0
سبد خرید شما خالیست!
میتواند برای مشاهده محصولات بیشتر به صفحات زیر بروید :
افزودن به لیست علاقه مندی ها

آموزش شبکه عصبی در MATLAB (مهندسی عمران)

دسته بندی: مهندسی عمران
جزئیات دوره بیشتر
  • پیش نیاز: متلب مقدماتی
  • مدت دوره : 8 ساعت
  • نحوه برگزاری: آنلاین و حضوری (هنگام ثبت نام با هماهنگی)
  • فیلم دوره: دارد
  • مدرک ارائه شده: لاتین پارس پژوهان و فنی حرفه ای
  • زمان برگزاری: آخر هفته ها (هفته ای یک جلسه) با هماهنگی
  • شماره های تماس: 021-88322992-88322993 داخلی (111)
مشاهده بیشتر + مشاهده کمتر -
امتیاز محصول
دپارتمان : دپارتمان عمران
690٬000 تخفیف
در حال برنامه ریزی
این دوره در حال برنامه ریزی برگزاری است. از طریق همین صفحه و شبکه های اجتماعی زمان دقیق آن اطلاع رسانی خواهد شد.
به من اطلاع بده

معرفی دوره آموزشی  شبکه عصبی در MATLAB (متلب)

در دنیای مدرن و به خصوص در حوزه‌های مختلف مهندسی مانند عمران، استفاده از روش‌های پیشرفته تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. یکی از این روش‌ها که در سال‌های اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده، شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این ابزار قدرتمند در متلب می‌تواند به طرز قابل توجهی در حل مسائل پیچیده و پیش‌ بینی‌های دقیق در پروژه‌های عمرانی کمک کند.

در دنیای امروز، جایی که پیچیدگی‌ها و حجم داده‌ها در پروژه‌های عمرانی به شدت افزایش یافته، نیاز به استفاده از تکنیک‌هایی که قادر به شبیه‌سازی و پیش ‌بینی رفتار سیستم‌های پیچیده باشند، امری ضروری است. شبکه‌های عصبی به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این نیاز را به خوبی برآورده می‌کند. این ابزار می‌تواند به مهندسان عمران کمک کند تا رفتار سازه‌ها را تحت شرایط مختلف پیش ‌بینی کرده و عملکرد بهینه آن‌ها را شبیه‌سازی کنند.

کاربردهای یادگیری شبکه عصبی در MATLAB

  1. مدل‌سازی رفتار خاک، پیش ‌بینی استحکام مصالح و شبیه‌سازی رفتار بتن و فولاد
  2. شبیه‌سازی لرزش‌های زمین، تحلیل داده‌های تجربی پروژه‌های ساخت و ساز 
  3. پیش‌ بینی رفتار سازه‌ها تحت بارهای مختلف
  4. طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها و شبیه‌سازی عملکرد سیستم‌های پیچیده
  5. تحلیل و پیش ‌بینی عمر مفید مصالح و سازه‌ها
  6. شبیه‌سازی جریان آب، تحلیل سیلاب و پیش‌ بینی هزینه‌های پروژه‌های عمرانی
  7. بهینه‌سازی مصرف انرژی، تحلیل عملکرد سیستم‌های تهویه و گرمایش و بهینه‌سازی فرآیندهای ساخت و تولید

سرفصل‌های آموزش شبکه عصبی در متلب

  1. معرفی شبکه‌های عصبی
    پرسپترون تک و چند لایه
    تئوری
    مدل‌سازی ریاضی
    ترکیبات منطقی تک و چند لایه
    بررسی روش‌های بهینه‌سازی
    کلاسیک: Levenberg - Marquardt - Gradient Descend
    Adaptive Learning - Back Propagation
    هوشمند
    معرفی کاربردهای شبکه عصبی
    Modeling & Function Approximation
    Classification & Vector Quantization
    Associated Memory - Compression
    Optimization - System Identification - Control
  2. معرفی شبکه‌های عصبی شعاعی 
  3. معرفی روش‌های آموزش کلاسیک و هوشمند و کد نویسی آن‌ها 
  4. معرفی سری‌های زمان و کد نویسی آن‌ها 
  5. معرفی شبکه‌های عصبی هالیفیلد و رقابتی و نگاشت SOM 
  6. یادگیری غیر نظارتی و الگوریتم K-means 
  7. معرفی ماشین‌ بردار پشتیبان و کلاسترینگ و رگرسیون آن

پیش‌ نیاز دوره شبکه عصبی در متلب

دوره آموزشی شبکه عصبی در متلب  نیاز به یادگیری دوره متلب مقدماتی دارد.

گواهینامه دوره شبکه عصبی در MATLAB

پس از اتمام دوره، به شرکت ‌کنندگان مدرک لاتین از گروه آموزشی پارس پژوهان و مدرک فنی حرفه‌ای تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در دوره شبکه عصبی در متلب (MATLAB) چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

  1. تسلط بر مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مانند پرسپترون تک و چند لایه، مدل‌سازی ریاضی و توانایی درک ترکیبات منطقی در این شبکه‌
  2. یادگیری تکنیک‌های کلاسیک مانند Levenberg-Marquardt، Gradient Descent و Back Propagation برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  3. آشنایی با روش‌های هوشمند و کاربرد آن‌ها در یادگیری شبکه‌های عصبی به کمک الگوریتم‌های Adaptive Learning  و هوش مصنوعی 
  4. تسلط بر کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی، تقریب توابع، طبقه ‌بندی، شناسایی الگو، فشرده‌سازی داده‌ها، بهینه‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌ها
  5. یادگیری نحوه استفاده و مدل‌سازی شبکه‌های عصبی شعاعی برای کاربردهای خاص
  6. توانایی پیاده‌سازی روش‌های آموزشی کلاسیک و هوشمند در شبکه‌های عصبی، مانند الگوریتم‌های آموزش نظارتی و غیرنظارتی
  7. آشنایی با تحلیل و مدل‌سازی سری‌های زمانی و توانایی کد نویسی این الگوریتم‌ها برای پیش ‌بینی و تحلیل داده‌های زمانی
  8. توانایی طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی هالیفیلد و رقابتی به همراه استفاده از نگاشت‌های SOM برای خوشه‌ بندی و یادگیری غیر نظارتی
  9. تسلط بر الگوریتم‌های خوشه ‌بندی مانند K-means و استفاده از آن‌ها برای یادگیری غیر نظارتی و شبیه‌سازی مسائل پیچیده
  10. درک نحوه استفاده از ماشین‌ بردار پشتیبان برای رگرسیون و کلاسترینگ و توانایی پیاده‌سازی این روش‌ها در پروژه‌های عملی

سوالات متداول

  • شبکه‌های عصبی شعاعی (RBF) چه کاربردهایی دارند؟
    شبکه‌های عصبی شعاعی برای مسائل پیش‌ بینی و طبقه ‌بندی به ویژه در کاربردهایی مانند فشرده‌سازی داده‌ها، شبیه‌سازی سیستم‌ها و بهینه‌سازی عملکرد استفاده می‌شوند.
  • آیا شبکه‌های عصبی فقط برای داده‌های عددی کاربرد دارند؟
    خیر، شبکه‌های عصبی می‌توانند به خوبی برای انواع مختلف داده‌ها مانند تصاویر، متون، داده‌های سری زمانی و حتی داده‌های صوتی نیز مورد استفاده قرار گیرند.
  • آیا آموزه‌های این دوره در پروژه‌های واقعی قابل استفاده است؟
    بله، در این دوره تمامی مهارت‌ها و دانش‌هایی که در پروژه‌های واقعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، آموزش ‌داده‌ خواهد شد.

 

  • توضیحات دوره
  • مشخصات
  • نقد و بررسی
توضیحات دوره

معرفی دوره آموزشی  شبکه عصبی در MATLAB (متلب)

در دنیای مدرن و به خصوص در حوزه‌های مختلف مهندسی مانند عمران، استفاده از روش‌های پیشرفته تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. یکی از این روش‌ها که در سال‌های اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده، شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این ابزار قدرتمند در متلب می‌تواند به طرز قابل توجهی در حل مسائل پیچیده و پیش‌ بینی‌های دقیق در پروژه‌های عمرانی کمک کند.

در دنیای امروز، جایی که پیچیدگی‌ها و حجم داده‌ها در پروژه‌های عمرانی به شدت افزایش یافته، نیاز به استفاده از تکنیک‌هایی که قادر به شبیه‌سازی و پیش ‌بینی رفتار سیستم‌های پیچیده باشند، امری ضروری است. شبکه‌های عصبی به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این نیاز را به خوبی برآورده می‌کند. این ابزار می‌تواند به مهندسان عمران کمک کند تا رفتار سازه‌ها را تحت شرایط مختلف پیش ‌بینی کرده و عملکرد بهینه آن‌ها را شبیه‌سازی کنند.

کاربردهای یادگیری شبکه عصبی در MATLAB

  1. مدل‌سازی رفتار خاک، پیش ‌بینی استحکام مصالح و شبیه‌سازی رفتار بتن و فولاد
  2. شبیه‌سازی لرزش‌های زمین، تحلیل داده‌های تجربی پروژه‌های ساخت و ساز 
  3. پیش‌ بینی رفتار سازه‌ها تحت بارهای مختلف
  4. طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها و شبیه‌سازی عملکرد سیستم‌های پیچیده
  5. تحلیل و پیش ‌بینی عمر مفید مصالح و سازه‌ها
  6. شبیه‌سازی جریان آب، تحلیل سیلاب و پیش‌ بینی هزینه‌های پروژه‌های عمرانی
  7. بهینه‌سازی مصرف انرژی، تحلیل عملکرد سیستم‌های تهویه و گرمایش و بهینه‌سازی فرآیندهای ساخت و تولید

سرفصل‌های آموزش شبکه عصبی در متلب

  1. معرفی شبکه‌های عصبی
    پرسپترون تک و چند لایه
    تئوری
    مدل‌سازی ریاضی
    ترکیبات منطقی تک و چند لایه
    بررسی روش‌های بهینه‌سازی
    کلاسیک: Levenberg - Marquardt - Gradient Descend
    Adaptive Learning - Back Propagation
    هوشمند
    معرفی کاربردهای شبکه عصبی
    Modeling & Function Approximation
    Classification & Vector Quantization
    Associated Memory - Compression
    Optimization - System Identification - Control
  2. معرفی شبکه‌های عصبی شعاعی 
  3. معرفی روش‌های آموزش کلاسیک و هوشمند و کد نویسی آن‌ها 
  4. معرفی سری‌های زمان و کد نویسی آن‌ها 
  5. معرفی شبکه‌های عصبی هالیفیلد و رقابتی و نگاشت SOM 
  6. یادگیری غیر نظارتی و الگوریتم K-means 
  7. معرفی ماشین‌ بردار پشتیبان و کلاسترینگ و رگرسیون آن

پیش‌ نیاز دوره شبکه عصبی در متلب

دوره آموزشی شبکه عصبی در متلب  نیاز به یادگیری دوره متلب مقدماتی دارد.

گواهینامه دوره شبکه عصبی در MATLAB

پس از اتمام دوره، به شرکت ‌کنندگان مدرک لاتین از گروه آموزشی پارس پژوهان و مدرک فنی حرفه‌ای تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در دوره شبکه عصبی در متلب (MATLAB) چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

  1. تسلط بر مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مانند پرسپترون تک و چند لایه، مدل‌سازی ریاضی و توانایی درک ترکیبات منطقی در این شبکه‌
  2. یادگیری تکنیک‌های کلاسیک مانند Levenberg-Marquardt، Gradient Descent و Back Propagation برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  3. آشنایی با روش‌های هوشمند و کاربرد آن‌ها در یادگیری شبکه‌های عصبی به کمک الگوریتم‌های Adaptive Learning  و هوش مصنوعی 
  4. تسلط بر کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی، تقریب توابع، طبقه ‌بندی، شناسایی الگو، فشرده‌سازی داده‌ها، بهینه‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌ها
  5. یادگیری نحوه استفاده و مدل‌سازی شبکه‌های عصبی شعاعی برای کاربردهای خاص
  6. توانایی پیاده‌سازی روش‌های آموزشی کلاسیک و هوشمند در شبکه‌های عصبی، مانند الگوریتم‌های آموزش نظارتی و غیرنظارتی
  7. آشنایی با تحلیل و مدل‌سازی سری‌های زمانی و توانایی کد نویسی این الگوریتم‌ها برای پیش ‌بینی و تحلیل داده‌های زمانی
  8. توانایی طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی هالیفیلد و رقابتی به همراه استفاده از نگاشت‌های SOM برای خوشه‌ بندی و یادگیری غیر نظارتی
  9. تسلط بر الگوریتم‌های خوشه ‌بندی مانند K-means و استفاده از آن‌ها برای یادگیری غیر نظارتی و شبیه‌سازی مسائل پیچیده
  10. درک نحوه استفاده از ماشین‌ بردار پشتیبان برای رگرسیون و کلاسترینگ و توانایی پیاده‌سازی این روش‌ها در پروژه‌های عملی

سوالات متداول

  • شبکه‌های عصبی شعاعی (RBF) چه کاربردهایی دارند؟
    شبکه‌های عصبی شعاعی برای مسائل پیش‌ بینی و طبقه ‌بندی به ویژه در کاربردهایی مانند فشرده‌سازی داده‌ها، شبیه‌سازی سیستم‌ها و بهینه‌سازی عملکرد استفاده می‌شوند.
  • آیا شبکه‌های عصبی فقط برای داده‌های عددی کاربرد دارند؟
    خیر، شبکه‌های عصبی می‌توانند به خوبی برای انواع مختلف داده‌ها مانند تصاویر، متون، داده‌های سری زمانی و حتی داده‌های صوتی نیز مورد استفاده قرار گیرند.
  • آیا آموزه‌های این دوره در پروژه‌های واقعی قابل استفاده است؟
    بله، در این دوره تمامی مهارت‌ها و دانش‌هایی که در پروژه‌های واقعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، آموزش ‌داده‌ خواهد شد.

 


افزودن نظر جدید
امتیاز محصول *
با انتخاب دکمه "ثبت نظر" موافقت خود را با قوانین انتشار محتوا در گروه آموزشی پارس پژوهان اعلام می‌کنم.
افزودن پرسش جدید
با انتخاب دکمه "ثبت پرسش" موافقت خود را با قوانین انتشار محتوا در گروه آموزشی پارس پژوهان اعلام می‌کنم.
اطلاع به من در زمان موجود شدن
0 سبد
بیشتر
دسته ها
جستجو
پروفایل
تماس
دسته بندی ها
دوره‌های فنی مهندسی
دوره‌های مدیریت
بازگشت به بالا