×
ribbon
مکتب خونه هوش مصنوعیمفاهیم هوش مصنوعیماشین لرنینگ

Machine learning

مدرس:دانشگاه استنفورد

Andrew Ng

یادگیری ماشینی (Machine learning) به بررسی روش هایی می پردازد که به رایانه ها امکان استفاده از داده... بیشتر
3.9 (9)
5 دیدگاه
9,195دانشجو
25ساعت
سرفصل‌ها

اشتراک مکتب‌پلاس

خرید اشتراک

با خرید اشتراک مکتب‌پلاس، علاوه بر این دوره، به بیش از ۴،۰۰۰ دوره دیگر دسترسی خواهید داشت.

دسترسی به تمام دوره‌هابیش از ۴،۰۰۰ دوره
محتوای دوره
سرفصل‌ها
توضیحات دوره
دیدگاه کاربران
درباره مدرس

این دوره شامل:

25 ساعت ویدئو

دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره

سرفصل‌های دوره

1 فصل20 جلسه25 ساعت ویدیو
فیلم های آموزشی
  یادگیری ماشین - جلسه 1 - انگیزه و کاربردهای یادگیری ماشین، قواعد کلاس، تعریف یادگیری ماشین، مروری بر یادگیری با نظارت، مروری بر
68:39
  یادگیری ماشین - جلسه 2 - کاربردی از یادگیری با نظارت – رانندگی خودمختار، رگرسیون خطی، گرادیان نزولی، گرادیان نزولی دسته¬ای، گرا
76:15
  یادگیری ماشین - جلسه 3 - مفهوم بیش برازش و کم برازش، مفهوم الگوریتم¬های پارامتری و غیر پارامتری، رگرسیون وزن¬دار محلی، تعبیر اح
73:13
  یادگیری ماشین - جلسه 4 - روش نیوتن، خانواده¬ی توابع نمایی، مثالی از تابع برنولی، مثال از تابع گوسی، مدل¬های خطی عمومی، مثالی از
73:06
  یادگیری ماشین - جلسه 5 - الگورریتم¬های تمیزدهنده، الگوریتم¬های تولیدکننده، تحلیل¬های تمیزدهنده¬ی گوسی، تحلیل¬های تمیزدهنده¬ی گو
75:30
  یادگیری ماشین - جلسه 6 - مدل رویداد چند جمله¬ای، طبقه¬بندهای غیر خطی، شبکه عصبی، کاربردهای شبکه عصبی، شهودی از ماشین بردار پشتی
73:08
  یادگیری ماشین - جلسه 7 -طبقه¬بندی با حاشیه¬ی بهینه، دوگانی لاکرانژ، شرایط Karush-kuhn-tucker، دوگان SVM، مفهوم کرنل¬ها
75:44
  یادگیری ماشین - جلسه 8 - کرنل¬ها، تئوری مرسر، مرزهای تصمیم غیرخطی و SVM با حاشیه¬ی نرم، الگوریتم مختصات صعودی، الگوریتم بهینه¬
77:18
  یادگیری ماشین - جلسه 9 - تعادل بین بایاس و واریانس، کمینه¬سازی ریسک به صورت تجربی، محدوده¬ی متحد، نامساوی Hoeffding، همگرایی یک
74:18
  یادگیری ماشین - جلسه 10 - همگرایی یکنواخت – برای H نامحدود، مفهوم شکستن به قطعات و بَعد VC، مثالی از SVM، انتخاب مدل، تعیین اع
72:55
  یادگیری ماشین - جلسه 11 - تنظیم و آمار شناسی بیزی، یادگیری برخط، پیشنهادهایی برای به کارگیری الگوریتم¬های یادگیری ماشین، الگوری
82:18
  یادگیری ماشین - جلسه 12 - مفهوم یادگیری بدون نظارت، الگوریتم خوشه¬بندی k-میانگین، الگوریتم k-میانگین، ترکیبی از گوسی و الگوریت
74:22
  یادگیری ماشین - جلسه 13 - ترکیبی از گوسی، ترکیبی از بیز خام – خوشه¬بندی متن، تحلیل¬های فاکتوری، محدودیت¬های ماتریس کواریانس، م
74:56
  یادگیری ماشین - جلسه 14 - مدل تحلیل فاکتور، EM برای تحلیل فاکتور، تحلیل اجزای اصلی (PCA)، PCA به عنوان یک الگوریتم کاهش بَعد، ک
80:39
  یادگیری ماشین - جلسه 15 - اندیس¬گذاری معنایی بالقوه، پیاده¬سازی تجزیه به مقادیر منفرد (SVD)، تحلیل اجزای مستقل (ICA)، کاربرد IC
77:17
  یادگیری ماشین - جلسه 16 - کاربردهای یادگیری تقویتی، فرایند تصمیم مارکوف (MDP)، تعریف توابع ارزش و سیاست، تابع ارزش، تابع ارزش ب
73:05
  یادگیری ماشین - جلسه 17 - تعمیم به فضای حالت پیوسته، گسسته سازی و مشکل بَعد بالا، مدل¬ها/شبیه¬سازها، الگوریتم تکرار ارزش سازگار
76:59
  یادگیری ماشین - جلسه 18 - پاداش¬های حالت-عمل، MDP با افق محدود، مفهوم سیستم¬های دینامیکی، مثالی از مدل¬های دینامیک، تعدیل درجه
76:37
  یادگیری ماشین - جلسه 19 - پیشنهادهایی برای به کارگیری یادگیری ماشین، اشکال¬زدایی الگوریتم یادگیری تقویتی، تنظیم درجه دو خطی، بر
75:54
  یادگیری ماشین - جلسه 20 - MDPهای غیر مشاهده پذیر کامل، جستجوی سیاست، الگوریتم تقویتی، الگوریتم پگاسس، جستجوی سیاست پگاسس، کاربر
76:39

توضیحات دوره

یادگیری ماشینی (Machine learning) به بررسی روش هایی می پردازد که به رایانه ها امکان استفاده از داده ها و یاد گیری از آن ها برای بهبود عملکردهای مختلف را می دهد. هدف یادگیری ماشینی این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها بازدهی‌ بالاتری در وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. نمونه هایی از کاربردهای یادگیری ماشین می تواند الگوریتم های تشخیص چهره، جداسازی هرزنامه و بازشناسی گفتار می باشد.

در مکتب خونه به عنوان مکمل دوره سری به صفحات آموزشی زیر بزنید:

دیدگاه کاربران

3.9

بر اساس امتیاز 9 دانشجو

1
2
3
4
5

امیرحسین نوروزی

4 سال پیش

5

عالی

سیدرحیم موسوی

1 سال پیش

4

حیف که این دوره زیرنویس نداره

دانشجوی دوره

1 سال پیش

4

کیفیت ویدیو ها کمی پایین است ولی استاد عالی است

مائده مهدی‌زاده

4 ماه پیش

2

دوره خیلی خیلی قدیمیه

مرجان روشنی

2 سال پیش

1

خیلی قدیمی وبدرد نخور بریم یتوب هزاران تا با کیفیت صدا تصویر عالی رایگان با زیر نویس فارسی یا حداقل انگلیسی و اپدیت هستن

Andrew Ng
20دوره
32,582دانشجو
462نظر و امتیاز

اندرو انگ استاد دانشکده علوم کامپیوتر دانشگاه استنفورد و سرپرست آزمایشگاه هوش مصنوعی استنفورد است. وی هم چنین بنیان‌گذار کورسرا (coursera.org) است و بر اساس گزارش تکنولوژی دانشگاه ام ای تی یکی از 35 مخترع برتر جوان دنیا است.
او دکتری خود را از دانشگاه کالیفرنیا برکلی گرفته و زمینه‌های پژوهش او هوش مصنوعی و علوم رباتیک است.

مهارت‌هایی که می‌آموزید

ماشین لرنینگ
رشته هوش مصنوعی

دوره‌های مشابه

دیگر دوره‌های Andrew Ng

سوالات پرتکرار

آیا ممکن است برخی جلسات یک درس ناقص باشند؟

معمولا تمامی جلسات هر درس به‌طور کامل ضبط می‌شوند؛ اما گاهی به دلیل برخی ناهماهنگی‌ها ممکن است یک یا چند جلسه ضبط نشده باشد. جزئیات این موارد در توضیحات هر درس درج شده است.

اگر لینک دانلود یا پخش ویدئو مشکل داشت، چه کاری باید انجام داد؟

در صورت مواجهه با هرگونه مشکل در دانلود یا پخش ویدئو، می‌توانید از طریق صفحه ارتباط با ما اطلاع دهید تا تیم پشتیبانی به‌سرعت مشکل را بررسی و رفع کند.

آیا می‌توان ویدئوهای یک درس را به‌صورت سی‌دی یا دی‌وی‌دی از شما تهیه کرد؟

در حال حاضر امکان ارسال دروس به‌صورت سی‌دی یا دی‌وی‌دی وجود ندارد و همه محتواها به شکل آنلاین ارائه می‌شوند.