📣📣📣 Deep Learning and Neural Networks Symposium and Workshop
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Milad Mozafari,
CerCo, CNRS, France
Title: Reconstructing Natural Scenes from fMRI Patterns using Bi-directional Generative Neural Networks
Abstract: Decoding and reconstructing images from brain imaging data is a research area of high interest. Recent progress in deep generative neural networks has introduced new opportunities to tackle this problem. Here, we employ a recently proposed large-scale bi-directional generative adversarial network, called BigBiGAN, to decode and reconstruct natural scenes from fMRI patterns. BigBiGAN converts images into a 120-dimensional latent space which encodes class and attribute information together, and can also reconstruct images based on their latent vectors. We trained a linear mapping between fMRI data, acquired over images from 150 different categories of ImageNet, and their corresponding BigBiGAN latent vectors. Then, we applied this mapping to the fMRI activity patterns obtained from 50 new test images from 50 unseen categories in order to retrieve their latent vectors, and reconstruct the corresponding images. Pairwise image decoding from the predicted latent vectors was highly accurate (84%). Moreover, qualitative and quantitative assessments revealed that the resulting image reconstructions were visually plausible, successfully captured many attributes of the original images, and had high perceptual similarity with the original content. This method establishes a new state-of-the-art for fMRI-based natural image reconstruction, and can be flexibly updated to take into account any future improvements in generative models of natural scene images.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Milad Mozafari,
CerCo, CNRS, France
Title: Reconstructing Natural Scenes from fMRI Patterns using Bi-directional Generative Neural Networks
Abstract: Decoding and reconstructing images from brain imaging data is a research area of high interest. Recent progress in deep generative neural networks has introduced new opportunities to tackle this problem. Here, we employ a recently proposed large-scale bi-directional generative adversarial network, called BigBiGAN, to decode and reconstruct natural scenes from fMRI patterns. BigBiGAN converts images into a 120-dimensional latent space which encodes class and attribute information together, and can also reconstruct images based on their latent vectors. We trained a linear mapping between fMRI data, acquired over images from 150 different categories of ImageNet, and their corresponding BigBiGAN latent vectors. Then, we applied this mapping to the fMRI activity patterns obtained from 50 new test images from 50 unseen categories in order to retrieve their latent vectors, and reconstruct the corresponding images. Pairwise image decoding from the predicted latent vectors was highly accurate (84%). Moreover, qualitative and quantitative assessments revealed that the resulting image reconstructions were visually plausible, successfully captured many attributes of the original images, and had high perceptual similarity with the original content. This method establishes a new state-of-the-art for fMRI-based natural image reconstruction, and can be flexibly updated to take into account any future improvements in generative models of natural scene images.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
Telegram
attach 📎
📣📣📣 Deep Learning and Neural Networks Symposium and Workshop
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Mohammad Rostami,
University of Pennsylvania
Title: Learning to Transfer Knowledge Through Embedding Spaces
Abstract: The unprecedented processing demand, posed by the explosion of big data, challenges researchers to design efficient and adaptive machine learning algorithms that do not require persistent retraining and avoid learning redundant information. Inspired from learning techniques of intelligent biological agents, identifying transferable knowledge across learning problems has been a significant research focus to improve machine learning algorithms. In this talk, we address the challenges of knowledge transfer through embedding spaces that capture and store hierarchical knowledge.
In the first part of the talk, we focus on the problem of cross-domain knowledge transfer. We first address zero-shot image classification, where the goal is to identify images from unseen classes using semantic descriptions of these classes. We train two coupled dictionaries which align visual and semantic domains via an intermediate embedding space. We then extend this idea by training deep networks that match data distributions of two visual domains in a shared cross-domain embedding space. Our approach addresses both semi-supervised and unsupervised domain adaptation setting.
In the second part of the talk, we investigate the problem of cross-task knowledge transfer. Here, the goal is to identify relations and similarities of multiple machine learning tasks to improve performance across the tasks. We first address the problem of zero-shot learning in a lifelong machine learning setting, where the goal is to learn tasks with no data using high-level task descriptions. Our idea is to relate high-level task descriptors to the optimal task parameters through an embedding space. We then develop a method to overcome the problem of catastrophic forgetting within continual learning setting of deep neural networks by enforcing the tasks to share the same distribution in the embedding space. We further demonstrate that our model can address the challenges of domain adaptation in the continual learning setting.
We demonstrate that despite major differences, problems within the above learning scenarios can be tackled through learning an intermediate embedding space.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Mohammad Rostami,
University of Pennsylvania
Title: Learning to Transfer Knowledge Through Embedding Spaces
Abstract: The unprecedented processing demand, posed by the explosion of big data, challenges researchers to design efficient and adaptive machine learning algorithms that do not require persistent retraining and avoid learning redundant information. Inspired from learning techniques of intelligent biological agents, identifying transferable knowledge across learning problems has been a significant research focus to improve machine learning algorithms. In this talk, we address the challenges of knowledge transfer through embedding spaces that capture and store hierarchical knowledge.
In the first part of the talk, we focus on the problem of cross-domain knowledge transfer. We first address zero-shot image classification, where the goal is to identify images from unseen classes using semantic descriptions of these classes. We train two coupled dictionaries which align visual and semantic domains via an intermediate embedding space. We then extend this idea by training deep networks that match data distributions of two visual domains in a shared cross-domain embedding space. Our approach addresses both semi-supervised and unsupervised domain adaptation setting.
In the second part of the talk, we investigate the problem of cross-task knowledge transfer. Here, the goal is to identify relations and similarities of multiple machine learning tasks to improve performance across the tasks. We first address the problem of zero-shot learning in a lifelong machine learning setting, where the goal is to learn tasks with no data using high-level task descriptions. Our idea is to relate high-level task descriptors to the optimal task parameters through an embedding space. We then develop a method to overcome the problem of catastrophic forgetting within continual learning setting of deep neural networks by enforcing the tasks to share the same distribution in the embedding space. We further demonstrate that our model can address the challenges of domain adaptation in the continual learning setting.
We demonstrate that despite major differences, problems within the above learning scenarios can be tackled through learning an intermediate embedding space.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
Telegram
attach 📎
📣📣📣 Deep Learning and Neural Networks Symposium and Workshop
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Reza Ghaderi,
Shahid Beheshti University
Title: Solving cognitive science problems with neural networks
Abstract: This talk gives a brief history of an important part of the mathematical problem-solving techniques that are related to their representation branch and then describes it in neural networks and by introducing the different steps of problems in cognitive science, the use of neural networks in their representation will be described. This description is based on the systematic view of two main parts, namely representation, and optimization. It is hoped that this talk without going into details will enable listeners to use neural network tools in research and problem-solving.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Reza Ghaderi,
Shahid Beheshti University
Title: Solving cognitive science problems with neural networks
Abstract: This talk gives a brief history of an important part of the mathematical problem-solving techniques that are related to their representation branch and then describes it in neural networks and by introducing the different steps of problems in cognitive science, the use of neural networks in their representation will be described. This description is based on the systematic view of two main parts, namely representation, and optimization. It is hoped that this talk without going into details will enable listeners to use neural network tools in research and problem-solving.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
Telegram
attach 📎
📣📣📣 Deep Learning and Neural Networks Symposium and Workshop
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Prof. Reza Ebrahimpour,
Shahid Rajaee University
Title: Speed accuracy tradeoff explains the neural mechanism of social decision making
Abstract: Confidence could play a vital role in group decision making. Member’s confidence has major impact on the final decision of the group. the neural mechanism of confidence formation and decision making in the isolated situation has been studied extensively in past decades. Computational models were able to successfully explain how confidence forms and how this variable is related to the other behavioral statistics such as accuracy and reaction time. Yet, these questions are still remained to be unanswered in social decision making. Using a multidisciplinary approach, we studied the speed-accuracy tradeoff regime in social decision making to address this gap. Subjects required to decide about motion direction of random dotes while they were paired with computer generated partners. Although, in social decision making, subjects showed increase in confidence and decrease in reaction time, their accuracy remained unchanged. This phenomenon is hardly explainable by computational models in the isolated decision making. Using a modified neural attractor network, we found that confidence of partner could act as a top-down current derived from Prefrontal cortex and toward the decision making area of the brain (Centro-Parietal). The model could not only explain the speed-accuracy tradeoff but could also explain the variation of confidence observed behavioral data. EEG and Eye data also support our computational model where both data suggest that confidence coding would be altered in social situations in a way that our model predict. The finding of this study could enhance our understating regarding confidence formation in the social decision making context.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Prof. Reza Ebrahimpour,
Shahid Rajaee University
Title: Speed accuracy tradeoff explains the neural mechanism of social decision making
Abstract: Confidence could play a vital role in group decision making. Member’s confidence has major impact on the final decision of the group. the neural mechanism of confidence formation and decision making in the isolated situation has been studied extensively in past decades. Computational models were able to successfully explain how confidence forms and how this variable is related to the other behavioral statistics such as accuracy and reaction time. Yet, these questions are still remained to be unanswered in social decision making. Using a multidisciplinary approach, we studied the speed-accuracy tradeoff regime in social decision making to address this gap. Subjects required to decide about motion direction of random dotes while they were paired with computer generated partners. Although, in social decision making, subjects showed increase in confidence and decrease in reaction time, their accuracy remained unchanged. This phenomenon is hardly explainable by computational models in the isolated decision making. Using a modified neural attractor network, we found that confidence of partner could act as a top-down current derived from Prefrontal cortex and toward the decision making area of the brain (Centro-Parietal). The model could not only explain the speed-accuracy tradeoff but could also explain the variation of confidence observed behavioral data. EEG and Eye data also support our computational model where both data suggest that confidence coding would be altered in social situations in a way that our model predict. The finding of this study could enhance our understating regarding confidence formation in the social decision making context.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
Telegram
attach 📎
📣📣📣 Deep Learning and Neural Networks Symposium and Workshop
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Soheil Kolouri,
Research Scientist and Principal Investigator at HRL Laboratories, Malibu, California
Title: Deep Generative Modeling via Wasserstein Distances
Abstract: Deep generative models have become a cornerstone of modern machine learning. The celebrated generative adversarial networks (GANs) have notably contributed to the recent success of these models. However, GANs are also known to be notoriously difficult to optimize, and they are often not stable. Probability metrics, on the other hand, have proven themselves as a reliable alternative to adversarial networks, and provide a better geometric understanding of the problem. In this talk, I will focus on Wasserstein (GSW) distances, which emerge from the optimal transportation problem, discuss their limitations, and introduce Generalized Sliced Wasserstein distances as a remedy to alleviate some of these limitations. I will then review various applications of the GSW in deep generative modeling and transfer learning.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
⚙️ Organized by: Institute for Cognitive and Brain Sciences, Shahid Beheshti University and Loop Academy
👨🏻🎓 Speaker introduction
Dr. Soheil Kolouri,
Research Scientist and Principal Investigator at HRL Laboratories, Malibu, California
Title: Deep Generative Modeling via Wasserstein Distances
Abstract: Deep generative models have become a cornerstone of modern machine learning. The celebrated generative adversarial networks (GANs) have notably contributed to the recent success of these models. However, GANs are also known to be notoriously difficult to optimize, and they are often not stable. Probability metrics, on the other hand, have proven themselves as a reliable alternative to adversarial networks, and provide a better geometric understanding of the problem. In this talk, I will focus on Wasserstein (GSW) distances, which emerge from the optimal transportation problem, discuss their limitations, and introduce Generalized Sliced Wasserstein distances as a remedy to alleviate some of these limitations. I will then review various applications of the GSW in deep generative modeling and transfer learning.
⭕️ For more details please see here
Follow us!
@CMPlab
@LoopAcademy
🌐 www.CMPLab.ir
🌐 www.LoopAcademy.ir
Telegram
attach 📎
🧠 محل برگزاری و زمان کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
(Deep Learning and Neural Networks)
📣 خواهشمند است شرکت کنندگان کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی در روزهای برگزاری کارگاه لپ تاپ به همراه داشته باشند و بسته نرم افزاری Anaconda و همینطور پکیج Tensorflow 2 را برای بخش های Hands-On نصب داشته باشند.
📅 تاریخ برگزاری کارگاه: 3 الی 5 اسفند ماه 98.
🕗 ساعت پذیرش: 8 الی 8.5 صبح روز شنبه 3 اسفند ماه.
🏛 محل برگزاری: تالار دانشکده مهندسی برق دانشگاه شهید بهشتی.
📢 برای کسب اطلاعات بیشتر، برنامه برگزاری، معرفی مدرسان و ... به کانال های تلگرامی زیر مراجعه فرمایید:
@LoopAcademy
@CMPLab
☎️ 021-2591 7391
🌐 www.loopacademy.ir
🌐 www.cmplab.ir
(Deep Learning and Neural Networks)
📣 خواهشمند است شرکت کنندگان کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی در روزهای برگزاری کارگاه لپ تاپ به همراه داشته باشند و بسته نرم افزاری Anaconda و همینطور پکیج Tensorflow 2 را برای بخش های Hands-On نصب داشته باشند.
📅 تاریخ برگزاری کارگاه: 3 الی 5 اسفند ماه 98.
🕗 ساعت پذیرش: 8 الی 8.5 صبح روز شنبه 3 اسفند ماه.
🏛 محل برگزاری: تالار دانشکده مهندسی برق دانشگاه شهید بهشتی.
📢 برای کسب اطلاعات بیشتر، برنامه برگزاری، معرفی مدرسان و ... به کانال های تلگرامی زیر مراجعه فرمایید:
@LoopAcademy
@CMPLab
☎️ 021-2591 7391
🌐 www.loopacademy.ir
🌐 www.cmplab.ir
برای اتصال به اینترنت مراحل ذیل را انجام دهید.
۱. به وای فای sbu با رمز 123456YHN وصل شوید.
۲. در لینک زیر شماره موبایل خودتان و گذرواژه sbu312 را وارد کنید تا یک پیامک حاوی اکانت اینترنت برای شما ارسال شود.
https://id.sbu.ac.ir/Account/Guests
۳. اکانت دریافتی را در لینک زیر وارد کنید.
www.hotspot.sbu.ac.ir
این شناسه از روز 3 ام تا 8ام اسفندماه فعال خواهد بود
مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطات
دانشگاه شهید بهشتی
۱. به وای فای sbu با رمز 123456YHN وصل شوید.
۲. در لینک زیر شماره موبایل خودتان و گذرواژه sbu312 را وارد کنید تا یک پیامک حاوی اکانت اینترنت برای شما ارسال شود.
https://id.sbu.ac.ir/Account/Guests
۳. اکانت دریافتی را در لینک زیر وارد کنید.
www.hotspot.sbu.ac.ir
این شناسه از روز 3 ام تا 8ام اسفندماه فعال خواهد بود
مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطات
دانشگاه شهید بهشتی
با سلام و احترام،
با توجه به اعلام وزارت بهداشت مبنی بر تعطیلی فعالیت های آموزشی دانشگاه ها به منظور جلوگیری از شیوع بیماری کرونا کارگاه و سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی لغو شده و به تاریخ دیگری موکول میشود.
تاریخ برگزاری مجدد از طریق سایت و کانال های ما اطلاع رسانی خواهد شد.
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
با توجه به اعلام وزارت بهداشت مبنی بر تعطیلی فعالیت های آموزشی دانشگاه ها به منظور جلوگیری از شیوع بیماری کرونا کارگاه و سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی لغو شده و به تاریخ دیگری موکول میشود.
تاریخ برگزاری مجدد از طریق سایت و کانال های ما اطلاع رسانی خواهد شد.
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
Talk Shahid Beheshti - Feb 21st 2020 - Kian Katanforoosh.pdf
10.7 MB
اسلاید های روز اول کارگاه یادگیری عمیق
دکتر کیان کتان فروش
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
دکتر کیان کتان فروش
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
Dr. Amanirad.pdf
3.6 MB
اسلاید های روز اول کارگاه یادگیری عمیق
دکتر جمال امانی راد
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
دکتر جمال امانی راد
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
📣📣📣
انتظار ها به پایان رسید!!!!
با هماهنگی های انجام شده بین پژوهشکده علوم شناختی و مغز دانشگاه شهید بهشتی و آکادمی لوپ، سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی به صورت آنلاین برگزار خواهد. تمامی دوستانی که قبلا در سمپوزیم ثبت نام کرده اند برای اطلاع از جزئیات برگزاری میتوانند به گروه این برنامه اضافه شوند تا در جریان نحوه برگزاری آنلاین قرار گیرند.
📆تاریخ: ۲ الی ۴ اردیبهشت
جهت ثبت نام میتوانید از این لینک استفاده کنید.
🔴 با ما همراه باشید
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
انتظار ها به پایان رسید!!!!
با هماهنگی های انجام شده بین پژوهشکده علوم شناختی و مغز دانشگاه شهید بهشتی و آکادمی لوپ، سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی به صورت آنلاین برگزار خواهد. تمامی دوستانی که قبلا در سمپوزیم ثبت نام کرده اند برای اطلاع از جزئیات برگزاری میتوانند به گروه این برنامه اضافه شوند تا در جریان نحوه برگزاری آنلاین قرار گیرند.
📆تاریخ: ۲ الی ۴ اردیبهشت
جهت ثبت نام میتوانید از این لینک استفاده کنید.
🔴 با ما همراه باشید
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
📣📣📣
برنامه زمان بندی سخنرانی های سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
📆تاریخ: ۲ الی ۴ اردیبهشت
🔴 با ما همراه باشید
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
برنامه زمان بندی سخنرانی های سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
📆تاریخ: ۲ الی ۴ اردیبهشت
🔴 با ما همراه باشید
@Cmplab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
📣📣📣
کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
بعد از برگزاری موفق سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی، کارگاه یادگیری عمیق و شبکه عصبی با همت پژوهشکده علوم شناختی و مغز دانشگاه شهید بهشتی و آکادمی لوپ برگزار خواهد شد.
📆 زمان: پنج شنبه ۲۵ اردیبهشت الی سه شنبه ۳۰ اردیبهشت
جهت ثبت نام میتوانید از این لینک استفاده کنید
🕒ساعت: ۱۴ الی ۱۷.۳۰
🔴 با ما همراه باشید
@CMPLab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
بعد از برگزاری موفق سمپوزیم یادگیری عمیق و شبکه های عصبی، کارگاه یادگیری عمیق و شبکه عصبی با همت پژوهشکده علوم شناختی و مغز دانشگاه شهید بهشتی و آکادمی لوپ برگزار خواهد شد.
📆 زمان: پنج شنبه ۲۵ اردیبهشت الی سه شنبه ۳۰ اردیبهشت
جهت ثبت نام میتوانید از این لینک استفاده کنید
🕒ساعت: ۱۴ الی ۱۷.۳۰
🔴 با ما همراه باشید
@CMPLab
@LoopAcademy
http://www.cmplab.ir
http://www.loopacademy.ir
📣 برنامه زمانی کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
(Deep Learning and Neural Networks Workshop)
⚙️ برگزار کنندگان: پژوهشکده علوم شناختی و مغز دانشگاه شهید بهشتی و آکادمی لوپ.
📅 تاریخ برگزاری کارگاه: ۲۵ الی ۳۰ اردیبهشت ماه ۹۹.
⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید.
📌 با ما همراه باشید
@CMPLab
@LoopAcademy
🌐 www.cmplab.ir
🌐 www.loopacademy.ir
(Deep Learning and Neural Networks Workshop)
⚙️ برگزار کنندگان: پژوهشکده علوم شناختی و مغز دانشگاه شهید بهشتی و آکادمی لوپ.
📅 تاریخ برگزاری کارگاه: ۲۵ الی ۳۰ اردیبهشت ماه ۹۹.
⭕️ برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید.
📌 با ما همراه باشید
@CMPLab
@LoopAcademy
🌐 www.cmplab.ir
🌐 www.loopacademy.ir
❌❌❌❌
آخرین مهلت ثبت نام کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی فردا شب می باشد.
❌❌❌❌
📌 لینک ثبت نام:
https://loopacademy.ir/courses/dl
⁉️ در کارگاه یادگیری عمیق چه مباحثی را پوشش می دهید، این دوره برای چه افرادی مناسب است؟
💭 در کارگاه یادگیری عمیق سرفصل های مقدماتی و پیشرفته شبکه های عصبی از جمله شبکه های MLP که عموما برای طبقه بندی داده ها و تحلیل داده ها استفاده می شود، شبکه های CNN که معمولا برای طبقه بندی داده های تصویری استفاده میشود و کاربرد وسیعی در بینایی ماشین دارد و همینطور شبکه های عصبی spiking که نوعی از شبکه های عصبی هستند که بیشتر شبیه مدل بیولوزیکی شبکه های عصبی هستند که به عنوان پلی میان علم یادگیری ماشین و علوم اعصاب می باشد مورد بحث قرار خواهد گرفت و سپس در بخش های Hands-on به پیاده سازی پروژه های عملی و برنامه نویسی این شبکه ها می پردازیم تا جایی که بتوانید برای حل مسئله های مختلف این شبکه ها را پیاده سازی کنید. این کارگاه می تواند برای تمامی علاقمندانی که می خواهند به این حوزه ورود پیدا کنند و افرادی که می خواهند مباحث پیشرفته را به خوبی فرا بگیرند مناسب خواهد بود. لازم به ذکر است که این مباحث به زبان فارسی ارائه خواهد شد.
آخرین مهلت ثبت نام کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی فردا شب می باشد.
❌❌❌❌
📌 لینک ثبت نام:
https://loopacademy.ir/courses/dl
⁉️ در کارگاه یادگیری عمیق چه مباحثی را پوشش می دهید، این دوره برای چه افرادی مناسب است؟
💭 در کارگاه یادگیری عمیق سرفصل های مقدماتی و پیشرفته شبکه های عصبی از جمله شبکه های MLP که عموما برای طبقه بندی داده ها و تحلیل داده ها استفاده می شود، شبکه های CNN که معمولا برای طبقه بندی داده های تصویری استفاده میشود و کاربرد وسیعی در بینایی ماشین دارد و همینطور شبکه های عصبی spiking که نوعی از شبکه های عصبی هستند که بیشتر شبیه مدل بیولوزیکی شبکه های عصبی هستند که به عنوان پلی میان علم یادگیری ماشین و علوم اعصاب می باشد مورد بحث قرار خواهد گرفت و سپس در بخش های Hands-on به پیاده سازی پروژه های عملی و برنامه نویسی این شبکه ها می پردازیم تا جایی که بتوانید برای حل مسئله های مختلف این شبکه ها را پیاده سازی کنید. این کارگاه می تواند برای تمامی علاقمندانی که می خواهند به این حوزه ورود پیدا کنند و افرادی که می خواهند مباحث پیشرفته را به خوبی فرا بگیرند مناسب خواهد بود. لازم به ذکر است که این مباحث به زبان فارسی ارائه خواهد شد.
❌❌❌❌
آخرین مهلت ثبت نام کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی فردا شب می باشد.
❌❌❌❌
📌 لینک ثبت نام:
https://loopacademy.ir/courses/dl
⁉️ مدرک کارگاه یادگیری عمیق از کجا صادر میشود، آیا قابل ترجمه است؟
💭 مدارک این دوره از طرف دانشگاه شهید بهشتی صادر خواهد شد و توسط معاونت آموزشی پژوهشکده علوم شناختی و مغز و همینطور دبیر علمی این دوره امضا خواهد شد که این مدرک معتبر بوده و قابل ترجمه می باشد.
آخرین مهلت ثبت نام کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی فردا شب می باشد.
❌❌❌❌
📌 لینک ثبت نام:
https://loopacademy.ir/courses/dl
⁉️ مدرک کارگاه یادگیری عمیق از کجا صادر میشود، آیا قابل ترجمه است؟
💭 مدارک این دوره از طرف دانشگاه شهید بهشتی صادر خواهد شد و توسط معاونت آموزشی پژوهشکده علوم شناختی و مغز و همینطور دبیر علمی این دوره امضا خواهد شد که این مدرک معتبر بوده و قابل ترجمه می باشد.
Computational and Mathematical Psychology Lab pinned «❌❌❌❌ آخرین مهلت ثبت نام کارگاه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی فردا شب می باشد. ❌❌❌❌ 📌 لینک ثبت نام: https://loopacademy.ir/courses/dl ⁉️ مدرک کارگاه یادگیری عمیق از کجا صادر میشود، آیا قابل ترجمه است؟ 💭 مدارک این دوره از طرف دانشگاه شهید بهشتی صادر خواهد…»