آکادمی اشکان مستوفی

نورون در شبکه عصبی یک واحد محاسباتی است که به‌طور مشابه با نورون‌های بیولوژیکی در مغز انسان عمل می‌کند. هر نورون در شبکه عصبی وظیفه دریافت اطلاعات از نورون‌های قبلی،

یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) هر دو زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند، اما تفاوت‌های کلیدی میان آن‌ها وجود دارد در ابتدا به صورت کلی به مفهوم این

LSTM مخفف Long Short-Term Memory یک نوع شبکه عصبی بازگشتی (RNN) است که در هوش مصنوعی و به خصوص برای پردازش داده‌های ترتیبی مانند سری‌های زمانی، متن و گفتار استفاده

NLP مخفف Natural Language Processing  یکی از شاخه های مهم هوش مصنوعی شبکه عصبی است که به تعامل میان ماشین و زبان انسانی می پردازد. هدف اصلی NLP این است

یکی از چالش‌های مهم برای کسب‌وکارها در ایران استفاده از روش های کاربردی دیجیتال مارکتینگ به‌ویژه در شرایط اقتصادی سخت که فشارهای زیادی بر بازار وارد می‌شود. ما در این

شبکه‌های عصبی یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که برای حل مسائل پیچیده و تشخیص الگوها استفاده می‌شوند. Mlp Classifier در شبکه عصبی چیست؟ یکی از انواع شبکه‌های عصبی

پولینگ Pooling یکی از تکنیک‌های مهم در شبکه‌های عصبی است که بهبود عملکرد و سرعت انتقال داده‌ها را تضمین می‌کند. این تکنیک از اهمیت بسیاری برخوردار است و در انواع

کانولوشنال عمیق Convolutional Neural Networks یا CNN، یکی از مدل‌های محبوب در زمینه یادگیری عمیق است که برای تشخیص الگوها در تصاویر و ویدیوها استفاده می‌شود. اما تاریخچه و تکامل

Representation learning یکی از مفاهیم کلیدی در حوزه یادگیری عمیق است که به کمک آن می‌توان اطلاعات پنهان و معنایی از داده‌ها را استخراج کرد. در شبکه‌های عصبی، representation learning