آموزش استفاده از شبکه عصبی مصنوعی بوسیله نرم افزار نروسولوشن

آموزش استفاده از شبکه عصبی مصنوعی بوسیله نرم افزار نروسولوشن

این بسته نرم افزاری دارای اکسون های فازی است و با انتخاب مناسب می توان از شیوه یادگیری فازی- عصبی نیز بهره گرفت، وجود DLL های مختلف مانند تبدیل فوریه و یا استفاده از ژنتیک الگوریتم برای پیش پردازش داده ها آن را به وسیله قدرتمندی تبدیل نموده و حتی در صورت نیاز کاربر می تواند DLL سفارشی خود را به نرم افزار اضافه نموده، در نهایت بعد از ساخت شبکه و اطمینان از کارکرد آن، می تواند کل شبکه را به صورت کدهای زبان C تبدیل و در اختیار کاربر قرار دهد و شما را از نوشتن یک برنامه خسته کننده و در عین حال نامطمئن آسوده کند، از طرفی آشنایی با این بسته نرم افزاری بسیار ساده بوده و دانش پژوهانی که حتی درک درستی از مفاهیم شبکه عصبی مصنوعی نداشته و دیگر کاربران حرفه ای را دربر می گیرد تا بتوانند به راحتی به اهداف خود برسند.

آموزش استفاده از شبکه عصبی مصنوعی بوسیله نرم افزار نروسولوشن

در چند دهه اخیر مسائلی مانند تشخیص گفتار، پیدا کردن معادلات پیچیده مانند لکه های خورشیدی، پیش بینی آینده بر مبنای اطلاعات گذشته و یا خوشه بندی اطلاعات،پیشرفت های قابل ملاحظه ای کرده و در این راستا روش های نوین مثل شبکه های عصبی مصنوعی به یاری آمده و مسائلی که حل آن دشوار و گاهی ناممکن بوده،به راحتی قابلیت تحلیل پیدا کرده و در این راستا برای تحقق دادن به حل این مشکلات،بسته های نرم افزاری متعددی از شبکه های عصبی مصنوعی پدید آمده، نروسولوشن یکی از این نرم افزارها است که برای هر رشته یا تخصص به راحتی قابل استفاده است،گرافیک های ساده و روش ایجاد شبکه به صورت یک رویه آسان، استفاده و فهم شبکه های عصبی مصنوعی را برای همگان امکان پذیر نموده به گونه ای که طیف وسیعی از مخاطبین را جذب نموده و یک ابزار قوی با قابلیت اطمینان در اختیار دانش پژوهان و محققین قرار داده است.

نروسولوشن علاوه بر اینکه به صورت هوشمند شبکه مورد نیاز را ایجاد می کند، اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهد تا میزان کارایی شبکه را بدانید ضمن اینکه با دو روش تست مواجه هستیم، روش اول تعدادی از الگوها را خود برای تست انتخاب نموده در حال که در روش دوم نوعی تست موسوم به Cross Validation را انجام می دهد که در زمان تربیت شبکه الگوهای جلوتر را تست می کند تا از عمل صحیح تربیت اطمینان پیدا کند و با روش های متعدد مانع از این می شود شبکه در مینیم های لوکال قرار گیرد، نروسولوشن از ابزار موجود در اکسل نیز می تواند استفاده کند و سهولت بیشتری برای مخاطب ایجاد کند.

این بسته نرم افزاری دارای اکسون های فازی است و با انتخاب مناسب می توان از شیوه یادگیری فازی- عصبی نیز بهره گرفت، وجود DLL های مختلف مانند تبدیل فوریه و یا استفاده از ژنتیک الگوریتم برای پیش پردازش داده ها آن را به وسیله قدرتمندی تبدیل نموده و حتی در صورت نیاز کاربر می تواند DLL سفارشی خود را به نرم افزار اضافه نموده، در نهایت بعد از ساخت شبکه و اطمینان از کارکرد آن، می تواند کل شبکه را به صورت کدهای زبان C تبدیل و در اختیار کاربر قرار دهد و شما را از نوشتن یک برنامه خسته کننده و در عین حال نامطمئن آسوده کند، از طرفی آشنایی با این بسته نرم افزاری بسیار ساده بوده و دانش پژوهانی که حتی درک درستی از مفاهیم شبکه عصبی مصنوعی نداشته و دیگر کاربران حرفه ای را دربر می گیرد تا بتوانند به راحتی به اهداف خود برسند.

دانش پژوهانی که قصد استفاده از این بسته نرم افزاری را دارند به دو دسته تقسیم می شوند، افراد مبتدی و ناآشنا با شبکه عصبی، افراد با تخصص در این زمینه، برای گروه اول آشنایی با سیستم عامل و نحوه کار کردن با فایل های متنی و نحوه استفاده از نرم افزار اکسل کافی است، اما گروه دوم دانستن مفاهیم تخصصی مثل نحوه عملکرد DLL و ساخت آن، آشنایی با زبان C و کار کردن با ماکروها را نیز باید بدانند، علاوه بر این گروه دوم باید از دانش کافی در زمینه پارامترهای نحوه کار شبکه، نظیر MSE ویا ضریب همبستگی و مانند آن، برخوردار باشند.

 

 

برای مشاهده جزئیات و تهیه آموزش استفاده از شبکه عصبی مصنوعی بوسیله نرم افزار نروسولوشن به این لینک (+) مراجعه نمایید.

 

فهرست سرفصل ها و رئوس مطالب مطرح شده در این مجموعه آموزشی، در ادامه آمده است:

  • درس یکم: معرفی نرم افزار و کاربردها
    • ساخت شبکه با استفاده از مؤلفه های موجود و اجرای یک مثال توسط فایل های متنی
    • ساخت شبکه با استفاده از ابزار نرو سولوشن (NBuilder) و اجرای یک مثال توسط فایل های متنی
  • درس دوم: ساخت شبکه توسط اکسل
    • تگ گذاری ستون ها و ردیف ها
    • ایجاد شبکه
    • بررسی گزارش
    • محدودیت ها و مزایا
  • درس سوم: تولید شبکه توسط روش هوشمند (NExpert)
    • کلاس بندی داده ها (Classification)
    • پیدا کردن تابع تقریبی وابسته به داده ها (Function Approximation)
    • پیشگوئی آینده با استفاده از داده های موجود (Predication)
    • خوشه بندی داده ها و یا کلاس بندی غیر نظارتی (Clustering)
  • درس چهارم: ابزارهای گرافیکی و تولید کد
    • معرفی ابزارهای گرافیکی برای فهم بهتر عملکرد شبکه (Probes)
    • تولید کد به زبان c، استفاده از ماکرو

 

 

برای مشاهده جزئیات و تهیه آموزش استفاده از شبکه عصبی مصنوعی بوسیله نرم افزار نروسولوشن به این لینک (+) مراجعه نمایید.

 

مفید برای رشته های

  • برق
  • کنترل
  • هوش ماشین
  • هوش مصنوعی
  • متالوژی
  • معادن
  • هوا و فضا

 

پیش نیازهای علمی

  • کامپیوتر
  • آمار و احتمال
  • ریاضی

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *