شبکه‌های عصبی مصنوعی الهام‌گرفته از ساختار مغز انسان، ابزار قدرتمندی در یادگیری ماشین هستند. این مقاله به بررسی پرسیپترون‌های چندلایه می‌پردازد که یکی از انواع مهم شبکه‌های عصبی است و نقش کلیدی در شناسایی الگوها و روابط پیچیده داده‌ها دارد.

شبکه‌های عصبی خطی از ساده‌ترین انواع شبکه‌های عصبی هستند که می‌توانند برای حل مسائل مختلف از جمله رگرسیون و طبقه‌بندی به کار روند.

پایتورچ به دلیل سهولت استفاده، سرعت بالا، و انعطاف‌پذیری عالی، به یکی از ابزارهای محبوب در حوزه علم داده تبدیل شده است. ویژگی‌های برجسته شامل محاسبه خودکار مشتقات و گراف‌های محاسباتی دینامیک است که توسعه و آموزش مدل‌های پیچیده را ساده‌تر می‌کند

احتمال به میزان وقوع رویدادها اشاره دارد. وقتی یک رویداد رخ می‌دهد، مانند پرتاب یک توپ، انتخاب یک کارت از یک دسته، و غیره، باید یک احتمال با آن رویداد مرتبط باشد. از نظر ریاضیات، احتمال به نسبت نتایج مطلوب به تعداد کل نتایج ممکن اشاره دارد.

مشتق‌گیری اتوماتیک (AutoDiff) روشی برای محاسبه مشتقات توابع به صورت دقیق و خودکار با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری است. این روش با تحلیل مستقیم کدهایی که تابع را تعریف می‌کنند، مشتقات را به دست می‌آورد. برخلاف روش‌های عددی و نمادین، مشتق‌گیری اتوماتیک دقیق‌تر و کارآمدتر است.

می‌توان مجموعه داده‌های با کیفیتی ایجاد کرد که منجر به توسعه مدل‌های بینایی کامپیوتری دقیق‌تر و قابل اعتمادتر شوند.

حساب دیفرانسیل و انتگرال نرخ تغییرات و تجمع مقادیر را مطالعه می‌کند. دیفرانسیل به مشتقات و تغییرات لحظه‌ای توابع می‌پردازد و انتگرال مساحت زیر منحنی‌ها را محاسبه می‌کند. این مفاهیم در علوم و مهندسی برای تحلیل مسائل پیچیده و مدل‌سازی پدیده‌ها کاربرد دارند.

جبر خطی یکی از پایه‌های اساسی ریاضیات مدرن است و کاربردهای آن در زمینه‌های مختلفی از جمله علوم کامپیوتر، فیزیک و مهندسی گسترده است. این پست به توضیح مفاهیم کلیدی جبر خطی می‌پردازد و پایه‌ای محکم برای مطالعه بیشتر فراهم می‌کند.

برای یادگیری هر مبحثی مربوط به علوم کامپیوتر به ویژه هوش مصنوعی لازم است که پایه ی ریاضی خوبی داشته باشید.

یکی از محبوب‌ترین و کاربردی‌ترین روش‌ها برای توسعه نرم افزار، مدل "گیت فلو" (Git Flow) است که توسط Vincent Driessen معرفی شده است.

فرمت‌های حاشیه‌نویسی به نمایش‌ ساختار یافته برچسب‌های شی و جعبه‌های مرزی مرتبط با آنها در یک تصویر اشاره می‌کنند. این حاشیه‌نویسی‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل‌های بینایی کامپیوتری، به‌ویژه آن هایی که برای کارهایی مانند تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی نمونه و طبقه‌بندی تصویر استفاده می‌شوند، ضروری هستند.

یک میکروکنترلر مدار چیپی است که برای توسعه دهندگان و افرادی که علاقه مند به یادگیری و توسعه پروژه‌های کامپیوتری هستند، طراحی شده است. این دستگاه با قدرت پردازشی بالا و امکانات بسیار زیاد برای توسعه دهندگان ارائه می‌شود.

توسعه یک مدل تشخیص شی با عملکرد بالا می تواند چالش برانگیز باشد. برخی از معیارهای رایج مورد استفاده برای ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص اشیا را مورد بحث قرار داده و نکاتی را برای بهبود عملکرد مدل ارائه می‌دهیم.