کرد!

    راه دوم: استفاده از سایر مدلها

در خیلی از موارد تعداد ویژگیها بیشتر از سه هست، و نمیتوان داده های گروههای مختلف را در فضای ویژگی رسم کرد تا تحلیل چشمی انجام داد! در این حالت یک راه اینه که با کمک روشهای کاهش بعد، داده ها را به فضای بعد پایین کاهش دهیم تا بتوانیم به صورت چشمی داده را تحلیل کنیم، که من این راه را پیشنهاد نمی‌کنم.

در چنین شرایطی راه دیگه اینه که از سایر مدلها برای طبقه بندی داده استفاده کنیم! من خودم همیشه، در ابتدا روی پایگاه داده مدلهای مختلفی اعمال میکنم تا ببینم آنها به چه عملکردی میرسند! بعد اگر اکثر اونا خوب عمل کنند و شبکه عصبی خوب عمل نکند، مطمئن میشم که مشکل از شبکه من هست نه از پایگاه داده! و باید پارامترهای تاثیر گذار شبکه را به درستی تنظیم کنم.

ولی اگه هیچ کدام از مدلها خوب عمل نکردند، به این نتیجه میرسم که مشکل از شبکه عصبی نیست و پایگاه داده مناسب نیست!  اگر استخراج ویژگی را خودم انجام داده باشم، میرم سراغ استخراج ویژگی‌های مناسب تر!

معمولا  از مدلهایی مثل KNN، LDA ، TREE و SVM برای طبقه بند استفاده میکنم.

    در دوره ی شبکه عصبی هم گفتم، اگر قرار باشه از یک شبکه عصبی چندلایه استفاده کنم، اول با یک شبکه عصبی تک لایه (ترجیحا با قانون وینرهاف)، عملکرد را بررسی میکنم، بعدش میرم سراغ شبکه عصبی چند لایه!ولی برای اینکه با سطح اطمینان بالاتری نتیجه گیری کنید، بهتر است از چندین مدلی که ذکر کردم استفاده کنید و نتیجه آنها را بررسی کنید و بعدش در مورد مناسب بودن یا نبودن یک پایگاه داده تصمیمی بگیرید!

خب اگر سایر مدلها خوب عمل کردند و فقط شبکه عصبی چندلایه ما خوب کار نمیکنه، همچنان مشکل از شبکه عصبی هست و باید دلایل دیگه رو بررسی کنیم تا عملکرد را بهبود دهیم!

 
دلیل سوم: مقدار دهی نامناسب وزنهای اولیه نورونها

برای اینکه بتوانیم شبکه عصبی را آموزش دهیم لازم است که در ابتدا به وزنهای سیناپسی بین لایه ها یک مقدار اولیه ای بدهیم. وزنهای اولیه، به ظاهر اهمیت چندانی ندارند، و معمولا فکر میکنیم که هر مقداری باشه مهم نیست و در ادامه شبکه مقادیر مناسب را تعیین میکنه! ولی واقعیت اینه که مقدار اولیه وزنهای سیناپسی شبکه عصبی اهمیتی زیادی دارد و روند آموزش شبکه عصبی را کاملا تحت تاثیر قرار میدهد.

    مقدار اولیه وزنهای سیناپسی بهتر است، یک مقدار تصادفی کوچک باشد. اگر با مقادیری که تعریف کرده اید شبکه درست کار نمی کند، مقدار اولیه را کم و زیاد کنید(حتما تصادفی بودن را لحاظ کنید و فقط رنج مقادیر را تغییر دهید). اگر تغییر مقدار اولیه وزنها، تاثیری روی نتیجه شبکه نداشته باشد، میریم سراغ سایر دلایل!

 
دلیل چهارم: تعیین نامناسب نرخ یادگیری و تعداد تکرارهای آموزش

یکی از مهمترین عوامل موثر در یادگیری شبکه عصبی، نرخ یادگیری هست. نرخ یادگیری فرایند یادگیری شبکه را تعیین می‌کند. اگر مقدار مناسبی انتخاب نشود، شبکه یا در مینیمم محلی گیر میکند و یا به حالت ناپایدار میرسد! پس حتما مقدار مناسب باید تعیین شود، برای اینکار مقادیر مختلف در نظر بگیرید و شبکه رو آموزش دهید تا به مقدار مناسب برسید.

نرخ یادگیری در شبکه های عصبی

اگر نرخ یادگیری را خیلی کم تعریف کردید، روند آموزش شبکه کُند خواهد بود، برای همین بهتر است تعداد تکرارهای آموزش شبکه عصبی را بیشتر در نظر بگیرید که شبکه فرصت یادگیری داشته باشد.

    برخی موارد با بررسی MSE(میانگین مربعات خطا)  فکر میکنیم که شبکه به حالت پایدار رسیده و روند آموزش را تمام می‌کنیم، خودم یادمه در یک پروژه ای تعداد تکرار آموزش را 100 گذاشته بودم و میدیدم که مقدار MSE شبکه بعد تکرار پنجاه یک مقدار ثابتی میرسد و این برداشت رو میکردم که شبکه نیازی به تکرار آموزش بیشتر ندارد. و تعداد 100 مناسبه است. یادمه یکبار شانسی تعداد تکرار آموزش را 2000 گذاشتم و در عین ناباوری دیدم که میزان MSE بعد تکرار 500 یهو کمتر شد! برای همین پیشنهادم اینه که تعداد تکرارهای آموزش را برای یکبار هم که شده خیلی بزرگ در نظر بگیرید و ببینید چه اتفاقی میافتد!

 

تا اینجای کار به احتمال بسیار زیاد مشکل شبکه را پیدا کرده و برطرف کرده اید. ولی ممکن است برطرف نشود و یا عملکرد مورد انتظار شما نباشد و بخواهید بهبود دهید. در این صورت میریم سراغ آخرین بخش!
دلیل پنجم: نرمال نبودن ویژگی ها

خیلی از موارد ویژگی های استخراج شده در پایگاه داده، رنج متفاوتی دارند و برخی رنج بسیار وسیعی دارند و ممکنه ویژگی مناسب هم نباشند، ولی شبکه عصبی به آنها اهمیت بیشتری میدهد.  عدم نرمال نبودن ویژگی ها روند آموزش شبکه عصبی و نحوه اهمیت دادن به آنها را کاملا تحت تاثیر قرار میدهد!  لزومی ندارد همیشه پایگاه داده را نرمال بکنیم، ولی اگر نرمال نکرده اید و شبکه عصبی یاد نمیگیرد، یکی از دلایل اصلیش می تونه همین نرمال نبودن ویژگی ها باشد. پس بهتره طبق رابطه زیر داده ها را نرمال کنید تا میانگین هر ویژگی  صفر و انحراف معیار آن یک شود.

رابطه نرمال کردن داده

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

با اینکار اهمیت همه ویژگی ها برای شبکه عصبی یکسان میشود و از طرفی رنج مقدار ویژگی ها کوچک میشوند و همه اینا تاثیر مثبتی در یادگیری شبکه عصبی می گذارند.
دلیل ششم: تعیین ساختار نامناسب برای شبکه‌ی عصبی

ممکن است، ساختاری که تعریف کرده اید، مناسب پایگاه داده نباشد، در این صورت باید ساختار را تغییر دهیم تا شبکه توان حل بهنیه مسئله را داشته باشد.

شبکه عصبی چندلایه

    من خودم اگر بخواهم از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه برای پروژه ام  استفاده کنم، اول با یک لایه پنهان شروع میکنم، و سعی میکنم روی تعداد نورونهای لایه پنهان مانور بدهم و تعداد مختلفی برای آنها در نظر بگیرم و عملکرد را بررسی کنم. در اکثر مواقع با همین ساختار به نتیجه مطلوب میرسم و یا حداقل به نتیجه قابل قبول میرسم. ولی برخی موارد هم پیش اومده که تعداد لایه های پنهان را دو یا سه در نظر گرفته ام و بعدش تعداد نورونهای این لایه ها را تغییر داده ام تا به نتیجه مطلوب برسم. ولی اینو به خاطر داشته باشید که همیشه ساختار پیچیده لزوما ساختار بهینه ای نیست و ممکن است دچار Overfitting شود! پس در افزایش تعداد لایه های شبکه احتیاط کنید! به قول معروف خسیس باشید در این بخش!

 

نکته اول: اینو به خاطر داشته باشید، وقتی ساختار شبکه تغییر میدهید، سایر پارامترها مثل نرخ یادگیری هم تحت تاثیر قرار میگیرند و باید آنها را نیز تغییر دهید. یعنی اگر یک نرخ یادگیری برای شبکه عصبی دو لایه مناسب باشد، لزوما برای سه لایه هم مناسب نیست!

 

نکته دوم: حتی اگر شبکه شما خوب کار میکند، برای رسیدن به جواب بهینه تر، عوامل تاثیر گذاری که توضیح دادیم را بررسی کنید. با تعیین مناسب پارامترهای شبکه عصبی، میتوانید نتیجه را مطلوب تر هم بکنید!

 

در دوره جامع شبکه‌های عصبی، تمام موارد با جزئیات کامل آموزش داده شده اند. اگر دنبال یادگیری تخصصی شبکه های عصبی هستید حتما دوره را نگاه کنید. این دوره اولین دوره ی تخصصی در ایران هست که در آن تمامی شبکه های عصبی به صورت مرحله به مرحله پیاده سازی شده اند! در این دوره، در ابتدا تئوری شبکه های عصبی طبق کتاب مرجع Simon Heykins آموزش داده می شوند و سپس به صورت مرحله به مرحله پیاده سازی می شوند. در ادامه برای درک بهتر شبکه ها چندین مثال ساده انجام می شود . و در نهایت چندین پروژه
ه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب

    39,380  تومان قیمت قبلی:
    10% تخفیف :
    35,800 تومان قیمت جدید :
    فاقد بانک اطاعاتی بانک اطلاعاتی :
    دارد کامنت گذاری :
    دارد فایل داکیومنت :
    ندارد - ندارد رمز ورود پروژه :
    دانلود فایل داکیومنت تکمیلیفایل دمو :
    دانلود فایل دمو | اجرایی پروژهداکیومنت :
    6593 تعداد مشاهده :

- در صورت نیاز به آموزش آنلاین نحوه ساخت این پروژه توسط نرم افزارهای آموزش راه دور و یا درخواست تهیه پروژه مشابه، کافیست با شماره تماس 09179221734 یا آدرس ایمیل behnam.h1368@gmail.com هماهنگی های لازم را انجام دهید.
توضیحات تکمیلی پروژه :
پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با زیان برنامه نویسی متلب یا به اصطلاح با زیان برنامه نویسی matlab نوشته شده است. مهمترین کاربرد این پروژه در زمینه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) بوده است. پروژه فوق دارای یک محیط کاربرد پسند می باشد و همچنین پس از اجرا آن، خروجی مورد نیاز نمایش داده می شود. کلیه کدهای نوشته شده دارای کامنت نیز می باشند.
در صورت نیاز به تهیه پروژه مشابه، یا پیاده سازی پروژه ای در زمینه متلب کافیست با شماره تماس درج شده در سایت یا از طریق ایمیل پشتیبانی و یا از طریق سفارش فوره پروژه(از این طریق توصیه می شود) اقدام نمایید. در کمتر از 30 دقیقه به درخواست شما پاسخ داده می شود
امکانات پروژه :
perindopril
perindopril onderdewatertoren.nl
امکان دانلود سورس کامل پروژه پس از خرید امکان دانلود خروجی های پروژه پس از خرید امکان دانلود رایگان دیتاست(در صورت وجود) کلیه کدهای نوشته شده کامنت گذاری شده اند

    پروژه های مرتبط
    آموزش تصویری پروژه
    درخواست پروژه مشابه

تجزیه و تحلیل سیستم شرکت ISP با رش ...
12,000 تومان
تجزیه و تحلیل سیستم آژانس هوایی یا ...
33,700 تومان
تجزیه و تحلیل بنگاه املاک با رشنال ...
46,200 تومان
تجزیه و تحلیل آموزشگاه خیاطی،کامپیو ...
33,900 تومان
تجزیه و تحلیل سیستم انبار فروشگاه ب ...
36,900 تومان
تجزیه و تحلیل سیستم دبیر خانه با ر ...
38,900 تومان
تجزیه و تحلیل سیستم دبیر خانه ثبت ...
36,500 تومان
پروژه تجزیه و تحلیل سیستم داروخانه ...
35,700 تومان
پیاده سازی الگوریتم زنبور عسل مصنوع ...
45,200 تومان
پروژه حل TSP با الگوریتم متقاطع (تک ...
32,000 تومان
-
- تومان
پروژه تخمین نویز در تصاویر با متلب
35,600 تومان
پروژه لبه یابی تصویر با Prewitt با ...
32,300 تومان
پیاده سازی رگرسیون غیره خطی با استف ...
36,800 تومان
پروژه لبه یابی تصویر با Robinson با ...
36,000 تومان
پروژه تحلیل مولفه اساسی PCA (شبکه ع ...
36,500 تومان

در صورت تمایل به یادگیری انجام این پروژه ، لازم هست در بخش تماس با ما ، با برنامه نویسی و تهیه کننده پروژه هماهنگ فرمایید...
برچسپ ها :
پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,پیاده سازی شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,شبیه سازی شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,دانلود رایگان شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,سورس شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,کد شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,آموزش شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,برنامه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,پروژه آماده شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,انجام شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب,خرید پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,پیاده سازی شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,شبیه سازی شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,دانلود رایگان شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,سورس شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,کد شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,آموزش شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,برنامه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,پروژه آماده شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,انجام شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab,خرید پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با matlab

ام پایان نامه شبکه عصبی در مقطع ارشد و دکتری پذیرفته می شود. گروه هوش مصنوعی شریف در رشته های مهندسی برق مکانیک عمران کامپیوتر برای انجام پایان نامه ارشد شبکه عصبی و انجام پایان نامه دکتری شبکه عصبی به شما مشاوره می دهد و در صورتی که در پیاده سازی شبکه عصبی در پایان نامه تان مشکل دارید به شما کمک می کند.
در تمامی فرآیند انجام پروژه شما با محقق خود به طور مستقیم در ارتباط هستید. در صورتی که نیاز به داشتن کلاس خصوصی برای درک چگونگی انجام پروژه در حین کار یا پس از اتمام آن داشته باشید می توانید با محقق خود جلسه حضوری یا آنلاین داشته باشید تا سوالات و ابهامات تان درباره پروژه برطرف شود.

برچسب ها
مشاوره برای پایان نامه شبکه عصبی دانلود پایان نامه شبکه عصبی دانلود پایان نامه شبکه عصبی در رشته مهندسی برق دانلود پایان نامه شبکه عصبی در رشته مهندسی عمران دانلود پایان نامه شبکه عصبی در رشته مهندسی مکانیک دانلود پایان نامه شبکه عصبی در رشته مهندسی نرم افزار دانلود پایان نامه شبکه عصبی در رشته مهندسی کامپیوتر دانلود پایان نامه شبکه عصبی در رشته مهندسی مهندسی پزشکی پیاده سازی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه ارشد شبکه عصبی پایان نامه دکتری شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی پایان نامه شبکه عصبی

این مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده و همچنین سابقه ای تاریخی از آن به تفصیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته و در مورد آن توضیح داده شده است و به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع و آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله و هماهنگ سازی نمایی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی و شناسایی شبکه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبکه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون و همچنین شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت  می پردازیم.

فصل اول:    شبکه عصبی

 

یک شبکه عصبی مصنوعی چیست؟
یک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network (ANN)) ایده ای است برای پردازش اطلاعات که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته شده و مانند مغز به پردازش اطلاعات می پردازد . عنصر کلیدی این ایده ، ساختار جدید سیستم پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پرداز شی فوق العاده بهم پیوسته تشکیل شده (neurons)که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می کند.ANN ها ،نظیر انسانها ، با مثال یاد می گیرند . یک ANN برای انجام وظیفه های مشخص ، مانند شناسایی الگو ها و دسته بندی اطلاعات ، در طول یک پروسه یاد گیری ، تنظیم می شود . در سیستم های زیستی یاد گیری با تنظیماتی در اتصالات سیناپسی که بین اعصاب قرار دارد همراه است . این روش ANN ها هم می باشد.

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سابقه تاریخی
به نظر می آید شبیه سازی های شبکه عصبی یکی از پیشرفت های اخیر باشد . اگرچه این موضوع پیش از ظهور کامپیوتر ها بنیان گذاری شده و حداقل یک مانع بزرگ تاریخی و چندین دوره مختلف را پشت سر گذاشته است. خیلی از پیشرفت های مهم با تقلید ها و شبیه سازی های ساده و ارزان کامپیوتری بدست آمده است. در پی یک دوره ابتدائی اشتیاق و فعالیت در این زمینه ، یک دوره ی بی میلی و بدنامی راهم پشت سر گذاشته است .

در طول این دوره سرمایه گذاری و پشتیبانی حرفه ای از این موضوع در پایین ترین حد خود بود ، پیشرفت های مهمی به نسبت تحقیقات محدود در این زمینه صورت گرفت . که بدین وسیله پیشگامان قادر شدند تا به گسترش تکنولوژی متقاعد کننده ای بپردازند که خیلی برجسته تر از محدودیت هایی بود که توسط Minsky و Papert شناسانده شد. Minsky و Papert ،کتابی را در سال 1969 منتشر کردند که در آن عقیده عمومی راجع به میزان محرومیت شبکه های عصبی را در میان محققان معین کرده بود و بدین صورت این عقیده بدون تجزبه و تحلیل های بیشتر پذیرفته شد. هم اکنون ، زمینه تحقیق شبکه های عصبی از تجدید حیات علایق و متناطر با آن افزایش سرمایه گذاری لذت می برد .
اولین سلول عصبی مصنوعی در سال 1943 بوسیله یک neurophysiologist به نامWarren McCulloch و یک منطق دان به نام Walter Pits ساخته شد . اما محدودیتهای تکنولوژی در آن زمان اجازه کار بیشتر به آنها نداد.

 

چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم ؟
شبکه های عصبی ، با قابلیت قابل توجه آنها در استنتاج معانی از داده های پیچیده یا مبهم ، میتواند برای استخراج الگوها و شناسایی روشهایی که آگاهی از آنها برای انسان و دیگر تکنیک های کامپیوتری بسیار پیچیده و دشوار است به کار گرفته شود. یک شبکه عصبی تربیت یافته می تواند به عنوان یک متخصص در مقوله اطلاعاتی ای که برای تجزیه تحلیل به آن داده شده به حساب آید.از این متخصص می توان برای بر آورد وضعیت های دلخواه جدید و جواب سؤال های " چه می شد اگر " استفاده کرد.

 

مزیتهای دیگر شبکه های عصبی
یادگیری انطباق پذیر: قابلیت یاد گیری نحوه انجام وظایف بر پایه اطلاعات داده شده برای تمرین و تجربه های مقدماتی.
سازماندهی توسط خود: یک ANN می تواند سازماندهی یا ارائه اش را ، برای اطلاعاتی که در طول دوره یادگیری در یافت می کند، خودش ایجاد کند. عملکرد بهنگام(Real time ) : محاسبات ANN می تواند بصورت موازی انجام شود، و سخت افزارهای مخصوصی طراحی و ساخته شده است که می تواند از این قابلیت استفاده کند.
تحمل اشتباه بدون ایجاد وقفه در هنگام کد گذاری اطلاعات : خرابی جزئی یک شبکه منجر به تنزل کارایی متناظر با آن می شود اگر چه تعدادی از قابلیت های شبکه ممکن است حتی با خسارت بزرگی هم باقی بماند.

 

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی
شبکه های عصبی نسبت به کامپیوتر های معمولی مسیر متفاوتی را برای حل مسئله طی می کنند . کامپیوتر های معمولی یک مسیر الگو ریتمی را استفاده می کنند به این معنی که کامپیوتر یک مجموعه از دستورالعمل ها را به قصد حل مسئله پی می گیرد. بدون اینکه، قدم های مخصوصی که کامپیوتر نیاز به طی کردن دارد، شناخته شده باشند کامپیوتر قادر به حل مسئله نیست. این حقیقت قابلیت حل مسئله ی کامپیوتر های معمولی را به مسائلی ،محدود می کند که ما قادر به درک آنها هستیم و می دانیم چگونه حل میشوند. اما اگر کامپیوتر ها می توانستند کار هایی را انجام دهند که ما دقیقا نمیدانیم چگونه انجام دهیم ، خیلی پر فایده تر بودند.
شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش می کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پرداز شی(سلول عصبی) که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده است که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند .شبکه های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه خاص برنامه ریزی کرد مثال ها می بایست با دقت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف می شود و یا حتی بدتر از این شبکه ممکن است نا درست کار کند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش کشف می کند که چگونه مسئله را حل کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است.
از طرف دیگر ، کامپیوتر های معمولی از یک مسیر مشخص برای حل یک مسئله استفاده می کنند . راه حلی که مسئله از آن طریق حل می شود باید از قبل شناخته شود و به صورت دستورات کوتاه و غیر مبهمی شرح داده شود. این دستورات سپس به زبان های برنامه نویسی سطح بالا برگردانده می شود و بعد از آن به کدهایی که کامپیوتر قادر به درک آنها است تبدیل می شود. به طور کلی این ماشین ها قابل پیش گویی هستند و اگر چیزی به خطا انجام شود به یک اشتباه سخت افزاری یا نرم افزاری بر می گردد.
شبکه های عصبی و کامپیوتر های معمولی با هم در حال رقابت نیستند بلکه کامل کننده یکدیگرند . وظایفی وجود دارد که بیشتر مناسب روش های الگو ریتمی هستند نظیر عملیات محاسباتی و وظایفی نیز وجود دارد که بیشتر مناسب شبکه های عصبی هستند . حتی فراتر از این ، مسائلی وجود دارد که نیازمند به سیستمی است که از تر کیب هر دو روش بدست می آید (بطور معمول کامپیوتر های معمولی برای نظارت بر شبکه های عصبی به کار گرفته می شوند ) به این قصد که بیشترین کارایی بدست آید.

شبکه های عصبی معجزه نمی کنند اما اگر خردمندانه به کار گرفته شوند نتایج شگفت آوری را خلق میکنند.

 

انسان و سلول های عصبی مصنوعی- در جستجوی شباهت ها

چگونه مغز انسان می آموزد ؟
مسائل زیادی راجع به این که مغز چگونه خود را برای پردازش اطلاعات آموزش می دهد، نا شناخته باقی مانده است بنابر این تئوری های فراوانی وجود دارد. در مغز انسان یک سلول سیگنال ها را از دیگران از طریق یک گروه از ساختار های ریز به نام dendrites جمع آوری می کند سلول عصبی جهش سریع فعالیت الکتریکی را در طول یک پایه بلند و نازک که axon نامیده میشود ، می فرستد که به داخل هزاران شاخه گسترش می یابد و کشیده می شود . در انتهای هر شاخه ، ساختاری که synapse نامیده می شود این فعالیت را ازaxon به اثرات الکتریکی تبدیل می کند که فعالیت یکaxon به صورت اثرات الکتریکی فعال کننده یا غیر فعال کننده تبدیل می شود که این کار باعث برانگیخته شدن یا آرام شدن سلول های عصبی مرتبط می شود. وقتی یک سلول عصبی پیام های فعال کننده را در یافت می کند، که بطور قانع کننده و وسیعی با پیام های ورودی غیر فعال کننده اش مقایسه شده باشد ،در این زمان این سلول نیز یک جهش از فعالیت الکتریکی را به داخل axon خودش می فرستد.
یاد گیر ی با تغییر تاثیر synapses اتفاق می افتد در نتیجه تاثیر یک سلول بر دیگران تغییر میکند.

 

از سلول های عصبی انسانی تا سلول های عصبی مصنوعی

ما این شبکه های عصبی را با تلاش اولیه در جهت یافتن خصوصیات اساسی سلول های عصبی و اتصالات آنها ، هدایت می کنیم. سپس بطور معمول یک کامپیوتر را برای شبیه سازی این خصوصیات برنامه ریزی می کنیم .اگر چه بدلیل اینکه دانش ما از سلول های عصبی ناقص است و قدرت محاسبات ما محدود است ، مدل های ما لزوما آرمان های خام و ناقصی از شبکه های واقعی سلول های عصبی است .

 

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی

1.یادگیری با ناظر

در یادگیری با ناظر به قانون یاد گیری مجموعه ای از زوجهای داده ها به نام داده های یادگیری (Pi,Ti)i={1 … l } می دهند که در آن Pi ورودی به شبکه و Ti خروجی مطلوب شبکه برای ورودی Pi است. پس از اعمال ورودی Pi به شبکه عصبی در خروجی شبکه ai با Ti مقایسه شده و سپس خطای یادگیری محاسبه و از آن در جهت تنظیم پارامترهای شبکه استفاده می شود به گونه ای که اگر دفعه بعد به شبکه همان ورودی Pi اعمال شود خروجی شبکه به Ti نزدیکتر می گردد با توجه به این نکته که معلم سیستمی است که بر محیط وقوف دارد ( مثلا می داند که برای ورودی Pi خروجی مطلوب Ti است ).توجه داریم که محیط برای شبکه عصبی مجهول است . در لحظه k بردار ورودی Pi(k) با تابع توضیع احتمال معینی که برای شبکه عصبی نا معلوماست انتخاب و بطور همزمان به شبکه عصبی و معلم اعمال می شود . جواب مطلوب Ti(k) نیز توسط معلم به شبکه عصبی داده می شود . در حقیقت پاسخ مطلوب پاسخ بهینه ای است که شبکه عصبی برای ورودی مفروض باید به آن برسد . پارامترهای شبکه عصبی توسط دو سیگنال ورودی و خطا تنظیم می شود.به این صورت که پس از چند تکرار الگوریتم یادگیری که عموما توسط معادله تفاضلی بیان می شودبه پارامترهایی در فضای پارامترهای شبکه همگرا می شوند که برای آنها خطای یادگیری بسیار کوچک است و عملا شبکه عصبی شبکه عصبی معادل معلم می شود . یا به عبارتی دیگر اطلاعات مربوط به محیط (نگاشت بین TiوPi )که برای معلم روشن است به شبکه عصبی منتقل می شود و پس از این مرحله عملا می توان بجای معلم از شبکه عصبی استفاده کرد تا یادگیری تکمیل شود .

2.یادگیری تشدیدی:

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یک اشکال یادگیری با ناظر این است که شبکه عصبی ممکن است بدون معلم نتواند مواضع جدیدی را که توسط مجموعه داده های جدید تجربی پوشانده نشده است یاد بگیرد . یادگیری از نوع تشدیدی این محدودیت را برطرف می کند . این نوع یادگیری بطور on-line صورت می گیرد در حالی که یادگیری با ناظر را به دو صورت on-line & off-line می توان انجام داد. در حالت off-line می توان از یک سیستم محاسب با در اختیار داشتن داده های یادگیری استفاده کرد و طراحی شبکه عصبی را به پایان رساند . پس از مرحله طراحی و یادگیری شبکه عصبی به عنوان یک سیستم استاتیکی عمل می کند . اما در یادگیری on-line شبکه عصبی همراه با خود سیستم یادگیر در حال انجام کار است و از این رو مثل یک سیستم دینامیکی عمل می کند .

یادگیری از نوع تشدیدی یک یادگیری on-line از یک نگاشت ورودی-خروجی است . این کار از طریق یک پروسه سعی و خطا به صورتی انجام می پذیرد که یک شاخص اجرایی موسوم به سیگنال تشدید ماکزیمم شود و بنابر این الگوریتم نوعی از یادگیری با ناظر است که در آن به جای فراهم نمودن جواب واقعی ، به شبکه عددی که نشانگر میزان عملکرد شبکه است ارایه می شود. این بدین معنی است که اگر شبکه عصبی پارامترهایش را به گونه ای تغییر داد که منجر به یک حالت مساعد شد آنگاه تمایل سیستم یادگیر جهت تولید آن عمل خاص تقویت یا تشدید می شود . در غیر این صورت تمایل شبکه عصبی جهت تولید آن عمل خاص تضعیف می شود . یادگیری تقویتی مثل یادگیری با ناظر نیست و این الگوریتم بیشتر برای سیستمهای کنترلی کاربرد دارد .

3. یادگیری بدون ناظر

در یادگیری بدون ناظر یا یادگیری خود سامانده پارامترهای شبکه عصبی تنها توسط پاسخ سیستم اصلاح و تنظیم می شوند . به عبارتی تنها اطلاعات دریافتی از محیط به شبکه را برداغرهای ورودی تشکیل می دهند. و در مقایسه با مورد بالا (یادگیری با ناظر) بردار جواب مطلوب به شبکه اعمال نمی شود . به عبارتی به شبکه عصبی هیچ نمونه ای از تابعی که قرار است بیاموزد داده نمی شود . در عمل می بینیم که یادگیری با ناظر در مورد شبکه هایی که از تعداد زیادی لایه های نرونی تشکیل شده باشند بسیار کند عمل می کند و در این گونه موارد تلفیق یادگیری با ناظر و بدون ناظر پیشنهاد می گردد .

 

زمینه‌ای در مورد perceptron

Perceptron های ساده:

یک خانواده ساده از شبکه‌های عصبی مدل perceptron می‌باشد. در یک دسته‌بندی تک‌خروجی، تعداد n ورودی و یک خروجی دارد . با هر ورودی یک ضریب وزنی Wi و با هر خروجی یک مقدار آستانه q مرتبط است.

Perceptron به گونه زیر عمل می‌کند:

ورودی‌های Perceptron یک بردار ورودی از n مقدار حقیقی است.

Perceptron مجموع وزنها را محاسبه می‌کند a= ه Wi.Xi. این مقدار با مقدار آستانه q مقایسه می‌شود. اگر این مقدار از مقدار آستانه کوچکتر باشد خروجی 0 است و در غیر این صورت 1 است.

 

قدرت Perceptron

به وسیله تنظیم اعداد ورودی، وزن آنها و مقدار آستانه می‌توان یک Perceptron برای انجام نسبتا خوب محاسبات گوناگون طراحی کرد. برای مثال توابع منطقی بولین مانند AND ، OR و NOT را می‌توان به وسیله Perceptron طراحی کرد و هر مدار منطقی دیگر را به وسیله گیتهای AND و NOT یا AND و OR طراحی کرد. دسته‌های زیادی از Perceptronها ممکن است خروجی‌های دسته‌های دیگر را به عنوان ورودی خود درخواست کنند.

به عنوان مثالی ازPerceptron ها می‌توان یک تشخیص دهنده قالب متن را نام برد. حرفA درآرایه‌ای 5*5 به‌رمز درمی‌آید(encode می‌شود). این متن(حرف) به‌وسیله یک Perceptron با 25 ورودی تشخیص داده می‌شود که در آن وزنها مقادیری برابر با مقادیر عددی داخل آرایه را می‌گیرند و مقدار آستانه برابر است با: e-25 =q که در آن 0 < e < 1 .

خروجی Perceptron 1 است اگر و فقط اگر ورودی آن از 1 و 1- هایی باشد که عینا در آرایه آمده است.

فهرست و منابع پروژه شبکه های عصبی
فهرست:

 

مقدمه

فصل اول:

سابقه تاریخی

استفاده های شبکه عصبی

مزیتهای شبکه عصبی

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی

شباهت های انسان و سلول های عصبی مصنوعی

چگونه مغز انسان می آموزد

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی

هوش جمعی

فصل دوم:

معرفی

نورون با خاصیت آشوبگونه

شکل شبکه

قانون آموزش شبکه

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مدلسازی ژنراتور سنکرون دریایی

نتایج فصل

فصل سوم :

معرفی

منحنی طول - کشش

فهرست

 

شبکه های عصبی

نتایج تجربی

نتیجه فصل

فصل چهارم:

معرفی

نمادها و مقدمات

نتایج مهم

شرح مثال

نتیجه فصل

فصل پنجم:

معرفی

شبکه های feedforward رگولاریزاسیون

طراحی شبیه سازی

شبیه سازی ها

نتیجه فصل

فصل ششم :

فناوری شبکه عصبی

فناوری الگوریتم ژنتیک

بازاریابی

بانکداری و حوزه های مالی

منابع

 

منبع:

 

منابع فصل اول

? Why neural networks- 1

written by Dimitrios Siganos

Artificial neural networks

written by Robert J.Schalkoff

Artificial Intelligence

مرجع فصل دوم

W.F. SHI & S.L. XUE ,"  A NOVEL CHAOTIC NEURAL NETWORKS AND APPLICATION  " , Department of electric automation, Shanghai Maritime University, Shanghai, 200135, China , 2005

مرجع فصل سوم

I.NAGAYAMA & T.YOSNINO " An Analysis of the Chaotic Transition of Mode۱ Muscle Tremor Mechanism Obtained by Artificial Neural Network " Itaru NAGAYAMA ,Toshiki YOSNINO University of the Ryukyus , University of Tokusima Department of Information Engineering, Faculty of Engineering, University of the Ryukyus

Nishihara, Okinawa ۰۰۳-۰۱,Japan ,۱۹۹۶   

 
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
مرجع فصل چهارم

Y.Suna, J.Caoa,b, Z. Wangb ," Exponential synchronization of stochastic perturbed chaotic delayed neural networks " , Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing 210096, China ,bDepartment of Information Systems and Computing, Brunel University, Uxbridge, Middlesex, UB8 3PH, UK ,2006

مرجع فصل پنجم

D.M.LI " IDENTIFICATION OF CHAOTIC SYSTEMS WITH LARGE NOISE BASED ON REGULARIZED FEEDFORWARD NEURAL NETWORKS " School of Economy and Management, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050018, P. R. China ,2005.

 

منابع فصل ششم

-1 جکسون . تی و بیل . آر . آشنایی با شبکه‌های عصبی ، ترجمه دکتر محمود البرزی – تهران : موسسه انتشارات علمی دانشگاه صنعتی شریف ، چاپ دوم ، 1383

-2 کاتلر ، فیلیپ . مدیریت بازاریابی ، ترجمه بهمن فروزنده – تهران : آتروپات ،1382

-3 قمی ، علیرضا " شبکه های عصبی مصنوعی "‌، نشریه دنیای کامپیوتر و ارتباطات – شماره 12 ، صفحات 66 تا 69

-4 سعیدی ، مسعود " شبکه های عصبی (2) " ، نشریه شبکه _ شماره 52 ، اسفند 1383 ، صفحه 210 تا 211

-5 ممانی ، حامد ، نرگس پور اصغری حقی و ساعد علی ضمیر ، " شبکه های عصبی و کاربرد آن در بهینه سازی " ، نشریه صنایع _ شماره 30

-6 نورزاد ، غلامرضا " بیولوژی سلولی مولکولی " ،انتشارات نوردانش ، تهران ، 1376 ، چاپ اول

7- Metaxiotis , Kostas & John Psarras (2004) "The Contribution of Neural networks and genetic algoritms to business decision support "Management decision , vol 42 ,no .2, Emerald group publishing limited , pp. 229.242

8- Curry , B & L. Moutinho (1993) "Neural Network in marketing : Modelling consumer Responses to Advertising Stimuli "European Journal of marketing , vol 27 , no . 7 , MCB university press , pp 5. 20

9- Wray , B , A. palmer & D. Bejou (1994) " Using Neural Network Analysis to evaluate Buyer – Seller Relationships " European Journal of Marketing , vol 28 , no. 10 , MCB university press , pp 32.48

10- Venugopal .V & W. Beats ( 1994 ) " Neural networks and Statistical Techniques in marketing research " Marketing intelligence & planning , vol 12 , no. 7 , MCB university press , pp 30 . 38

11- Davies , F , L . Moutinho & B . Curry (1996 ) " ATM user attitudes : a neural network analysis " , marketing intelligence & planning , vol 14 , no . 2 , MCB university press , pp 26 . 32

کلمات کلیدی:  سلول عصبی مصنوعی - سلول های عصبی مصنوعی - شبکه عصبی - شبکه عصبی مصنوعی - شبکه های عصبی - قدرت Perceptron - کامپیوتر - یادگیری با ناظر
پروپوزال در مورد پروژه شبکه های عصبی, گزارش سمینار در مورد پروژه شبکه های عصبی, تز دکترا در مورد پروژه شبکه های عصبی, رساله در مورد پروژه شبکه های عصبی, پایان نامه در مورد پروژه شبکه های عصبی, تحقیق در مورد پروژه شبکه های عصبی, مقاله در مورد پروژه شبکه های عصبی, پروژه دانشجویی در مورد پروژه شبکه های عصبی, تحقیق دانشجویی در مورد پروژه شبکه های عصبی, مقاله دانشجویی در مورد پروژه شبکه های عصبی, پروژه دانشجویی درباره پروژه شبکه های عصبی
دریافت لینک دانلود به صورت خودکار بلافاصله پس از پرداخت

امکان پرداخت آنلاین از طریق کلیه کارت های عضو شتاب

مقالات مرتبط:
پایان نامه تعیین سیلاب طراحی سازه های هیدرولیکی  با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پایان نامه تعیین سیلاب طراحی سازه های هیدرولیکی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
مهندسی عمران
۱۷۳
پایان نامه کارشناسی ارشد عمران سازه های هیدرولیکی چکیده سیل ‌یکی‌از‌مهمترین ‌بلایای‌طبیعی‌است ‌که ‌زندگی‌انسان ‌را‌تحت ‌تاثیر‌قرار‌داده و‌خسارتهای‌اقتصادی‌قابل ‌توجهی‌ را‌در‌تمام ‌دنیا‌ایجاد‌می‌کند.‌براساس ‌مطالعه ‌ای‌که ‌انجام ‌شده ،‌٥٨%‌از‌کل ‌تلفات ‌ناشی‌از‌بلایای‌طبیعی‌و‌٣٣%‌از‌ خسارتهای‌اقتصادی‌مربوط ‌به ‌سیل ‌بوده ‌است .‌بخش ‌اصلی‌این ‌تلفات ‌و‌خسارتها‌در‌کشورهای‌در‌حال ...

پایان نامه طراحی مدل تخمین جریان ترافیک بر پایه بکارگیری شبکه های عصبی
پایان نامه طراحی مدل تخمین جریان ترافیک بر پایه بکارگیری شبکه های عصبی
مهندسی عمران
۲۲۷
پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد "M.SC" مهندسی عمران - برنامه ریزی حمل و نقل چکیده سیستم حمل و نقل هوشمند(ITS)، یکی از راهکارهای حل و تخفیف مشکلات مرتبط با حمل و نقل و ترافیک محسوب می شود، این سیستم از بخش های مختلف نرم افزاری و سخت افزاری تشکیل شده است که مدل تخمین جریان ترافیک در کوتاه مدت یکی از این بخش ها می باشد. این مدل با استفاده از اطلاعات وضعیت فعلی ترافیک هر ...

پروژه  استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در بررسی   پایداری لرزه ای سدهای خاکی نا همگن
پروژه استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در بررسی پایداری لرزه ای سدهای خاکی نا همگن
مهندسی عمران
۱۳۳
"M.SC پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد" مهندسی عمران -سازه های هیدرولیکی چکیده بررسی پایداری سدهای خاکی بالاخص ایستایی لرزه ای آنها از اهمیت خاصی برخوردار است .روشهای متعددی برای تعیین ضریب اطمینان پایداری سدهای خاکی وجود دارد. در این پایان نامه شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و مشخصات سطح لغزش دایره ای بحرانی سدهای خاکی ناهمگن با درنظر گرفتن تأثیر ...

پایان نامه معیارهای کمی روش های ارزیابی سریع در ساختمان های بتنی متداول در کشور  با استفاده از شبکه های عصبی (هوش محاسباتی )
پایان نامه معیارهای کمی روش های ارزیابی سریع در ساختمان های بتنی متداول در کشور با استفاده از شبکه های عصبی (هوش محاسباتی )
مهندسی عمران
۱۲۵
پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد "M.SC" مهندسی عمران - سازه الف - چکیده مطالب : ارزیابی سریع ساختمان ها، بدین معنی است که با استفاده از ابزارها و روشهای ساده شده در زمانی کم و با هزینه ای اندک بتوان از مقاومت ساختمانها در برابر زلزله شناخت حاصل کرد. هم اکنون در ایران چنین ضوابطی برای بررسی سریع ساختمانها وجود ندارد، اما می توان با بکار گیری آیین نامه های ساختمانی ...

پایان نامه کاربرد مدل شبکه عصبی مصنوعی  در مدیریت منابع آب زیرمینی
پایان نامه کاربرد مدل شبکه عصبی مصنوعی در مدیریت منابع آب زیرمینی
مهندسی عمران
۱۲۷
چکیده : استفاده از شبکه عصبی در پیش بینی متغیرهای منابع آبی از جمله آب زیرزمینی بطور گسترده رو به افزایش است. این تحقیق از طریق شبکه عصبی مصنوعی چندین هدف را دنبال می کند، که شامل تعیین پارامترهای موثر بر نوسانات سطح آب زیرزمینی در دشت بیرجند و همچنین بررسی تاثیر مکانی و زمانی پارامترهای سطح آب از طریق دادههای زمانی 10 ساله و سپس مدلسازی نوسانات سطح آب زیرزمینی در پیزومترهای ...

پایان نامه  پیش بینی مدل وضعیت روسازی با استفاده از شبکه عصبی
پایان نامه پیش بینی مدل وضعیت روسازی با استفاده از شبکه عصبی
مهندسی عمران
۱۸۲
پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد M.Sc” مهندسی عمران -راه و ترابری چکیده تشخیص به موقع شرایط نامطلوب روسازی به عنوان مسئله مهمی در حوزه مدیریت روسازی در سطح شبکه مطرح می باشد و در گذشته مدل های متفاوتی همچون رگرسیون و توزیع احتمالاتی برای آن در نظر گرفته شده است . برای پیش بینی شرایط روسازی در آینده لازم است که از شاخص هایی استفاده شود که کیفیت روسازی را با یک عدد که ...

پایان نامه سیستم بهره برداری مخزن هوشمند بر پایه شبکه های عصبی مصنوعی نمو یافته
پایان نامه سیستم بهره برداری مخزن هوشمند بر پایه شبکه های عصبی مصنوعی نمو یافته
محیط زیست و انرژی
۳۳
چکیده: ما یک سیستم بهره برداری مخزن هوشمند جدیدی را بر پایه شبکه عصبی مصنوعی نمو یافت (ANN) را پیشنهاد می دهیم. نمو یافته به معنی پارامترهای مدل ANN می باشد که توسط تکنیک تکاملی بهینه سازی GA شناخته می شود. مزیت های اصلی سیستم هوشمند استنتاج شده ANN (ANNIS) به صورت زیر می باشد: (i) فقط تعداد اندکی از پارامترها حتی برای افقهای بهینه سازی طولانی بهینه می شوند. (ii) سهولت در ...

پایان نامه طراحی و تبیین مدل رتبه بندی اعتباری مشتریان با استفاده از شبکه‌های عصبی (بررسی موردی بانک سامان استان تهران)
پایان نامه طراحی و تبیین مدل رتبه بندی اعتباری مشتریان با استفاده از شبکه‌های عصبی (بررسی موردی بانک سامان استان تهران)
مدیریت
۱۸۹
پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد گرایش : مدیریت بازرگانی فصل اول کلیات تحقیق مقدمه علم تصمیم گیری همواره با انسان همراه بوده و با ظهور سازمان‌ها، شرکت‌ها و خاصه با تغییرات پرشتاب محیطی توسعه فراوان یافته است. بسیاری از محققان تلاش و همت خویش را در این حوزه متمرکز نموده‌اند تا الگوهای مناسبتر و دقیق‌تری را برای بهبود نظام‌های تصمیم گیری معرفی نموده و تصمیم گیران را با ...

پایان نامه پیش بینی ارزش افزوده اقتصادی شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پایان نامه پیش بینی ارزش افزوده اقتصادی شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
حسابداری
۱۴۰
پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد گرایش: حسابداری چکیده: در این مقاله به دنبال پیش بینی و ارائه راهکاری

 آمار : 14 بازدید
Powered by Blogsky
شبکه های عصبی مصنوعی Artificial Neural Network

انجام پروژه شبکه عصبی

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    انجام پروژه شبکه عصبی
        انجام پروژه شبکه عصبی
        شبکه عصبی چیست؟
        انجام پروژه شبکه عصبی با متلب
        موارد پروژه های  قابل پذیرش دیگر از سوی آنلاین سپار اوج دانش
        پذیرش سفارش انجام پروژه در هر حوزه ای و انجام آن توسط متخصص مربوطه در آن حوزه
        برای سفارش از هر راهی بر روی یکی از دکمه های زیر کلیک کنید

انجام پروژه شبکه عصبی توسط

شبکه عصبی مصنوعی یکی از پر کاربردترین موضوعاتی هست که در بین افراد برنامه نویس یا نحلیل گرا استفاده می شود به خصوص در ماشین یادگیری نیز از این مبحث به وفور استفاده می شود.

این زمینه متخصصانی را دارد که با همکاری یکدیگر در راستای انجام پروژه شبکه عصبی خدمت می کنند همچنین این کارشناسان به دلیل مهارت بالای خود آن را با بالاترین کیفیت و خوانایی انجام می دهند و در این رابطه تخفیفاتی را در هزینه قائل می شوند ، قبل از هر بحثی باید به سوال زیر پاسخ داد.

ثبت سفارش در تلگرام ثبت سفارش در واتساپ ثبت سفارش در سروش ثبت سفارش در سایت
شبکه عصبی چیست؟

شبکه های عصبی مصنوعی Artificial Neural Network بر روی نتایج تجربی ، علم و قانون پنهان در ورای نتایج را به ساختار شبکه انتفال می دهند که می دانیم به این عمل یادگیری می گویند. یادگیری در یک سیستم هوشمند ویژگی بسیار مهمی است .

سیستم هوشمندی که بتواند یاد بگیرد انعطاف پذیری بیشتری دادرد و ساده تر پاسخ می دهد و قابل برنامه ریزی تر است. این همان هوش انسان است که همواره در حال یادگیری است برای پیاده سازی کردن همچین خصوصیتی الگوریتم ها مناسب نیستن .

در نتیجه باید بر اساس خصایص فیزیوبیولوژی انسان پیاده سازی شود که همان قدرت یادگیری انسان می باشد ، به همین دلیل شبکه عصبی مطرح شد.

شبکه عصبی چیست؟
انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

انجام پروژه شبکه عصبی با متلب نیز دیگر خدمات اوج دانش به محققان ، ادارات ، اساتید  و … که ارائه می شود. هرنوع پروژه ای که مربوط به پروژه شبکه عصبی چند لایه در متلب باشد توسط این افراد ارائه می شود.

پروژه هایی که در رابطه با شبکه های عصبی اوج دانش ارائه می شود:

    کد شبکه عصبی mlp در متلب
    پیاده سازی شبکه عصبی mlp در متلب
    پروژه های شبکه عصبی در متلب
    پروژه شبکه های عصبی هوش مصنوعی
    پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی ppt
    شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه
    شبکه عصبی مصنوعی در متلب
    شبکه عصبی مصنوعی در spss
    شبکه عصبی مصنوعی gmdh
    شبکه عصبی در matlab

    شبکه عصبی پرسپترون چند لایه در متلب
    انجام پروژه شبکه های کامپیوتری
    شبکه عصبی مصنوعی feedforward
    شبکه عصبی مصنوعی ann
    انجام پروژه شبکه حسگر بیسیم
    انجام پروژه شبکه حسگر
    انجام پروژه شبکه بیسیم
    toolbox شبکه عصبی در متلب
    شبکه عصبی مصنوعی som
    شبکه عصبی مصنوعی lvq

موارد پروژه های  قابل پذیرش دیگر از

    انجام پروژه شبیه سازی با متلب
    انجام پروژه پردازش تصویر
    انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
    انجام پروژه تشخیص چهره
    انجام پروژه شبکه عصبی
    انجام پروژه هوش مصنوعی
    انجام پروژه داده کاوی
    انجام پروژه مدل سازی
    انجام پروژه برنامه نویسی در متلب

شبکه عصبی اعداد

انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب
اله در انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب، شما دانشجویان را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید.
پایاپروژه چه پروژه های شبکه عصواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های برنامه نویسی با شبکه عصبی
    انجام پروژه های شبکه عصبی
    انجام پروژه های پیاده سازی شبکه عصبی با متلب
    انجام پروژه های درسی شبکه عصبی با متلب

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

خدمات مشابه پایاپروژه:

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های مهندسی کامپیوتر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های پایتون (python)

انجام پروژه های برنامه نویسی

انجام پروژه های داده کاوی
برای انجام پروژه شبکه عصبی با متلب باید چه کار کنم ؟

موسسه پایاپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص و متبحر در انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب مفتخر است تا هرگونه پروژه های کوچک و بزرگ شما دانشجویان عزیز در زمینه شبکه عصبی با متلب را برایتان انجام دهد. کافیست یکبار ما را امتحان کنید تا به ما اعتماد کنید. در نتیجه جهت ثبت سفارش انجام پروژه های شبکه عصبی خود، باید از طریق لینک های زیر اقدام نمایید و یا با شماره زیر تماس حاصل فرمایید.

 

انجام پروژه های دانشجویی شبکه عصبی با متلب:

پایاپروژه جهت حمایت از دانشجویان عزیز سعی دارد تا با قیمت مناسب پروژه های آن ها را انجام دهد. همچنین بدلیل آنکه پروژه های دریافتی سایت پایاپروژه اغلب پروژه های دانشجویی می باشد، این پروژه ها به همراه فیلم آموزشی از نحوه انجام پروژه ( در صورت درخواست دانشجو) و در اختیار گذاشتن گزارش هایی می باشد تا قابل ارائه در کلاس های دانشگاه باشد.
چرا پروژه شبکه عصبی با متلب خود را به پایاپروژه بسپاریم ؟

با داشتن تجربه ای ۶ ساله در انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب و همچنین با دارا بودن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ دانشجویی و شرکتی گزینه مطمئنی برای شما عزیزان جهت انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب می باشد، یکبار ما را امتحان کنید !
زمان و کیفیت انجام پروژه شبکه عصبی با متلب در پایاپروژه به چه صورت است؟

انجام پروژه های شبکه عصبی در پایاپروژه مطابق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد،و سعی می شود که در کمترین زمان ممکن پروژه به مشتری تحویل داده شود. کیفیت در انجام پروژه های شبکه عصبی از اصلی ترین اهداف موسسه پایاپروژه می باشد. و همواره با
4 سایت معتبر در حوزه انجام پروژه شبکه عصبی

در این مقاله قصد داریم در رابطه با شبکه عصبی و انجام پروژه های مرتبط با آن و نرم افزارهایی که توانایی پیاده سازی الگوریتم های مربوط به آن را دارند و همچنین سایتهای معتبری که در این حوزه فعالیت دارند و میتوانند پروژه شما را انجام دهند صحبت کنیم.
شبکه عصبی :

شبکه های عصبی همانطور که از نامشان مشخص است از سیستم مغز انسان الگور برداری شده و شامل نرون هایی برای پردازش و انتقال اطلاعات می باشد.الگوریتم های شبکه عصبی در طول سالیان اخیر دستخوش تحولات و پیشرفت هایی شده اند که با نام های مختلف قابل شناسایی هستند.
سایت های معتبر برای انجام پروژه شبکه عصبی با متلب
سایت های معتبر برای انجام پروژه شبکه عصبی با متلب

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نرم افزارهای مورد استفاده برای پیاده سازی الگوریتم های شبکه عصبی :

برای پیاده سازی الگوریتم های شبکه عصبی از نرم افزارها و زبان های برنامه نویسی مختلفی استفاده می شود که معروف ترین آنها نرم افزار متلب و زبان برنامه نویسی پایتون است.دلیل انتخاب این دو گستردگی و قدرت بسیار عالی آنهاست

پیشنهاد می گردد بجای استفاده از نرم افزارهایی مانند R یا رپیدماینر از پایتون و متلب برای پیاده سازی این الگوریتم ها استفاده گردد.
کاربرد الگوریتم های شبکه های عصبی :

شبکه های عصبی در رشته ها و صنایع مختلف کاربرد دارد.از جمله استفاده آن رشته مهندسی نرم افزار ، هوش مصنوعی ، مهندسی برق ، مهندسی پزشکی و ... است.در اغلب مواردی که در صنعتی هوش مصنوعی بکارگیری شود شبکه عصبی هم بعنوان یکی از الگوریتم های موردنیاز مورد استفاده قرار میگیرد.
پروژه های شبکه عصبی خود را به کجا بسپاریم؟

پیشنهاد ما برای سفارش پروژه شبکه عصبی سایتهایی هستند که توانسته اند استانداردها و مجوزهای لازم را از ارگانهای ذیربط کسب نمایند.همچنین رضایت کاربران از این سایتهای بسیار حائز اهمیت است.

کسب مجوز از وزرات صمت میتواند تا حد زیادی خیال مشتریان را راحت نماید

این مجوز که نماد اعتماد الکترونیک نام دارد به نوعی تاییدی بر سایت دارنده آن است که سایت معتبر بوده و به هیچ عنوان نمیتواند کلاهبرداری باشد.
معرفی 4 سایت معتبر در حوزه انجام پروژه های شبکه عصبی :

در زیر میخواهیم به شما 4 سایت که هم لوگوی اینماد را دریافت کرده اند هم توانسته اند رضایت بسیاری از کاربران را بدست آورند را معرفی خواهیم نمود.
سایت کافه پروژه :

سایت کافه پروژه یک پلتفرم بسیار زیبا و با امکانات منحصر به فرد است که امکان سفارش پروژه بصورت فریلنسری را برای شما فراهم می سازد.در این سایت کارفرما بصورت مستقیم با مجری کار ارتباط دارد و میتواند با درمیان گذاشتن پروژه خود به ده ها مجری با سابقه کار را به بهترین مجری سپرده و در طول کار نیز با وی برای موفقیت پروژه در ارتباط باشد.

کافه پروژه تنها در صورت رضایت کارفرما و درست انجام شدن پروژه هزینه را به فریلنسر یا مجری کار پرداخت میکند.

جهت سفارش انجام پروژه شبکه عصبی در کافه به این سایت مراجعه کرده و ثبت نام کنید و پروژه خود را تعریف نمایید.
انجام پروژه شبکه عصبی در کافه پروژه
انجام پروژه شبکه عصبی در کافه پروژه

سایت همیارپیپر :

سایت دومی که مدنظر ماست برای معرفی سایت همیارپیپر است.این سایت بصورت با داشتن صدها مجری متخصص در حوزه هوش مصنوعی و شبکه عصبی که مسلط به زبان پایتون و نرم افزار متلب هستند تا کنون هزاران پروژه موفق را در خود ثبت کرده است.این سایت دارای نماد اعتماد الکترونیک و ثبت شده در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی می باشد.همین نکته نشان از دارا بودن مجوز رسمی آن برای فعالیت در این حوزه می باشد. شبکه عصبی با کیفیت عالی و فیمت مناسب در مجموعه رایا پروژه پذیرفته میشود ، اگر از دسته افرادی هتسند که قصد دارید سفارش پروژه های شبکه عصبی خود را در مجموعه ای معتبر و مطمئن انجام دهید بهترین انتخاب سایت رایا پروژه است چرا که در رایا پروژه بهترین متخصصان شبکه عصبی حضور دارند و میتوانند پروژه های شما عزیزان را به بهترین شکل و با قیمت مناسب انجام دهند.

 
انجام پروژه های شبکه عصبی
انجام پروژه های شبکه عصبی - رایا پروژه

انجام پروژه های شبکه عصبی

 

شما عزیزان می توانید تمامی سفارش پروژه های شبکه عصبی خود را در وب سایت رایا پروژه انجام دهید و می توانید از پایین همین صفحه در بخش سفارش پروژه با ورود به این صفحه تمامی اطلاعات مورد نظر پروژه خود را وارد کنید و آن را برای متخصصان ما ارسال کنید تا بررسی شود و قیمت پروژه خدمتتون ارائه شد

 
شبکه عصبی چیست؟

 

شبکه عصبی یک سیستم نوین و جدید از برای محاسبه یادگیری ماشینی ، که می توانید با استفاده از شبکه عصبی بسیاری از اطلاعات را پردازش کند و آن را محاسبه کنید و همچنین می توانید در شبکه های عصبی از زبان های برنامه نویسی مختلف نیز استفاده کنید تا سرعت شما را در محاسبه و یادگیری ماشین بالا ببرد.

شما می توانید با استفاده از شبکه عصبی و اقدام آن با زبان های برنامه نویسی در حوزه های مختلف از جمله الکترونیک مخابرات و غیره پیشرفت خوبی را لحاظ کنید ، یکی دیگر از مواردی که بیشتر شبکه عصبی در آنها انجام می شود رشته ریاضیات است ، بسیاری از دانشجویان برای محاسبه اطلاعات و پردازش آنها از شبکه های عصبی استفاده می کنند.

 
کاربرد شبکه عصبی چیست؟

 

امروزه شبکه های عصبی بیشترین استفاده می‌شود و می‌توان گفت در بسیاری از حوزه‌ها و رشته های مختلف و همچنین در دانشگاه های معتبر در جهان از شبکه های عصبی استفاده می کند ، کیک رایج ترین آنها حوزه های مختلف از جمله پزشکی الکترونیک و غیر است که بیشترین استفاده از شبکه های عصبی می کند.

 و یکی دیگر از رشته هایی که از شبکه عصبی بیشترین استفاده را میکند رشته ریاضیات است چرا که می توان با استفاده از زبان های برنامه نویسی عامل متلب و پایتون مباحث مربوط به ریاضیات را با استفاده از شبکه های عصبی انجام داد.

 
انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب

 

یکی از مواردی که بیشتر در شبکه‌های عصبی استفاده می شود در نرم افزار متلب است به همین دلیل رایا پروژه می تواند انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب شما را با بهترین کیفیت انجام دهد و در زمانی که معین شده برای شما عزیزان ارسال کند اگر پروژه مربوط به شبکه عصبی دارد که باید با نرم افزار متلب انجام شود می‌توان آن را در وب سایت برای پروژه ثبت سفارش انجام دهید تا متخصصان ما با شما در ارتباط باشند.

 
انجام پروژه های شبکه عصبی با پایتون

 

زبان های برنامه نویسی محبوب در جهان پایتون است و برنامه نویسی در بیشتر حوزه های هوش مصنوعی و شبکه های عصبی استفاده می‌شود به همین دلیل شما می توانید تمامی پروژه های شبکه عصبی خود را که باید با پایتون انجام شود را در وب سایت رایا پروژه ثبت سفارش انجام دهید تا متخصصان ما با شما در ارتباط باشند و پروژه شما را با بهترین کیفیت انجام دهند

 
خدمات رایا پروژه در انجام پروژه های شبکه عصبی

 

خدمات طراحی و پروژه در انجام پروژه شبکه عصبی به شرح زیر است :

    انجام پروژه شبکه عصبی
    مشاوره در مورد شبکه های عصبی
    سفارش پروژه های شبکه عصبی با پایتون
    سفارش پروژه های شبکه عصبی با متلب
    عیب یابی در پروژه های شبکه عصبی

 
چرا باید در رایا پروژه سفارش پروژه های شبکه عصبی را انجام دهم؟

 

پروژه های شبکه عصبی به دلیل پیچیده بودن آنها باید توسط متخصصان انجام شود که کار بلد باشند و بتوانند صفر تا صد پروژه را با بهترین کیفیت انجام دهد به همین دلیل شما می توانید با خیال راحت پروژه‌های مربوط به شبکه عصبی خود را در وب سایت رایا پروژه ثبت سفارش انجام دهید تا متخصصان ما آن را با بهترین کیفیت انجام دهند.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 
قیمت پروژه های شبکه عصبی در رایا پروژه چقدر است؟

 

اگر از آن دسته افرادی هستید که قصد دارید بدانید قیمت انجام پروژه های شبکه عصبی برای پرده چقدر است باید بگویم که این قیمت بستگی به توضیحات و زمان پروژه شما دارد و همچنین سعی در این است که کمترین قیمت در سفارش پروژه های شبکه عصبی در رایا پروژه برای شما عزیزان ا مطلب با موضوع «پروژه شبکه عصبی» ثبت شده است
پیاده سازی پایان نامه: پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از یادگیری عمیق

پیاده سازی پایان نامه: پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از یادگیری عمیق

نسبت بالای انرژی مصرف شده در ساختمان ها باعث بروز مشکلات زیست محیطی بسیاری شده است که اثرات نامطلوبی بر موجودیت بشر ایجاد می کند. پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان اساساً به عنوان روشی برای حفظ انرژی و بهبود تصمیم‌گیری در جهت کاهش مصرف انرژی اعلام می‌شود. ساخت ساختمان های کارآمد انرژی به کاهش کل انرژی مصرفی در ساختمان های جدید کمک می کند. روش یادگیری عمیق که به عنوان یکی از بهترین روش های تولید نتایج مطلوب در کار پیش بینی شناخته شده است در این تحقیق برای پیش بینی مصرف انرژی ساختمان به کار می رود.

ادامه مطلب
پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نیاز به احیا در نوزادان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نیاز به احیا در نوزادان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

تخمین زده می شود که تقریباً 10 درصد از نوزادان در هنگام تولد به نوعی کمک برای تنفس نیاز دارند. با هدف پیشگیری از مرگ و میر نوزادان، در این تحقیق پیش بینی نیاز به احیای نوزاد با توجه به برخی شرایط سلامت نوزاد و مادر و همچنین ویژگی های بارداری و زایمان با استفاده از مدل های داده کاوی انجام می شود.

ادامه مطلب
پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها

مسئله ی زمان‌بندی کارها (Job shop scheduling) یک مسئلهی بهینه‌سازی علوم رایانه و تحقیق در عملیات است که در آن کار های ایده‌آل به منابع در زمان‌های خاصی نسبت داده می‌شوند. در این مسئله n کار j1, j2, …, jn با اندازه‌های متفاوت که باید روی m ماشین یکسان زمان‌بندی شوند در تلاشند تا زمان کل(makespan)  را به حداقل برسانند. زمان کل مجموع زمان لازم برای انجام همه ی کار است. امروزه، این مسئله به عنوان یک مسئله ی پویا مطرح می‌شود، که با ارائه شدن هر کار، الگوریتم پویا باید با اطلاعات موجود تصمیم‌گیری کند قبل از اینکه کار بعدی مطرح شود.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها ارائه می شود.

ادامه مطلب
پیاده سازی مقاله: آموزش شبکه عصبی مصنوعی چند لایه مبتنی بر الگوریتم خفاش اصلاح شده

پیاده سازی مقاله: آموزش شبکه عصبی مصنوعی چند لایه مبتنی بر الگوریتم خفاش اصلاح شده

چکیده:
کارایی شبکه عصبی مصنوعی وابسته به وزن اتصالات بین نرون های آن است که از طریقالگوریتم های آموزش شبکه تعیین می شوند. در این مقاله، ما الگوریتم خفاش اصلاح شده(MBA) را جهت محاسبه مقدار بهینه وزن های شبکه عصبی مصنوعی پیشنهاد می دهیم. الگوریتمخفاش (BA) یک الگوریتم بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت است که به علت برقراری تعادلیمناسب بین نرخ همگرایی و قدرت اکتشاف، عملکرد نسبتاً خوبی در حل مسائل بهینه سازی از خودنشان داده است. MBA با تغییراتی در تولید جمعیت اولیه BA بدست می آید که باعث می شودقابلیت جستجوی سراسری در الگوریتم بصورت موثری افزایش یابد. جهت ارزیابی، عملکردالگوریتم BA, MBA و الگوریتم مبتنی بر گرادیان لونبرگ مارکارد را در آموزش شبکه عصبیبا آزمایشاتی بر روی دو مجموعه داده محک شناخته شده خانه بوستون (Boston Housing) وفریدمن (Friedman) بررسی کرده ایم. نتایج نشان داده است که بطور کلی MBA در مقایسه باالگوریتم BA از کارایی بهتری برخوردار می باشد؛ همچنین، دو الگوریتم MBA و BA نسبت بهالگوریتم مبتنی بر گرادیان لونبرگ مارکارد دارای قابلیت تعمیم بهتری در مجموعه داده خانهبوستون می باشند.

ادامه مطلب
پیاده سازی مقاله: یش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیاده سازی مقاله: یش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

چکیده:
شبکه های عصبی مصنوعی مدل هایی ریاضی می باشند که الهام گرفته از سیستم عصبی و مغز انسان می باشند. در این مقاله سعی محقق بر آن است که به پیش بینی قیمت سهام روز بعد در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل پرسپترون چندلایه از شبکه های عصبی مصنوعی بپردازد؛ و با روش های مختلف سعی شود خطای این پیش بینی را بهبود بخشد. متغیرهای بسیار زیادی در قیمت سهام تاثیر گذار می باشند که در این میان سهم شاخص های اقتصادی عمده را می توان بسـیار بالا دانست، که نرخ ارز (شـامل نرخ دلار آمریـکا و یورو)، قـیمت طـلا و قیمت نفت از آن جمله می باشند. همچنین شاخص کل نیز به عنوان نماینده ای از کل شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهـادار تهـران در نظر گرفته می شود، که این شاخص ها به عـنوان متغـیرهای مستقل جهت پیش بینی قیمت سهام مورد استفاده قرار گرفته اند.

دریافت مقاله:

 لینک مقاله

دریافت پیاده سازی:

برای دریافت پیاده سازی مقاله مورد نظر، و یا اعمال بهبود در آن، با استفاده از لینک زیر، سفارش خود را ارسال نمایید.

سفارش انجام پروژه
پیاده سازی مقاله: استفاده از شبکه های عصبی برای رتبه بندی اعتباری مشتریان

پیاده سازی مقاله: استفاده از شبکه های عصبی برای رتبه بندی اعتباری مشتریان

چکیده:
با توجه به محدودیت منابع ، تخصیص بهینه منابع یک ضرورت به حساب می اید. در تحقیق حاضر به مدل سازی رفتار اعتباری مشتریان با استفاده از شبکه های عصبی جهت تخصیص بهینه منابع و ارتقاء کیفیت خدمات تسهیلات بانک های کشور پرداخته شده است در ادامه، مشتریان تسهیلات اعتباری ساخت مسکن در شهر تهران به سه دسته خوش حساب، سررسید گذشته و بدحساب تقسیم شده، متغیرهای تاثیرگذار بر رفتار اعتباری انهخا شناسایی گردی. سپس داده های تاریخی متناظر ، جمع اوری و به دو مجموعه اموزشی و تست، تقسیم گردید. در مرحله بعد، پس از طراحی مدل های رتبه بندی اعتباری، این مدل ها با داده های آموزشی ، آموزش داده شدند. در نهایت با مجموعه داده های تست، مورد ازمون قرار گرفتند. نتایج بدست امده حاکی از آن است که رفتار اعتباری مشتریان با استفاده از مدل های رتبه بندی شبکه های عصبی قابل پیش بینی است. همچنین مدل آنالیز ممیزی با همان داده های تاریخی اجرا گردید. مقایسه بین قدرت تفکیک مدل های شبکه عصبی و مدل آنالیز ممیزی ، نشان می دهدکه مدل های رتبه بندی اعتباری شبکه های عصبی نسبت به مدل آنالیز ممیزی از قدرت تفکیک یا دقت پیش بینی بیشتری برخوردار هستند.

دریافت مقاله:

 لینک مقاله

دریافت پیاده سازی:

برای دریافت پیاده سازی مقاله مورد نظر، و یا اعمال بهبود در آن، با استفاده از لینک زیر، سفارش خود را ارسال نمایید.

سفارش انجام پروژه
ایجاد مدل برای تشخیص بیماری مزمن کلیه با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، جنگل و درخت تصمیم

پیاده سازی مقاله: ایجاد مدل برای تشخیص بیماری مزمن کلیه با استفاده از الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان، جنگل و درخت تصمیم

چکیده:

امروزه بیماری مزمن کلیه یکی از مهمترین بیماریهای رایج بین افراد جامعه بخصوص بزرگسالان است. این بیماری در واقع نوعی مرگ خاموش محسوب میشود زیرا این بیماری از دسته بیماریهای مزمن است و یکباره فرد به این بیماری مبتلا نمی شود و ممکن است، سالهای سال مبتلا به این بیماری باشد بدون اینکه کوچکترین علائمی از خود نشان دهد و زمانی علائم خود را بروز دهد که به بدترین وضعیت بیماری برسد و منجر به خطر افتادن جان بیمار یا صرف هزینه های بسیاری برای دیالیز یا پیوند کلیه های بیمار شود. هدف این پژوهش ارائه مدل هوشمند برای کمک به شناسایی و تشخیص بیماری کلیه با استفاده از روشها و الگوریتم های یادگیری ماشین و داده کاوی برروی مجموعه داده کلیه دانشگاه کلیولند کالیفرنیا است. در این تحقیق برای ساخت مدل پیشبینی در ابتدا مجموعه داده اصلی را به دو مجموعه داده آموزش/ ارزیابی و مجموعه داده آزمایش تقسیم کردیم. به کمک مجموعه داده آموزش/ارزیابی با استفاده از روش اعتبار سنجی متقابل fold-10 و الگوریتم های درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان مدل را ایجاد کرده و دقت نهایی مدل در این پژوهش را به کمک مجموعه داده آزمایش ارزیابی کرده ایم. در انتها نتایج بدست آمده با الگوریتم های جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان با دقت های 89,98 %بالاترین دقت را دراین پژوهش حاصل کرده است.

ادامه مطلب
پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری دیابت با استفاده از تکنیک داده کاوی و شبکه عصبی

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری دیابت با استفاده از تکنیک داده کاوی و شبکه عصبی

چکیده:

استخراج اطلاعات و کشف الگوهای پنهان از پایگاه داده های تا اندازه بسیار بزرگ داده کاوی نامیده می شود. الگوها و اطلاعات معمولا به شکل پنهانی در داده ها نهفته هستند و به سادگی خود را نشان می دهد. استخراج این داده ها یکی از کاربردهای اصلی داده کاوی است. روش کشف الگوهای پنهان که تاثیر مهمی در کشف و تشخیص بیماری ها دارد به طور معمول به کمک داده کاوی امکان پذیر است. در داده کاوی حجم زیادی از اطلاعات بیماران بررسی می شود و الگوهای مفید و پنهان آن کشف می شود. تشخیص به موقع بیماری دیابت یکی از روش های کنترل و درمان آن محسوب می شود. در این مقاله با استفاده از تکنیک داده کاوی و به کارگیری یک روش ابتکاری شامل ترکیب شبکه عصبی با الگوریتم هوش دسته جمعی ذرات، یک سیستم دقیق برای تشخیص بیماری دیابت ارایه می شود. یکی از ویژگی های مهم روش پیشنهادی استفاده از مجموعه داده استاندارد Pima پس آنچه شبکه عصبی و تشخیص بیماری دیابت است. در این روش همراه با آموزش شبکه عصبی از الگوریتم هوش دسته جمعی ذرات جهت تعیین بهینه تر اوزان شبکه عصبی استفاده می شود تا یک مدل پیش بینی بیماری دیابت دقیق ساخته شود. روش پیشنهادی پس معیار دقت، ویژگی و حساسیت با سه تکنیک معتبر تشخیص بیماری دیابت شامل رگرسیون، شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم گیری مورد ارزیابی قرار می گیرد و همان طور که نتایج شبیه سازی نشان می دهد و هر سه معیار عملکرد بهتری دارد و تا حدود خیلی زیادی منطبق بر مدل واقعی می باشد. به طوری که بیشترین مقدار دقت، ویژگی و حساسیت در روش پیشنهادی با تعداد 50 آزمایش مختلف به ترتیب 94.1% ، 92.88% و 92.12 می باشد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ادامه مطلب
پیاده‌سازی مقاله: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم عصبی-فازی (ANFIS) برای تشخیص بیماری MS

پیاده سازی مقاله: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم عصبی-فازی (ANFIS) برای تشخیص بیماری MS

 
چکیده: تشخیص پزشکی اغلب با تخصص و تجربه کادر پزشکی انجام می‌شود ولی بعضی مواقع ممکن است منجر به تشخیص نادرست شود. اسکلروز چندگانه (MS) بیماری دستگاه عصبی مرکزی است. در این بیماری بدن پادتنهایی را تولید می‌کند که به میلین حمله کرده و آسیب می‌زنند. در MS غلاف میلین (که پوششی عایقی برای رشته های عصبی است) دچار مشکل می‌شود و صدمه‌ی وارده به میلین در سیستم‌های عصبی مرکزی، ارتباط بین مغز و اسپینال کورد و دیگر اعضای بدن را قطع می‌کند. مشکل عمده‌ای که وجود دارد ضعف در تشخیص آن است. به منظور بهبود تشخیص، از شبکه عصبی فازی (ANFIS) استفاده می‌شود. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش الهام گرفته شده است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوقالعاده بهم پیوسته به نام نورون تشکیل شده است که برای حل یک مساله با هم هماهنگ عمل می‌کنند. در این سیستم قسمت شبکه عصبی برای یادگیری و طبقه‌بندی توانایی‌ها و نیز پیوند و اصلاح الگو به کار می‌رود. قسمت شبکه عصبی به طور خودکار، قواعد منطق فازی و توابع عضویت را در طول دوره تناوب یادگیری ایجاد می‌کند. چند روش برای آموزش شبکه‌های عصبی وجود دارد که در این تحقیق از روش ترکیبی استفاده می‌شود. شبکه‌ی عصبی-فازی توانایی ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی را دارد. در این شبکه برای بهینهسازی داده‌های ورودی خروجی از تکنیک K-fold cross validation استفاده می‌شود. پیاده‌سازی این سیستم در محیط متلب با فایلی حاوی600 داده که دارای6 ستون، که 5 ستون آن ورودی و 1 ستون خروجی می‌باشد انجام شد و دارای دقت تقریباً 96% می‌باشد.

ادامه مطلب
پیاده سازی مقاله تشخیص تقلب در سیستم های پرداخت الکترونیکی بانک ها با استفاده از داده کاوی
پیاده سازی مقاله تشخیص تقلب در سیستم های پرداخت الکترونیکی بانک ها با استفاده از داده کاوی:

 
چکیده: یکی از چالشهای تشخیص تقلب در حوزه سیستم های پرداخت الکترونیکی، تنوع و تغییر مداوم شیوههای تقلب است لذا نیاز به روش های تشخیص تقلب با کارایی و دقت باال به روشنی قابل درک است. در این پژوهش روش داده کاوی رگرسیون لجستیک، شبکه عصبی BP و شبکه عصبی GMDH برای ساخت مدلهایی جهت شناسایی تقلب در تراکنشهای مالی دستکاه خودپرداز یک بانک پیاده سازی شدند. در ادامه، این روشها برروی دادههای واقعی آزمایش و کارایی هر روش سنجیده شد. روش شبکه عصبی GMDH با دقت 19.37 درصد در شناسایی تقلب یا غیرتقلب بودن تراکنشهای مالی بهترین کارایی را در مقایسه با دو روش رگرسیون لجستیک با دقت کلی 98.63 و شبکه عصبی BP با دقت کلی 0..34داشت. باتوجه به نتایج بدست آمده روش پیشنهادی در تشخیص تقلب نسبت به دو روش دیگر با دقت بیشتری عمل کرده است.

ادامه مطلب
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم تکامل تفاضلی برای داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم تکامل تفاضلی:

به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم تکامل تفاضلی (differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی

سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:

فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته می‌شود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی (artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی

سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی:

فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته می‌شود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی هارمونی(harmony search algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم جستجوی فاخته برای داده کاوی سرطان

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی فاخته:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به سرطان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با جستجوی فاخته برای داده کاوی مشکلات ارتوپدی

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی به کمک روش های شبکه ی عصبی و جستجوی فاخته:

جراحی ارتوپدی (Orthopedic surgery) یا استخوان‌پزشکی به شاخه‌ای از علم پزشکی گفته می‌شود که شامل درمان بیماری‌ها و اصلاح ناهنجاری‌های مربوط به استخوان‌ها و مفاصل است. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد جراحی ارتوپدی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک

سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک:

فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته می‌شود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم فاخته برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم فاخته:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی برای پیش بینی ورشکستگی

سفارش انجام پروژه پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:

پیش بینی ورشکستگی یکی از مهم ترین عنوان های کاربرد داده کاوی در حوزه های مالی است. در این راستا، عوامل، شرایط و اقداماتی که نهایتا به مشکلات مالی منجر می شود، شناسایی خواهند شد. در طول سال های اخیر، تحقیقات مالی و حسابداری گسترده ای در این زمینه انجام شده است. اهمیت این مسئله به حدی است که بسیاری از سرمایه گذاری ها و همکاری های مالی قبل از حصول اطمینان از عدم امکان ورشکستگی انجام نمی شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد پیش بینی ورشکستگی کلیک کنید.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و سیستم ایمنی مصنوعی (Artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم رقابت استعماری

سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم رقابت استعماری:

فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته می‌شود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم رقابت استعماری برای پیش بینی ورشکستگی

سفارش انجام پروژه پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم رقابت استعماری:

پیش بینی ورشکستگی یکی از مهم ترین عنوان های کاربرد داده کاوی در حوزه های مالی است. در این راستا، عوامل، شرایط و اقداماتی که نهایتا به مشکلات مالی منجر می شود، شناسایی خواهند شد. در طول سال های اخیر، تحقیقات مالی و حسابداری گسترده ای در این زمینه انجام شده است. اهمیت این مسئله به حدی است که بسیاری از سرمایه گذاری ها و همکاری های مالی قبل از حصول اطمینان از عدم امکان ورشکستگی انجام نمی شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد پیش بینی ورشکستگی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و     انجام کلیه پروژه های شبکه عصبی ، ژنتیک ، فازی ، انفیس ، مسایل بهینه سازی چند هدفه با نرم افزار matlabبارگذاری ویدیو
azdash
داغترین ها:#طرح ویژه حمایت از تولیدکنندگان ویدیو
جستجو در :
تابع فعالیت و معماری شبکه های عصبی - فصل سوم - یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
49:51
تابع فعالیت و معماری شبکه های عصبی - فصل سوم - یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
محمدعلی کیوان راد
4 هزار بازدید4 سال پیش
یادگیری ماشین جلسه 16 شبکه های عصبی تابع فوروارد
1:16:07
یادگیری ماشین جلسه 16 شبکه های عصبی تابع فوروارد
sraeisi
169 بازدید1 سال پیش
شبکه های عصبی برای یادگیری ماشین
1:22:39
شبکه های عصبی برای یادگیری ماشین
cse.teacher
389 بازدید2 سال پیش
پروژه شماره 3 سطوتی، یادگیری عمیق به همراه شبکه عصبی (هوش مصنوعی)
10:55
پروژه شماره 3 سطوتی، یادگیری عمیق به همراه شبکه عصبی (هوش مصنوعی)
سطوتی / Satvati
43 بازدید2 سال پیش
شبکه عصبی برای قانون یادگیری هب smoothing ،Delta Rule و unsupervised(بدون ناظر)
00:04
شبکه عصبی برای قانون یادگیری هب smoothing ،Delta Rule و unsupervised(بدون ناظر)
متلب تولز
225 بازدید3 سال پیش
انجام پروژه های شبکه عصبی
00:13
انجام پروژه های شبکه عصبی
متلب پروژه
104 بازدید4 سال پیش
مقدمه ای بر یادگیری عمیق و شبکه های عصبی-علیرضا اخوان پور 1
1:28:16
مقدمه ای بر یادگیری عمیق و شبکه های عصبی-علیرضا اخوان پور 1
مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت
2.2 هزار بازدید4 سال پیش
مجموعه فیلم های شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه (11)
08:04
مجموعه فیلم های شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه (11)
hypophys.org
71 بازدید3 سال پیش
مجموعه فیلم های شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(12)
06:19
مجموعه فیلم های شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(12)
hypophys.org
62 بازدید3 سال پیش
شبکه های عصبی، یادگیری بدون نظارت - بخش اول
53:24
شبکه های عصبی، یادگیری بدون نظارت - بخش اول
cse.teacher
209 بازدید1 سال پیش
شبکه های عصبی (یادگیری عمیق)
05:52
شبکه های عصبی (یادگیری عمیق)
urmiaboy
76 بازدید2 سال پیش
شبکه های عصبی - یادگیری بدون نظارت، بخش دوم
29:01
شبکه های عصبی - یادگیری بدون نظارت، بخش دوم
cse.teacher
123 بازدید1 سال پیش
آموزش ساخت و کار با شبکه های عصبی یادگیری بوسیله Tensor
10:03
آموزش ساخت و کار با شبکه های عصبی یادگیری بوسیله Tensor
وب سایت تخصصی فرین
82 بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش اول - معرفی)
20:11
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش اول - معرفی)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
6.8 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش دوم)
20:11
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش دوم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
5.8 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش سوم)
19:59
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش سوم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
3.5 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (جلسه دهم)
20:43
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (جلسه دهم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
2.8 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش دوازدهم)
22:29
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش دوازدهم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
2.7 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش ششم)
21:34
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش ششم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
2.5 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش هشتم)
20:52
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش هشتم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
2.5 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش یازدهم)
21:53
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش یازدهم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
2.1 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش چهارم)
21:18
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش چهارم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
2.1 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش پنجم)
21:21
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش پنجم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
1.9 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش هفتم)
21:27
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش هفتم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
1.8 هزار بازدید5 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش نهم)
20:25
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (بخش نهم)
هوش محاسباتی و یادگیری ماشین (همیاد)
1.7 هزار بازدید5 سال پیش
دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
05:31
دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
arisahpc

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

۱ معرفی یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (یادگیری ژرف)
20:11
۱ معرفی یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (یادگیری ژرف)
گارنا-پلاس
565 بازدید4 سال پیش
دانلود آموزش شبکه های عصبی و یادگیری ماشینی...
12:36
دانلود آموزش شبکه های عصبی و یادگیری ماشینی...
وب سایت تخصصی فرین
632 بازدید6 سال پیش
آموزش کاربرد شبکه های عصبی در یادگیری ماشینی ( Machine
04:28
آموزش کاربرد شبکه های عصبی در یادگیری ماشینی ( Machine
وب سایت تخصصی فرین
339 بازدید5 سال پیش
معرفی آموزش کاربرد شبکه های عصبی و یادگیری عمیق در پردازش تصویر
02:38
معرفی آموزش کاربرد شبکه های عصبی و یادگیری عمیق در پردازش تصویر
آکادمی سنجش از دور ایران
395 بازدید2 سال پیش
هوش مصنوعی، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
44:58
هوش مصنوعی، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
MaadCenter
95 بازدید2 سال پیش
معرفی دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
00:15
معرفی دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
3MAJN5
35 بازدید2 سال پیش
وبینار میکرو اموزش شبکه های عصبی و یادگیری عمیق با مدرک بین المللی
00:34
وبینار میکرو اموزش شبکه های عصبی و یادگیری عمیق با مدرک بین المللی
آن آکادمی
172 بازدید1 ماه پیش
کارگاه آموزشی آشنایی با شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
2:54:11
کارگاه آموزشی آشنایی با شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
دبیرخانه کشوری راهبری کامپیوتر( مستقر در زنجان)
687 بازدید2 ماه پیش
دانلود آموزش استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در یادگیری
14:34
دانلود آموزش استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در یادگیری
وب سایت تخصصی فرین
463 بازدید6 سال پیش
شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق در پایتون
04:11
شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق در پایتون
آکادمی سنجش از دور ایران
497 بازدید2 سال پیش
جلسه دوم آموزش شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری
31:39
جلسه دوم آموزش شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری
مرجع مهندسی کنترل
1.9 هزار بازدید4 سال پیش
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه دوم
09:07
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه دوم
مرجع مهندسی کنترل
2.4 هزار بازدید6 سال پیش
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه اول
10:51
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه اول
مرجع مهندسی کنترل
2.2 هزار بازدید6 سال پیش
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه 4
48:26
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه 4
مرجع مهندسی کنترل
1.2 هزار بازدید6 سال پیش
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه 5
07:39
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه 5
مرجع مهندسی کنترل
1 هزار بازدید6 سال پیش
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه 3
09:21
پیش نمایش-شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری-جلسه 3
مرجع مهندسی کنترل
903 بازدید6 سال پیش
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
31:53
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
انجمن علمی آمار و علم داده دانشگاه صنعتی اصفهان
108 بازدید1 سال پیش
دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق | جلسه اول | خوش آمدید
11:47
دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق | جلسه اول | خوش آمدید
AI4U
52 بازدید1 سال پیش
دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق | جلسه دوم | انگیزش هایی برای یادگیری عمیق
23:01
دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق | جلسه دوم | انگیزش هایی برای یادگیری عمیق
AI4U
29 بازدید1 سال پیش
تیزر دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
00:51
تیزر دوره شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
AI4U
26 بازدید1 سال پیش
کاربرد شبکه های عصبی و یادگیری ماشینی در تشخیص تابش های سرراهی CMB
1:00:06
کاربرد شبکه های عصبی و یادگیری ماشینی در تشخیص تابش های سرراهی CMB
رصدخانه ابوریحان بیرونی
57 بازدید2 سال پیش
حل تمرین کتاب شبکه های عصبی و ماشین های یادگیری سیمون هایکین ویرایش سوم
00:09
حل تمرین کتاب شبکه های عصبی و ماشین های یادگیری سیمون هایکین ویرایش سوم
solutionmanual
65 بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین (جلسه 10: یادگیری عمیق - شبکه های عصبی کانولوشن)
1:03:26
یادگیری ماشین (جلسه 10: یادگیری عمیق - شبکه های عصبی کانولوشن)
دکتر محمد حسین رضوانی
1 هزار بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی_۱
1:30:27
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی_۱
sraeisi
524 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-4
56:02
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-4
sraeisi
414 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین_شبکه های عصبی_۲
1:19:09
یادگیری ماشین_شبکه های عصبی_۲
sraeisi
392 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-شبکه های کانولوشنال-1
1:12:38
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-شبکه های کانولوشنال-1
sraeisi
353 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-شبکه های کانولوشنال-2
1:26:20
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-شبکه های کانولوشنال-2
sraeisi
304 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-۳
1:19:03
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-۳
sraeisi
304 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-8
1:22:33
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-8
sraeisi
271 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-6-mini-batch optimization

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-6-mini-batch optimization
sraeisi
247 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-7-Adaptive_Learning
1:21:39
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-7-Adaptive_Learning
sraeisi
241 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-5
16:06
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-5
sraeisi
211 بازدید2 سال پیش
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-شبکه های کانولوشنال-4
1:23:23
یادگیری ماشین-شبکه های عصبی-شبکه های کانولوشنال-4
sraeisi
290 بازدید2 سال پیش
جلسه ششم - یادگیری در شبکه های عصبی سنتی چگونه است؟
02:02
جلسه ششم - یادگیری در شبکه های عصبی سنتی چگونه است؟
تکنو آموز | technoamooz
16 بازدید2 سال پیش
شبکه های عصبی کانولوشن-فصل شانزدهم-بخش دوم- یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
1:13:35
شبکه های عصبی کانولوشن-فصل شانزدهم-بخش دوم- یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
محمدعلی کیوان راد
5.7 هزار بازدید4 سال پیش
شبکه های عصبی کانولوشن-فصل شانزدهم-بخش اول- یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
59:36
شبکه های عصبی کانولوشن-فصل شانزدهم-بخش اول- یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
محمدعلی کیوان راد
3.9 هزار بازدید4 سال پیش
یادگیری ماشین و شبکه های عصبی- بخش اول
1:21:17
یادگیری ماشین و شبکه های عصبی- بخش اول
dralirezahajian
38 بازدید4 ماه پیش
آموزش یادگیری عمیق:4- شبکه های عصبی چگونه یاد میگیرند
06:16
آموزش یادگیری عمیق:4- شبکه های عصبی چگونه یاد میگیرند
SayPy
516 بازدید2 سال پیش
آموزش یادگیری عمیق:3- شبکه های عصبی چگونه کار میکنند
05:27
آموزش یادگیری عمیق:3- شبکه های عصبی چگونه کار میکنند
SayPy
418 بازدید2 سال پیش
کاربرد هوش مصنوعی،یادگیری ماشین و شبکه های عصبی در های انرژی فیزیکس
42:37
کاربرد هوش مصنوعی،یادگیری ماشین و شبکه های عصبی در های انرژی فیزیکس
opto.studio اوپتو استدیو
31 بازدید1 سال پیش
یادگیری بدون نظارت بوسیله شبکه های عصبی - دکتر سبکرو
51:21
یادگیری بدون نظارت بوسیله شبکه های عصبی - دکتر سبکرو
مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت
1.7 هزار بازدید4 سال پیش
آموزش یادگیری ماشین در متلب-شبکه های عصبی 2- قسمت 15
1:02:42
آموزش یادگیری ماشین در متلب-شبکه های عصبی 2- قسمت 15
متلب یار
986 بازدید5 سال پیش
یادگیری ماشین (جلسه 8: شبکه های عصبی)
1:30:16
یادگیری ماشین (جلسه 8: شبکه های عصبی)
دکتر محمد حسین رضوانی
400 بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین در متلب- شبکه های عصبی 1- قسمت 14
55:47
یادگیری ماشین در متلب- شبکه های عصبی 1- قسمت 14
متلب یار
713 بازدید5 سال پیش
یادگیری ماشین (جلسه 9: شبکه های عصبی با پکیج های استاندارد)
40:41
یادگیری ماشین (جلسه 9: شبکه های عصبی با پکیج های استاندارد)
دکتر محمد حسین رضوانی
242 بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین جلسه 27- شبکه های عصبی بازگشتی
1:31:43
یادگیری ماشین جلسه 27- شبکه های عصبی بازگشتی
sraeisi
306 بازدید1 سال پیش
مدل شبکه عصبی و آزمایش های عمیق یادگیری
02:52
مدل شبکه عصبی و آزمایش های عمیق یادگیری
آکادمی داده، دانشگاه مجازی داده کاوی
190 بازدید3 سال پیش
یادگیری ماشین جلسه 15 شبکه های عصبی مقدمه
1:17:45
یادگیری ماشین جلسه 15 شبکه های عصبی مقدمه
sraeisi
137 بازدید1 سال پیش
جلسه سوم - یادگیری تحت نظارت با شبکه های عصبی
08:38
جلسه سوم - یادگیری تحت نظارت با شبکه های عصبی
تکنو آموز | technoamooz
23 بازدید2 سال پیش
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه های عصبی بازگشتی &ndash; قسمت نهم
05:20
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه های عصبی بازگشتی – قسمت نهم
شهاب
899 بازدید3 سال پیش
آموزش یادگیری عمیق : پیاده سازی با شبکه های عصبی در Pyt
19:23
آموزش یادگیری عمیق : پیاده سازی با شبکه های عصبی در Pyt
وب سایت تخصصی فرین
474 بازدید5 سال پیش
دانلود کورس یادگیری ماشینی گوگل - برآوردگرها و شبکه های عصبی...
04:08
دانلود کورس یادگیری ماشینی گوگل - برآوردگرها و شبکه های عصبی...
آزاد دری
32 بازدید3 سال پیش
آموزش یادگیری از داده ها به کمک شبکه های عصبی
05:19
آموزش یادگیری از داده ها به کمک شبکه های عصبی
وب سایت تخصصی فرین
313 بازدید4 سال پیش
هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و شبکه های عصبی
00:45
هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و شبکه های عصبی
K1inUSA
47 بازدید2 سال پیش
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه های تنسور عصبی بازگشتی &ndash; قسمت یازدهم
05:49
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه های تنسور عصبی بازگشتی – قسمت یازدهم
شهاب
376 بازدید2 سال پیش
درس یادگیری ماشین - جلسه ۱۲ - ادامه شبکه های عصبی، بیش برازش
1:40:47
درس یادگیری ماشین - جلسه ۱۲ - ادامه شبکه های عصبی، بیش برازش
محمدحسین رهبان
642 بازدید1 سال پیش
شبکه های عصبی (۵): بهینه سازی تابع هزینه
11:31
شبکه های عصبی (۵): بهینه سازی تابع هزینه
cse.teacher
392 بازدید2 سال پیش
شبکه های عصبی (۲): تابع هزینه ماشین بردار پشتیبان چند کلاسی
13:26
شبکه های عصبی (۲): تابع هزینه ماشین بردار پشتیبان چند کلاسی
cse.teacher

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

شبکه های عصبی (۴): تابع هزینه سافت مکس
27:01
شبکه های عصبی (۴): تابع هزینه سافت مکس
cse.teacher
230 بازدید2 سال پیش
شبکه های عصبی - جلسه 4 - تابع هزینه سافت مکس
27:01
شبکه های عصبی - جلسه 4 - تابع هزینه سافت مکس
هوش مصنوعی
792 بازدید3 سال پیش
شبکه های عصبی - جلسه 5 - بهینه سازی تابع هزینه
11:31
شبکه های عصبی - جلسه 5 - بهینه سازی تابع هزینه
هوش مصنوعی
588 بازدید3 سال پیش
شبکه های عصبی - جلسه 2 - تابع هزینه ماشین بردار پشتیبان چند کلاسی
13:26
شبکه های عصبی - جلسه 2 - تابع هزینه ماشین بردار پشتیبان چند کلاسی
هوش مصنوعی
498 بازدید3 سال پیش
آموزش تخمین تابع با استفاده از تولباکس شبکه های عصبی
22:13
آموزش تخمین تابع با استفاده از تولباکس شبکه های عصبی
ارشد تز
2.1 هزار بازدید3 سال پیش
قسمت پنچم - کاربردهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق
08:13
قسمت پنچم - کاربردهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق
Veerasense
86 بازدید9 ماه پیش
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه عصبی چیست؟ - قسمت دوم
06:29
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه عصبی چیست؟ - قسمت دوم
شهاب
2.7 هزار بازدید3 سال پیش
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه عصبی کانولوشنی &ndash; قسمت هشتم
08:15
یادگیری عمیق به زبان ساده : شبکه عصبی کانولوشنی – قسمت هشتم
شهاب
930 بازدید3 سال پیش
آموزش ماکزیمم انتروپی، شبکه عصبی، یادگیری ماشین MaxEnt قسمت 1 (دکتر مصطفی کلهر)
02:30
آموزش ماکزیمم انتروپی، شبکه عصبی، یادگیری ماشین MaxEnt قسمت 1 (دکتر مصطفی کلهر)
dr kalhor
441 بازدید1 سال پیش
آموزش maxent شبکه عصبی یادگیری ماشین ماکزیمم انتروپی قسمت 2(دکتر مصطفی کلهر)
02:26
آموزش maxent شبکه عصبی یادگیری ماشین ماکزیمم انتروپی قسمت 2(دکتر مصطفی کلهر)
dr kalhor
230 بازدید1 سال پیش
آموزش MATLAB در محیط زیست، شبکه عصبی، یادگیری ماشینی (دکتر مصطفی کلهر)
05:19
آموزش MATLAB در محیط زیست، شبکه عصبی، یادگیری ماشینی (دکتر مصطفی کلهر)
dr kalhor
25 بازدید10 ماه پیش
شبکه عصبی و یادگیری عمیق
1:42:00
شبکه عصبی و یادگیری عمیق
علی نظری زاده
2 هزار بازدید4 ماه پیش
3- زمین بازی! کار عملی با شبکه عصبی (آموزش یادگیری عمیق - مقدماتی)
10:52
3- زمین بازی! کار عملی با شبکه عصبی (آموزش یادگیری عمیق - مقدماتی)
دانش جوی
618 بازدید2 سال پیش
بررسی مقاله: شبکه عصبی پیچشی یادگیری عمیق
52:42
بررسی مقاله: شبکه عصبی پیچشی یادگیری عمیق
شبکه تخصصی تیکه‌نگاری صوتی
55 بازدید1 سال پیش
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(16)
06:49
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(16)
hypophys.org
90 بازدید3 سال پیش
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(10)
08:00
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(10)
hypophys.org
89 بازدید3 سال پیش
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(15)
11:06
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(15)
hypophys.org
73 بازدید3 سال پیش
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(9)
06:42
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(9)
hypophys.org
60 بازدید3 سال پیش
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(14)
09:37
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(14)
hypophys.org
54 بازدید3 سال پیش
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(13)
07:32
مجموعه فیلمهای شبکه عصبی و یادگیری عمیق-مفاهیم ریاضی و پایه(13)
hypophys.org
53 بازدید3 سال پیش
قسمت 3-شبکه عصبی و یادگیری عمیق ماشین
12:22
قسمت 3-شبکه عصبی و یادگیری عمیق ماشین
10tv
29 بازدید2 سال پیش
انیمیشن نحوه یادگیری شبکه عصبی( خنگ دوست داشتنی )
04:29
انیمیشن نحوه یادگیری شبکه عصبی( خنگ دوست داشتنی )
onlineBME
2.2 هزار بازدید4 سال پیش
مفهوم شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مفهوم شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
فناوری های توان افزا و پوشیدنی
1.3 هزار بازدید3 سال پیش
شبکه عصبی بازگشتی - فصل سیزدهم - یادگیری عمیق یا Deep Learning ( پاییز 1397 )
1:48:47
شبکه عصبی بازگشتی - فصل سیزدهم - یادگیری عمیق یا Deep Learning ( پاییز 1397 )
محمدعلی کیوان راد
4.8 هزار بازدید4 سال پیش
ویدیو پانزدهم- مرور یک مثال یادگیری ژرف- شبکه عصبی دانشگاه صنعتی اصفهان
24:38
ویدیو پانزدهم- مرور یک مثال یادگیری ژرف- شبکه عصبی دانشگاه صنعتی اصفهان
ساجد رخشانی
283 بازدید3 سال پیش
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت1
15:29
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت1
یادگیری ماشین در معاملات
82 بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت2
15:52
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت2
یادگیری ماشین در معاملات
50 بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت5
20:12
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت5
یادگیری ماشین در معاملات
63 بازدید1 سال پیش
یادگیری عمیق در متلب (یادگیری ماشین شبکه عصبی و هوش مصنوعی)
00:47
یادگیری عمیق در متلب (یادگیری ماشین شبکه عصبی و هوش مصنوعی)
متلب کار
58 بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت4
17:43
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت4
یادگیری ماشین در معاملات
34 بازدید1 سال پیش
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت3
14:11
یادگیری ماشین - شبکه عصبی - قسمت3
یادگیری ماشین در معاملات
33 بازدید1 سال پیش
آموزش یادگیری عمیق: معماری شبکه عصبی کانولوشنی CNN
19:19
آموزش یادگیری عمیق: معماری شبکه عصبی کانولوشنی CNN
onlineBME
3.5 هزار بازدید1 سال پیش
مرور شبکه عصبی - فصل دوم - بخش اول - یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
17:08
مرور شبکه عصبی - فصل دوم - بخش اول - یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
محمدعلی کیوان راد
6.1 هزار بازدید4 سال پیش
مرور شبکه عصبی - فصل دوم - بخش دوم - یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
36:18
مرور شبکه عصبی - فصل دوم - بخش دوم - یادگیری عمیق ( پاییز 1397 )
محمدعلی کیوان راد
4 هزار بازدید4 سال پیش
شبکه عصبی چیست؟ مقدمه ای بر یادگیری عمیق
19:12
شبکه عصبی چیست؟ مقدمه ای بر یادگیری عمیق
آکادمی داده، دانشگاه مجازی داده کاوی
1.8 هزار بازدید4 سال پیش

طبقه بندی داده های موج نگاری مغز(EEG) با کمک یادگیری عمیق و الگوریتم XGboost
دسته‌بندی نشده

امروزه استفاده از یادگیری عمیق در حوزه های مختلف بسیار پیشرفت کرده است. در این پروژه قصد وارد حوزه سلامت و توانبخشی شدیم. هدف از انچام این پروژه طبقه بندی داده های موج نگاری مغز(electroencephalogram) با کمک شبکه عصبی LSTM …

طبقه بندی داده های موج نگاری مغز(EEG) با کمک یادگیری عمیق و الگوریتم XGboost ادامه مطلب »
آبان ۲۹ ۱۴۰۱
بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشن با استفاده از روش PSO
پروژه، پروژه پردازش تصویر

شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) یکی از پرکاربردترین تکنیک های یادگیری عمیق است. روش های مختلفی از مدل ها برای یادگیری در شبکه های CNN پیشنهاد و بهبود یافته است. هنگام کار با CNN، تعیین هاپیرپارامترهای بهینه ضروری است. اگر تعداد …

بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشن با استفاده از روش PSO ادامه مطلب »
آبان ۱۱ ۱۴۰۱
بهبود عملکرد معماری CondenseNet با روش یادگیری خودناظر
پروژه، پروژه پردازش تصویر

هدف از انجام این پروژه پیاده سازی و بهبود روش CondenseNet است که در مقاله معرفی شده است. به همین منظور در ابتدا اصل مقاله پیاده سازی شد و سپس روش جدیدی برای بهبود عملکرد آن ارایه شد. این پروژه …

بهبود عملکرد معماری CondenseNet با روش یادگیری خودناظر ادامه مطلب »
 شبکه عصبی
شبکه‌ های عصبی :

یکی از اساسی ترین روش‌ های تولید فناوری و علم ایده گرفتن از الگو های موجود در طبیعت می‌باشد. یکی از پیچیده ترین فرآیند های طبیعی سیستم عصبی به خصوص سیستم مغز انسان (موجودات) است. از این سیستم به عنوان شبکه‌ های عصبی طبیعی یاد می‌شود، سرعت پردازش کمتری نسبت به کامپیوترهای امروزی ( هر پردازش در حد میلی ثانیه) دارند اما قدرت موازی سازی بالایی داشته که کارایی بالایی از خود نشان می‌دهند.
شبکه‌ های عصبی مصنوعی نیز با الهام گرفتن از شبکه عصبی مصنوعی به وجود آمدند. در این جا قصد نداریم شبکه‌ های عصبی را به صورت مفصل توضیح دهیم. اما به مختصری از مفاهیم این سیستم محاسباتی در ادامه اشاره می‌شود:
شبکه‌ های عصبی نوعی مدل‌سازی ساده انگارانه از سیستم‌های عصبی واقعی هستند که کاربرد فراوانی در حل مسائل مختلف در علوم دارند. حوزه کاربرد این شبکه‌ ها آنچنان گسترده است که از کاربردهای طبقه‌بندی گرفته تا کاربردهایی نظیر درون‌یابی ، تخمین، آشکارسازی و … را شامل می‌شود. شاید مهم‌ترین مزیت این شبکه‌ ها، توانایی بالای آن‌ها در کنار سهولت استفاده از آنها باشد.
یکی از روش‌های کارآمد در حل مسائل پیچیده، شکستن آن به زیرمسأله‌ های ساده‌تر است که هر کدام از این زیربخش‌ها به نحو ساده‌ تری قابل درک و توصیف باشند. در حقیقت یک شبکه، مجموعه‌ای از این ساختارهای ساده است که در کنار یکدیگر سیستم پیچیده نهایی را توصیف می‌کنند.

شبکه‌ ها انواع مختلفی دارند اما همگی آنها از دو مؤلفه تشکیل می‌شوند:

    مجموعه‌ ای از گره‌ها ؛ هر گره در حقیقت واحد محاسباتی شبکه است که ورودی‌ ها را گرفته و برروی آن پردازش انجام می‌دهد تا خروجی بدست آید. پردازش انجام شده توسط گره میتواند از ساده‌ترین نوع پردازش‌ها نظیر جمع کردن ورودی‌ها تا پیچیده‌ترین محاسبات را شامل شود. در حالت خاص، یک گره می‌تواند خود، شامل یک شبکه دیگر باشد.
    اتصالات بین گره‌ ها ؛ این اتصالات نحوه گذر اطلاعات بین گره‌ها را مشخص می‌کند. در حالت کلی اتصالات می‌توانند تکسویه (Unidirectional) یا دوسویه (Bidirectional) باشند.

تعامل بین گره‌ها از طریق این اتصالات سبب بروز یک رفتار کلی از سوی شبکه می‌گردد که چنین رفتاری به تنهایی در هیچ یک از المان‌های شبکه دیده نمی‌شود. جامع بودن این رفتار کلی بر عملکرد موجود در هر گره سبب تبدیل شبکه به یک ابزار توان‌مند می‌شود. به عبارت دیگر، مجموعه ساده‌ای از المان‌ها وقتی در قالب یک شبکه باشند می‌توانند رفتاری از خود بروز دهند که هیچ یک از آن المان‌ها به تنهایی قادر به بروز چنین مشخصه‌ ای نبود.
آن‌ چنان‌که بیان شد انواع مختلفی از شبکه‌ ها وجود دارد. در این بین شبکه‌ ای وجود دارد که گره را به عنوان یک نرون مصنوعی درنظر می‌گیرد. در اصطلاح، این چنین شبکه‌ هایی را شبکه عصبی مصنوعی (Neural Artificial Network)  یا به اختصار ANN می‌ نامند.
یک نرون مصنوعی در حقیقت مدلی محاسباتی است که از نرون‌ های عصبی واقعی انسان، الهام گرفته است. نرون‌ های طبیعی، ورودی خود را از طریق

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سیناپس دریافت می‌کنند. این سیناپس‌ ها بر روی دندریت‌ ها یا غشاء عصب قرار دارند. در یک عصب واقعی، دندریت‌ ها دامنه پالس‌های دریافتی را تغییر می‌دهند که نوع این تغییر در طول زمان یکسان نمی‌ماند و در اصطلاح، توسط عصب یاد گرفته میشود. اگر سیگنال دریافتی به حد کافی قوی باشد (از یک مقدار آستانه بیش‌تر شود)، عصب فعال شده و سیگنالی را در طول اکسون منتشر می‌کند. این سیگنال نیز به نوبه خود میتواند به یک سیناپس دیگر وارد شده و سایر اعصاب را تحریک کند.

شکل ۱ یک نمونه عصب واقعی را نشان میدهد.
انجام پروژه شبکه عصبیشکل ۱: نمونه عصب واقعی

به هنگام مدل کردن اعصاب، از پیچیدگی‌ های آن‌ها صرف نظر می‌شود و تنها به مفاهیم پایه‌ای توجه می‌شود، چرا که در غیر این صورت رویکرد مدل‌سازی بسیار دشوار خواهد شد. در یک نگاه ساده، مدل یک عصب باید شامل ورودی‌هایی باشد که در نقش سیناپس انجام وظیفه کنند. این ورودی‌ها در وزن‌هایی ضرب می‌شوند تا قدرت سیگنال را تعیین کنند. نهایتاً یک عملگر ریاضی تصمیم گیری می‌کند که آیا نرون فعال شود یا خیر و اگر جواب مثبت باشد، میزان خروجی را مشخص می‌سازد. بنابراین شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از مدل ساده شده عصب واقعی به پردازش اطلاعات می‌پردازد. با توجه به این توضیحات، میتوان مدل ساده‌ای برای توصیف یک نرون (یک گره در شبکه عصبی مصنوعی) پیشنهاد کرد. این مدل در شکل ۲ نشان داده شده است. جدای از ساده‌ سازی‌ های اعمال شده، تفاوت اصلی این مدل با واقعیت در این است که در شبکه واقعی، ورودی‌ها سیگنال‌های زمانی هستندحال آنکه در این مدل، اعداد حقیقی ورودی‌اند.
انجام پروژه شبکه عصبیشکل ۲: مدل ریاضی یک نرون عصبی مصنوعی
کاربردهای شبکه های عصبی
شبکه های عصبی در هوا و فضا

    خلبان خودکار هواپیما
    شبیه سازی مسیر پرواز
    سیستم های کنترلی هواپیما
    بالابردن کارایی خلبان خودکار
    شبیه سازی اجزای هواپیما
    تشخیص خطا در اجزای هواپیما

شبکه های عصبی در امور دفاعی

    راهبری سلاح ها
    تعقیب اهداف متحرک
    تشخیص چهره و تشخیص اشیا
    انواع جدید حسگرها
    پردازش سیگنال های تصویری و رادار
    استخراج ویزگی ها و حذف نویزها

شبکه های عصبی در الکترونیک

    پیش بینی ترتیب کد
    طراحی مدارات مجتمع و تحلیل نقص
    کنترل فرآیند
    بینایی ماشین
    تولید صدا
    مدل سازی غیرخطی

شبکه های عصبی در امور مالی

    ارزیابی ملک
    آزمایش رهن و مشاور وام
    درجه بندی شرکت ها
    تحلیل کاربرد خطوط اعتباری
    برنامه های تجارت سهام
    پیش بینی قیمت ها

شبکه عصبی در ساخت و تولید

    کنترل فرآیند ساخت
    تحلیل و طراحی تولید
    تشخیص فرآیند و ماشین
    تحلیل کیفیت جوشکاری
    پیش بینی کیفیت کاغذ
    تحلیل استقرار ماشین

شبکه های عصبی در حمل و نقل

    سیستم راهنمای اتوماتیک اتومبیل
    تحلیل گارانتی
    سیستم های ترمز کامیون ها
    زمانبندی وسایل نقلیه
    سیستم های مسیریابی

شبکه های عصبی در پزشکی
شبکه های عصبی در مخابرات

    تحلیل سلول های سرطانی پستان
    تحلیل EEG و ECG
    طراحی پروتز
    بهینه سازی زمان جراحی
    کاهش هزینه بیمارستان ها
    بهبود کیفیت بیمارستان ها

    فشرده سازی داده ها و تصاویر
    سرویس های خودکار شده اظلاعاتی
    ترجمه گفتار به صورت بلادرنگ
    سیستم های پردازش پرداخت مشتری

برخی از پروژه ها و کارهایی که کارشناسان مطلب دی ال در زمینه شبکه‌ های عصبی انجام داده اند

** پیش بینی و تخمین توابع (رگرسیون) با استفاده از شبکه‌ های عصبی مصنوعی
_ پروژه پیش بینی قیمت خانه با شبکه عصبی
_ پروژه پیش بینی دما با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه
_ تشخیص نقاط داخل مربع محاط در دایره با شبکه عصب
_ و…

** طبقه‌ بندی (دسته بندی – کلاسیفیکیشن) داده‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی
_ طبقه بندی داده های دو مجموعه iris و gloss با شبکه عصبی
_ و…

** شبکه ‌های عصبی فازی (ANFIS) جهت رگرسیون و طبقه بندی

** پردازش و طبقه‌بندی تصاویر به کمک شبکه‌ های عصبی
_ پروژه تشخیص چهره با شبکه عصبی
_ پروژه تشخیص ارقام فارسی با استفاده از شبکه ی عصبی در متلب
_ و…

** پیاده‌ سازی توابع منطقی با استفاده از شبکه‌ های عصبی
کتب مرجع شبکه های عصبی

پروفسور مارتین هاگان از دانشگاه ایالت اوکلاهاما و مولفان جعبه ابزار شبکه های عصبی هاوارد دیموث و مارک بیل ، کتاب مرجعی تحت عنوان طراحی شبکه های عصبی تألیف نموده اند . این کتاب تئوری شبکه های عصبی را ارائه داده و به بحث درباره طراحی و کاربرد آنها می پردازد و به صورت شایان توجهی کاربرد جعبه ابزار شبکه های عصبی MATLAB ر

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir