فصل چهارم این هفته تکمیل میشه
مباحثی که در فصل جدید آموزش داده ایم.
🔹شبکه عصبی پرسپترون تک لایه
▪️ قانون یادگیری پرسپترون
▪️ قانون یادگیری LMS
🔻وینرهاف
🔺گرادیان نزولی

🔹 شبکه عصبی پرسپترون چندلایه
🔺 قانون یادگیری پس انتشار خطا

🔬تجزیه و تحلیل عملکرد لایه های شبکه عصبی چند لایه
🔬نحوه انجام مسائل کلاسبندی با شبکه‌های عصبی
🔬 نحوه انجام مسائل رگرسیون با شبکه‌های عصبی

✅ پروژه های انجام شده

1⃣ تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه‌های عصبی

2⃣ تشخیص نوع گل زنبق ( iris) با استفاده از شبکه‌های عصبی

3⃣ تخمین میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه‌های عصبی

4⃣ تخمین زاویه مفصل مچ پا از روی سیگنال #sEMG با استفاده از شبکه‌های عصبی


🔺🔻🔺🔻🔺🔻🔺🔻🔺
🔹مفهوم مسئله بهینه سازی
🔹فرق بین مسئله بهینه سازی مقید و نامقید
🔹قضیه لاگرانژ
🔹 مسئله linear programming
🔹 مسئله quadratic programming
🔹فاصله بین خط و نقاط
🔹تئوری و اثبات مباحث ریاضی SVM

🔹 hard margin svm
🔹soft margin svm
🔹 nonlinear svm
🔹 multi class svm

🔺support vector regression
🔹linear
🔹nonlinear

✅ پروژه های انجام شده

1⃣ تشخیص سرطان سینه با استفاده از SVM

2⃣ تشخیص نوع گل زنبق ( iris) با استفاده از SVM

3⃣ تخمین میزان آلودگی هوا با استفاده از SVR

4⃣ تخمین زاویه مفصل مچ پا از روی سیگنال #sEMG با استفاده از SVR

#پترن و #یادگیری_ماشین
➖➖➖➖➖➖➖➖
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی

جلسه پنجم: تئوری و پیاده سازی فیلتر مکانی مشترک (CSP)

خلاصه: در این جلسه در ابتدا تئوری فیلتر مکانی مشترک( csp) آموزش داده شده و سپس به صورت مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی میشود و به صورت شکلی در هر مرحله اثر اعمال این فیلتر توضیح داده میشود. برای اینکه درک مطالب راحتتر باشد، در ابتدای جلسه مفاهیم اولیه از قبیل ماتریس کواریانس و کاهش بعد توضیح داده میشود و همچنین الگوریتم PCA در متلب مرحله به مرحله پیاده سازی میشود تا کاربر با رویکرد کاهش بعد در ابتدای جلسه آشنا شده و با دید بهتری الگوریتم csp را یاد بگیرد.

🧑‍💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو

🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/

#پردازش_سیگنال
#پیاده‌سازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG
#Machine_learning

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی

جلسه ششم: تئوری و پیاده سازی FBCSP

خلاصه: یکی از ایرادات فیلتر مکانیCSP اینه که برای فیلترینگ داده در ابتدا یک باند فرکانسی خاص مشخص میشود و این در حالی هست که در هر فرد این رنج میتونه متغیر باشه. فیلتر مکانی FBCSP یک روش معروفی هست که این ایراد CSP رو برطرف میکنه. در این جلسه الگوریتم FBCSP را طبق یک مقاله تخصصی در متلب #مرحله_به_مرحله پیاده سازی کرده و روی داده های واقعی BCI Competition اعمال میکنیم. در ادامه این الگوریتم یک روش #انتخاب_ویژگی هم پیاده سازی کرده ایم تا از بین ویژگی های بدست آمده، بهترین ویژگی ها انتخاب شوند.

🧑‍💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو

🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/

#پردازش_سیگنال
#پیاده‌سازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG #FBCSP
#Machine_learning

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی

جلسه هشتم: انجام پروژه های چندکلاسه تسک تصور حرکتی

خلاصه: الگوریتم csp برای داده های دو کلاسه ارائه شده و اگه بخواهیم برای داده های #چندکلاسه استفاده کنیم لازمه که در این الگوریتم رو برای داده های چندکلاسه با یک تکنیکی #تعمیم دهیم.
در این جلسه در ابتدا نحوه تبدیل داده به فرمت gdf سایت bci competition رو به فرمت .mat توضیح میدهیم سپس الگوریتم csp رو با دو روش ذکر شده در #مقاله مرتبط تعمیم میدهیم و همچنین کلاسبند SVM رو برای داده های چندکلاسه تعمیم میدهیم و یک پروژه عملی با کمک این الگوریتم طبق مقاله تخصصی انجام میدهیم تا با نحوه انجام پروژه های چند کلاسه هم آشنا شوید.

🧑‍💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو

🌀جهت تهیه پکیج آموزشی به سایت زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/
#پردازش_سیگنال
#پیاده‌سازی_مقاله
#پروژه_عملی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#یادگیری_ماشین
#فیلترهای_مکانی_مشترک
#csp #bci #EEG #GDF
#Machine_learning

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

فصل 4(بخش دوم): تئوری و پیاده‌سازی ماشین بردار پشتیبان(SVM) و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)

🔹شبکه عصبی پرسپترون تک لایه
▪️ قانون یادگیری پرسپترون
▪️ قانون یادگیری LMS
🔻وینرهاف
🔺گرادیان نزولی

🔹 شبکه عصبی پرسپترون چندلایه
🔺 قانون یادگیری پس انتشار خطا

🔬تجزیه و تحلیل عملکرد لایه های شبکه عصبی چند لایه
🔬نحوه انجام مسائل کلاسبندی با شبکه‌های عصبی
🔬 نحوه انجام مسائل رگرسیون با شبکه‌های عصبی

✅ پروژه های انجام شده

1⃣ تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه‌های عصبی

2⃣ تشخیص نوع گل زنبق ( iris) با استفاده از شبکه‌های عصبی

3⃣ تخمین میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه‌های عصبی

4⃣ تخمین زاویه مفصل مچ پا از روی سیگنال #sEMG با استفاده از شبکه‌های عصبی


🔺🔻🔺🔻🔺🔻🔺🔻🔺
🔹مفهوم مسئله بهینه سازی
🔹فرق بین مسئله بهینه سازی مقید و نامقید
🔹قضیه لاگرانژ
🔹 مسئله linear programming
🔹 مسئله quadratic programming
🔹فاصله بین خط و نقاط
🔹تئوری و اثبات مباحث ریاضی SVM

🔹 hard margin svm
🔹soft margin svm
🔹 nonlinear svm

✅نحوه تعمیم svm برای مسائل چند کلاسه
🔹 تکنیک یکی در مقابل همه
🔹 تکنیک یکی در مقابل یکی

✅ نحوه تعمیم svm برای مسائل رگرسیون

🔺support vector regression
🔹linear
🔹nonlinear

✅ پروژه های انجام شده

1⃣ تشخیص سرطان سینه با استفاده از SVM

2⃣ تشخیص نوع گل زنبق ( iris) با استفاده از SVM

3⃣ تخمین میزان آلودگی هوا با استفاده از SVR

4⃣ تخمین زاویه مفصل مچ پا از روی سیگنال #sEMG با استفاده از SVR

#پترن و #یادگیری_ماشین
#SVM
#SVR
#MLP
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
محتوای پکیج آموزشی:

🔹ویدیوی آموزشی تمامی جلسات
🔹کدهای متلب نوشته شده برای پروژه های انجام شده و جلسات آموزشی
🔹مقالات پیاده سازی شده و مراجع استفاده شده در آموزش
🔹گزارش پروژه های انجام شده در قالب Word و pdf
🔹جزوه دست نویس مدرس
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مدت زمان ویدیوهای آموزشی : 35 ساعت
مدرس: محمد نوری زاده چرلو


جزئیات بیشتر 👇👇
https://onlinebme.com/product/svm/

➖➖➖➖➖➖➖➖
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

🎁پکیج جامع فصل های اول تا چهارم پترن و یادگیری ماشین ( از بیزین تا SVM)


✅ این پکیج شامل تمام مباحث آموزش داده شده در 4 فصل دوره شناسایی الگو و یادگیری ماشین است.

فصل اول: مقدمه ای بر شناسایی الگو و یادگیری ماشین

فصل دوم: کلاسبندهای پارامتری
🔹بیزین
🔸ماکزیمم شباهت
🔹حداقل فاصبله اقلیدسی
🔸حداقل فاصله ماهالانوبیس

فصل سوم: روشهای ارزیابی و پارمترهای ارزیابی 

⚫️پارامترهای ارزیابی مسائل کلاسبندی (ماتریس کانفیوژن، صحت، حساسیت، اختصاصیت کلاسبندی)
🟢 روش ارزیابی the hold out method
🔴 روش ارزیابی k-fold cross validation
🟣 روش ارزیابی leave one out
🟢 روش ارزیابی random sub-sampling

⚫️نحوه انتخاب مدل بهینه با روش cross validation

فصل چهارم: الگوریتمهای غیرپارامتری در بحثهای رگرسیون و کلاسبندی

🔶الگوریتم نزدیکترین همسایه(knn)
🔷الگوریتم نزدیکترین همسایه وزندار (wknn)
🔶شبکه عصبی پرسپترون تک لایه
🔷شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
🔶ماشین بردار پشتیبان خطی(SVM)
🔷ماشین بردار پشتیبان غیرخطی(nonlinear SVM)
🟢ماشین بردار پشتیبان در مسائل رگرسیون (SVR)
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
 🌀 جهت تهیه پکیج آموزشی چهار فصل دوره پترن و یادگیری ماشین به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#پترن #یادگیری_ماشین
#پروژه_عملی #پیاده‌سازی_مقاله #پروژه‌های_درسی #پایان_نامه
#پروژه_محور
➖➖➖➖➖➖➖➖
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 در این ویدیو فرق بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق رو توضیح میدهیم

👨‍💻مدرس: محمد نوری زاده چرلو

#هوش_مصنوعی
#یادگیری_ماشین
#یادگیری_عمیق
اطلاعات بیشتر:

https://onlinebme.com/unit/difference-between-ai-machine-learning-and-deep-learning/?id=4621

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 1-3
۱-مقدمه ای بر شناسایی الگو و یادگیری ماشین
۲- تخمین ماکزیمم شباهت
۳- طبقه بند بیزین
۴- طبقه بند حداقل فاصله اقلیدسی
۵- طبقه بند حداقل فاصله ماهالانوبیس
6- پروژه های عملی

7- روشها و پارامترهای ارزیابی مدل یادگیری ماشین

⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 4- بخش اول
1- knn
2- wknn1( article1)
3- wknn2( article2)
4- knn in regression
5- classifcation projects
6- regression projects

⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 4- بخش دوم و سوم
🔹شبکه عصبی
1- نورون و اجزای آن
2- پرسپترون تک لایه
3- قانون یادگیری LMS
4- شبکه عصبی در مسائل رگرسیون
5- شبکه عصبی‌ پرسپترون چندلایه
6- پروژه های عملی طبقه بندی به شبکه عصبی
7- پروژه های عملی رگرسیون به شبکه عصبی

🔹 ماشین بردار پشتیبان svm
1- مسائل بهینه سازی
2- فاصله یک نقطه از خط
3- hard margin svm
4- soft margin svm
5- non linear SVM
6- multi class svm - OVO
7- multi class svm - OVR
8- Support vector regression
9- classification projects with svm
10- regression projects with svm



⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season-1-4-packages-pattern-recognition/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 5- یادگیری جمعی
🟣پیاده سازی تکنیکهای یادگیری جمعی در مسائل کلاسبندی و رگرسیون:
🔹 Voting
🔹 Stacking
🔹 Bagging
🔺 tree
🔻 knn
🔺svm

🔹 Boosting
🔻SVM-AdaBoost
🔺LDA-AdaBoost
🔻Perceptron-AdaBoost
🔺KNN-AdaBoost
🔻TREE-AdaBoost
🔺ELM-AdaBoost
🔻WELM-AdaBoost
▪️AdaBoost.RT


⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

فصل ششم: تئوری و پیاده سازی الگوریتمهای کاهش بعد PCA و LDA

🔹 feature conditioning
🔹 feature mapping
🔹 PCA
🔻dimension reduction
🔺classification
🔹 LDA
🔻dimension reduction
🔺classification
⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/dimension-reduction-using-lda-pca

#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📝#جزوه_خام دوره "پترن و یادگیری ماشین"
🔵اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
✅ 140 ساعت ویدیوی آموزشی به همراه کدهای متلب پروژه ها و مقالات پیاده سازی شده👌

🔲 فصل 7: انتخاب ویژگی(featureselection)

🔲 مقدمه ای بر انتخاب ویژگی
🔳 انتخاب ویژگی با روشهای اسکالر ( Filter methods)
🟣 انتخاب ویژگی با تست آماری ttest
🔵 انتخاب ویژگی با روش تجزیه و تحلیل واریانسها( anova)
🟢  انتخاب ویژگی با نرخ تفکیک پذیری فیشر(FDR)
🔴 انتخاب ویژگی با اطلاعات متقابل (mutual information) 

🔲 انتخاب ویژگی با روشهای برداری(ترکیبی)-  wrapper methods

🔹 feature conditioning
🔹filter methods feature Selection
🔹 ttsest
🔹 anova
🔻tvalue
🔻fvalue
🔺pvalue
🔹 fisher discriminant ratio
🔹 mutual information
🔹wrapper methods
🔹 sequential forward feature Selection
🔹 filter methods with wrapper methods

⭕️ جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇
🌀https://onlinebme.com/product/season07-featrue-selection
#دوره #پترن و #یادگیری_ماشین
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

اینم از واکنش ما وقتی مدلمون رو داده تست هم خوب عمل میکنه😅
#یادگیری_ماشین
#شبکه_عصبی
#شناسایی_الگو
@onlinebme

🙊 یادگیری ماشین چیست؟
در این ویدیو مفهوم یادگیری ماشین به زبان ساده توضیح داده می‌شود.
🧑‍💻مترجم: امیررضا جهانی
#یادگیری_ماشین
#شناسایی_الگو
⭕️ ویدیوهای مرتبط👇
https://onlinebme.com/course/machine-learning-in-matlab/

@onlinebme

#یادگیری_ماشین
@onlinebme

رباتهای جنگجوی سامورایی 😅
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین
#رباتیک

@onlinebme

✅ دوره شناسایی الگو و یادگیری ماشین
‌⚠️ اولین دوره جامع و تخصصی در ایران
‌⚠️ 140 ساعت ویدیوی آموزشی

‌🔹آموزش تئوری و مباحث ریاضیاتی طبق مراجع معتبر
‌🔹پیاده‌سازی مرحله به مرحله الگوریتمها
‌🔹انجام پروژه های عملی و تخصصی
‌🔹پیاده سازی گام به گام مقالات تخصصی


‌⭕️⭕️ فصل اول: مقدمه ای بر یادگیری ماشین و شناسایی الگو

‌⭕️⭕️ فصل دوم: طبقه بندهای پارامتری
‌🔺بیزین
‌🔺توزیع نرمال
‌🔺ماکزیمم شباهت
‌🔺حداقل فاصله اقلیدسی
‌🔺حداقل فاصله ماهالانوبیس

‌⭕️⭕️ فصل سوم: روشها و پارامترهای ارزیابی
‌🔺confusion matrix
‌🔺the hold out method
‌🔺K-fold cross validation
‌🔺leave one out validation
‌🔺 random subsampling validation

‌⭕️⭕️ الگوریتمهای غیر پارامتری
‌🔹 knn
‌🔹wknn
‌🔹knn / wknn in regression

‌🔺slp
‌🔺adaline
‌🔺MLP

‌🔹 Hard-margin SVM
‌🔹 Soft-margin SVM
‌🔹non-linear SVM
‌🔹 linear- SVR
‌🔹 non-linear SVR

‌⭕️⭕️ فصل پنجم: یادگیری جمعی
‌🔹 Voting
‌🔹 Stacking
‌🔹 Bagging
‌🔹 Boosting
‌🔻 KNN ada-boost
‌ 🔺 SLP ada-boost
‌ 🔻 ELM ada-boost
‌ 🔺 LDA ada-boost
‌ 🔻 TREE ada-boost
‌ 🔺 SVM ada-boost

‌⭕️⭕️ فصل ششم: کاهش بعد
‌🔹 PCA
‌🔹 LDA
‌🔻 PCA as a classifier
‌🔺 LDA as a classifier

‌⭕️⭕️ فصل هفتم: انتخاب ویژگی
‌🔹 T-test
‌🔹 Anova
‌🔹 FDR
‌🔹 Mutual information
‌🔹 SFFS

‌⭕️⭕️ فصل هشتم: خوشه بندی
‌🔹 Fcm
‌🔹 K-means
‌🔹 G-means

‌✅در طول دوره علاوه بر آموزش تئوری و پیاده‌سازی روشها ، پروژه های تخصصی زیادی انجام شده است که دوستان میتوانند در پروژه های درسی یا پایان نامه خودشون استفاده کنند👌😊


#یادگیری_ماشین
#شناسایی_الگو
#machinelearing
#pattern_recognition

‌🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

https://www.instagram.com/p/CJPSTRWpFDG/?igshid=si3mdifspwga

‌واسط مغز کامپیوتر مبتنی بر SSVEP

coming soon!🖐
#واسط_مغز_کامپیوتر
#پردازش_سیگنال_مغزی
#یادگیری_ماشین
#SSVEP
#BCI
#EEG
#machinelearing
#brain_computer_interface

@onlinebme
https://www.instagram.com/p/CJRkOPbpmls/?igshid=24rhb7t0woin

‌✅ رباتی که  میتواند  Jenga بازی کند!

‌⭕ آلبرتو رودریگز ، استادیار مهندسی مکانیک و اعضای آزمایشگاه MCube MIT توانسته رباتی بسازد که بتواند با کمک یادگیری ماشین نحوه بازی کردن جنگا(Jenga)  را یاد بگیرد.
🔷️ برخلاف الگوریتمهای یادگیری ماشین رایج، این ربات برای تخمین بهترین حرکت بعدی، از داده زیادی استفاده نمی‌کند!
🔶️ این ربات از یک مدل سلسله مراتبی استفاده میکند و همین باعث میشود که به خوبی قطعات را به نرمی جدا کند.
🔷️این فناوری می تواند در ربات‌ها برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد، عمده این موارد در ساخت خطوط مونتاژ خواهد بود!
 
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین

@onlinebme