مجموعه آموزش شبکه‌ های عصبی مصنوعی | مقدماتی تا پیشرفته

مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس

مجموعه فرادرس های شبکه های عصبی مصنوعی در متلب، مجموعه ای از هفت فرادرس جامع درباره شبکه های عصبی مصنوعی است. این بسته آموزشی بی نظیر، در مجموع شامل تقریبا ۲۷ ساعت برنامه آموزشی تخصصی است، که تمام بخش های آن به صورت تئوری و عملی ارائه شده اند. 

یادگیری را شروع کنید ...

مدرس: دکتر اسماعیل آتشپزگرگری

مجموعه فرادرس های شبکه عصبی، شامل پنج فرادرس در زمینه شبکه های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن ها، حتما یکی از بهترین انتخاب های علمی شما برای ورود به این حوزه علمی خواهد بود. آینده در هر حوزه ای در دست آن هایی است که نگاهی رو به جلو در محور زمان دارند.

یادگیری را شروع کنید ...

مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس

مجموعه فرادرس های سیستم های فازی در متلب عنوان یک مجموعه آموزشی کامل است که شامل تقریبا ۲۱ ساعت فیلم آموزشی ناب به زبان فارسی است. این مجموعه آموزشی از چندین قسمت تشکیل شده است.

یادگیری را شروع کنید ...

مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس

طراحی و آموزشی سیستم های استنتاج فازی (FIS) و سیستم های تطبیقی استنتاج عصبی فازی (انفیس یا ANFIS) معمولا با استفاده از رویکردهای کلاسیک، نظیر گرادیان نزولی (Gradient Descend) و پس انتشار (Back-Propagation) انجام می شود. اما در این آموزش، کاربرد الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری در طراحی بهینه سیستم های فازی نوع تاکاگی-سوگنو-کانگ (TSK) مورد بحث واقع شده است.

یادگیری را شروع کنید ...

مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس

در «فیلم آموزشی شبکه عصبی GMDH در متلب»، پس از تشریح کامل مبانی تئوری و شیوه عملکرد الگوریتم GMDH چند جمله ای، پیاده سازی عملی و گام به گام این نوع از شبکه عصبی، به صورت کامل در محیط متلب انجام شده است. در ادامه نیز، با استفاده از برنامه نوشته شده برای ایجاد ساختارهای GMDH، مسائل مختلفی در حوزه های متعدد حل و بررسی شده اند.

یادگیری را شروع کنید ...

مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس

در فیلم آموزشی «طبقه بندی و بازشناسی الگو با شبکه های عصبی LVQ در متلب»، مبانی تئوری همه الگوریتم های مورد اشاره، به همراه ده ها مبحث تخصصی دیگر، به صورت کامل و به زبان ساده مورد بحث و بررسی قرار می گیرند. در ادامه، پس از تشریح مبانی تئوری، با استفاده از امکانات جعبه ابزار (تولباکس) شبکه عصبی متلب و توابع تعبیه شده در آن، با استفاده از متدهای برنامه نویسی متلب، شبکه عصبی LVQ در متلب پیاده سازی شده است و برای حل چند مساله طبقه بندی مورد استفاده قرار گرفته است.

یادگیری را شروع کنید ...

مدرس: دکتر سید مصطفی کلامی هریس

شبکه عصبی گازی یا شبکه گاز عصبی (Neural Gas Network) یکی از انواع شبکه های عصبی رقابتی با الگوی یادگیری غیر نظارت شده است، که کاربرد اصلی آن در حل مسائل خوشه بندی (Clustering) و یادگیری توپولوژی (Topology) است. این نوع از شبکه عصبی، از نظر طبقه بندی در رده الگوریتم های Vector Quantization (به اختصار VQ) قرار می گیرد و ارتباط بسیار نزدیکی با الگوریتم خوشه بندی k-Means، شبکه عصبی SOM (نگاشت های خود سازمان ده) و شبکه عصبی LVQ دارد. شبکه گاز عصبی علاوه بر انجام خوشه بندی و قرار دادن مرکز خوشه ها در محل مناسب، ارتباط های همسایگی میان نورون ها (مراکز خوشه ها) را به صورت پویا ایجاد می کند، که در نهایت این الگوریتم را، قادر به یادگیری توپولوژی می کند.

یادگیری را شروع کنید ...