پاورپوینت کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras)

جزئیات و دانلود پاورپوینت کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras)

تعداد اسلایدهای پاورپوینت: ۲۴ اسلاید

لازم به ذکر است که در بعضی اسلاید های این پاورپوینت توضیحات لازم، به صورت Note (پا ورقی) نوشته شده است که می توانید در حین ارائه از این note ها استفاده کنید.

پاورپوینت کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras) در قالب ppt. یا pptx. می‌باشد و با اسلاید های گرافیکی و جذاب به شما کمک می‌کند یک ارائه بی‌نظیر داشته باشید. با دانلود این پاورپوینت می‌توانید به راحتی آن را ویرایش و شخصی‌سازی کنید.

پاورپوینت ارائه شده در مورد کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras) به شکل کامل و جامع تهیه و تدوین شده است. این ارائه با تصاویر گویا و جذابی که در خود دارد مخاطب را برای فراگیری و استفاده کامل از آن وا می دارد. یکی از بهترین پاورپوینت هایی که می توانید در بستر اینترنت در مورد موضوع ذکر شده پیدا کنید را در اختیار شما قرار داده ایم و امیدواریم از مطالب آن نهایت استفاده را ببرید. ارائه کامل و جذاب شما از اهداف مجموعه فارسی درس است و تلاش ما برداشتن قدم هایی هر چند کوچک در راستای اهداف شما است.

نمونه ای از اسلاید های پاورپوینت کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras)

فهرست مطالب اسلاید های داخل پاورپوینت

• مقدمه
• انواع لایه‌ها و مدل‌های موجود درKeras
• فرآیند ساخت مدل در Keras
• آموزش مدل در Keras
• روش‌های ارزیابی مدل در Keras
• پیش‌پردازش داده‌ها در Keras
• نتیجه گیری
• منابع

دانلود پاورپوینت آماده کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras)

Keras  یک کتابخانه یادگیری عمیق است که به زبان Python نوشته شده است و برای تسریع فرآیند پیاده‌سازی و آزمایش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود. این کتابخانه در سال ۲۰۱۵ توسط François Chollet طراحی شد.

Keras به عنوان یک واسط بین کتابخانه TensorFlow و یا Theano برای پیاده‌سازی راحت‌تر مدل‌های یادگیری عمیق شناخته شده است. همچنین، با دارا بودن API ساده و قابل فهم، این کتابخانه برای محققان و دانشجویانی که می‌خواهند در عرصه یادگیری عمیق کار کنند بسیار مناسب است.

 Keras بسیاری از لایه‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق را برای ساختاردهی شبکه‌های عصبی عمیق فراهم می‌کند. در ادامه توضیحی برخی از مهمترین لایه‌ها و مدل‌های Keras آورده شده است:

لایه Dense: این لایه یک لایه کاملاً متصل است که تمام ورودی‌ها را به هر نورون خروجی ارسال می‌کند. این لایه با استفاده از تابع فعالیت (activation function)، پیش‌بینی را انجام می‌دهد.

لایه Convolutional: این لایه برای تشخیص ویژگی‌های مکانی در تصاویر استفاده می‌شود. از آن برای تصویربرداری و استخراج الگوها استفاده می‌شود.

لایه Pooling: این لایه برای کاهش ابعاد تصاویر و کاهش پیچیدگی محاسباتی استفاده می‌شود. این لایه اطلاعات مهم را در تصویر حفظ می‌کند

لایه LSTM (Long Short-Term Memory): این لایه برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند زمان سری استفاده می‌شود. این لایه قابلیت حفظ حافظه بلندمدت را دارد و برای مدل‌سازی تعاملات طولانی‌مدت به کار می‌رود.

مدل Sequential: این مدل از یک سری لایه‌ها تشکیل شده است که به ترتیب متوالی به هم متصل شده‌اند. این مدل برای ساختار ساده‌تر شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

مدل Functional: این مدل از طریق ایجاد گره‌های ورودی و خروجی سفارشی، به شما امکان می‌دهد تا شبکه‌های عصبی با ساختارهای پیچیده‌تر را بسازید.

توضیحاتی درباره پاورپوینت آماده

این پاورپوینت در قالب pptx. یا همان ppt. قابل دانلود می‌باشد. پاورپوینت کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras) در محیط Microsoft Powerpoint طراحی شده و در ۲۴ اسلاید در اختیار شما قرار داده شده است. کیفیت و صحت اطلاعات مربوط به این پاورپوینت توسط تیم نشریه فارسی درس تایید شده است و شما با چند کلیک می‌توانید به راحتی این پاورپوینت را دریافت کنید. درصورت بروز هرگونه اشکال می‌توانید با ما در تماس باشید.

Keras Deep Learning Library powerpoint – slide – presentation