Deep Learning Tutorial | Deep Learning Tutorial for Beginners | Neural Networ...Edureka!
This Edureka "Deep Learning Tutorial" (Blog: https://goo.gl/4zxMfU) will help you to understand about Deep Learning concepts in detail with multiple examples using TensorFlow. This Deep Learning tutorial is ideal for beginners who want to learn about deep learning, artificial intelligence, neural networks, tensorflow from scratch. Below are the topics covered in this tutorial:
1. What Is Deep Learning?
2. How Deep Learning Works?
3. Single Layer Perceptron (Early Deep Learning Models)
4. Single Layer Perceptron Examples
5. Limitations Of Single Layer Perceptron
6. Multi Layer Perceptron
7. Multi Layer Perceptron Examples
8. Demo on Deep Learning With TensorFlow
The TEF Canada is recognized as an official proof of French proficiency by Citizenship and Immigration Canada (CIC) and the Quebec Ministry of Immigration and Cultural Communities (MICC) for permanent residency applications, Quebec Selection Certificate applications and Canadian citizenship applications. It is a French language competency exam for francophones and non- native French learners which is designed to assess their linguistic skills in Speaking, Listening, Reading and Writing.
TEF Canada Exam Modules
The TEF Canada exam is comprised of the following 4 modules:
● Oral expression (Speaking) (EO): 15 minutes: Face-to-face with an examiner
● Oral comprehension (Listening) (CO): 40 minutes: Computer-based (Headphones are provided)
● Reading Comprehension (Reading) (CE): 60 minutes: Computer-based
● Written Expression (Writing) (EE): 60 minutes: Computer-based
فقط هنا تجد مخططات سنوية - مذكرات - معينات تربوية - محامل بيداغوجية - اختبارات - وثائق لكل المستويات و في كل المجالات
http://espace-maitres.blogspot.com/
Backpropagation And Gradient Descent In Neural Networks | Neural Network Tuto...Simplilearn
This presentation about backpropagation and gradient descent will cover the basics of how backpropagation and gradient descent plays a role in training neural networks - using an example on how to recognize the handwritten digits using a neural network. After predicting the results, you will see how to train the network using backpropagation to obtain the results with high accuracy. Backpropagation is the process of updating the parameters of a network to reduce the error in prediction. You will also understand how to calculate the loss function to measure the error in the model. Finally, you will see with the help of a graph, how to find the minimum of a function using gradient descent. Now, let’s get started with learning backpropagation and gradient descent in neural networks.
Why Deep Learning?
It is one of the most popular software platforms used for deep learning and contains powerful tools to help you build and implement artificial neural networks.
Advancements in deep learning are being seen in smartphone applications, creating efficiencies in the power grid, driving advancements in healthcare, improving agricultural yields, and helping us find solutions to climate change. With this Tensorflow course, you’ll build expertise in deep learning models, learn to operate TensorFlow to manage neural networks and interpret the results.
And according to payscale.com, the median salary for engineers with deep learning skills tops $120,000 per year.
You can gain in-depth knowledge of Deep Learning by taking our Deep Learning certification training course. With Simplilearn’s Deep Learning course, you will prepare for a career as a Deep Learning engineer as you master concepts and techniques including supervised and unsupervised learning, mathematical and heuristic aspects, and hands-on modeling to develop algorithms. Those who complete the course will be able to:
1. Understand the concepts of TensorFlow, its main functions, operations and the execution pipeline
2. Implement deep learning algorithms, understand neural networks and traverse the layers of data abstraction which will empower you to understand data like never before
3. Master and comprehend advanced topics such as convolutional neural networks, recurrent neural networks, training deep networks and high-level interfaces
4. Build deep learning models in TensorFlow and interpret the results
5. Understand the language and fundamental concepts of artificial neural networks
6. Troubleshoot and improve deep learning models
7. Build your own deep learning project
8. Differentiate between machine learning, deep learning, and artificial intelligence
Learn more at https://www.simplilearn.com/deep-learning-course-with-tensorflow-training
Deep Learning Tutorial | Deep Learning Tutorial for Beginners | Neural Networ...Edureka!
This Edureka "Deep Learning Tutorial" (Blog: https://goo.gl/4zxMfU) will help you to understand about Deep Learning concepts in detail with multiple examples using TensorFlow. This Deep Learning tutorial is ideal for beginners who want to learn about deep learning, artificial intelligence, neural networks, tensorflow from scratch. Below are the topics covered in this tutorial:
1. What Is Deep Learning?
2. How Deep Learning Works?
3. Single Layer Perceptron (Early Deep Learning Models)
4. Single Layer Perceptron Examples
5. Limitations Of Single Layer Perceptron
6. Multi Layer Perceptron
7. Multi Layer Perceptron Examples
8. Demo on Deep Learning With TensorFlow
The TEF Canada is recognized as an official proof of French proficiency by Citizenship and Immigration Canada (CIC) and the Quebec Ministry of Immigration and Cultural Communities (MICC) for permanent residency applications, Quebec Selection Certificate applications and Canadian citizenship applications. It is a French language competency exam for francophones and non- native French learners which is designed to assess their linguistic skills in Speaking, Listening, Reading and Writing.
TEF Canada Exam Modules
The TEF Canada exam is comprised of the following 4 modules:
● Oral expression (Speaking) (EO): 15 minutes: Face-to-face with an examiner
● Oral comprehension (Listening) (CO): 40 minutes: Computer-based (Headphones are provided)
● Reading Comprehension (Reading) (CE): 60 minutes: Computer-based
● Written Expression (Writing) (EE): 60 minutes: Computer-based
فقط هنا تجد مخططات سنوية - مذكرات - معينات تربوية - محامل بيداغوجية - اختبارات - وثائق لكل المستويات و في كل المجالات
http://espace-maitres.blogspot.com/
Backpropagation And Gradient Descent In Neural Networks | Neural Network Tuto...Simplilearn
This presentation about backpropagation and gradient descent will cover the basics of how backpropagation and gradient descent plays a role in training neural networks - using an example on how to recognize the handwritten digits using a neural network. After predicting the results, you will see how to train the network using backpropagation to obtain the results with high accuracy. Backpropagation is the process of updating the parameters of a network to reduce the error in prediction. You will also understand how to calculate the loss function to measure the error in the model. Finally, you will see with the help of a graph, how to find the minimum of a function using gradient descent. Now, let’s get started with learning backpropagation and gradient descent in neural networks.
Why Deep Learning?
It is one of the most popular software platforms used for deep learning and contains powerful tools to help you build and implement artificial neural networks.
Advancements in deep learning are being seen in smartphone applications, creating efficiencies in the power grid, driving advancements in healthcare, improving agricultural yields, and helping us find solutions to climate change. With this Tensorflow course, you’ll build expertise in deep learning models, learn to operate TensorFlow to manage neural networks and interpret the results.
And according to payscale.com, the median salary for engineers with deep learning skills tops $120,000 per year.
You can gain in-depth knowledge of Deep Learning by taking our Deep Learning certification training course. With Simplilearn’s Deep Learning course, you will prepare for a career as a Deep Learning engineer as you master concepts and techniques including supervised and unsupervised learning, mathematical and heuristic aspects, and hands-on modeling to develop algorithms. Those who complete the course will be able to:
1. Understand the concepts of TensorFlow, its main functions, operations and the execution pipeline
2. Implement deep learning algorithms, understand neural networks and traverse the layers of data abstraction which will empower you to understand data like never before
3. Master and comprehend advanced topics such as convolutional neural networks, recurrent neural networks, training deep networks and high-level interfaces
4. Build deep learning models in TensorFlow and interpret the results
5. Understand the language and fundamental concepts of artificial neural networks
6. Troubleshoot and improve deep learning models
7. Build your own deep learning project
8. Differentiate between machine learning, deep learning, and artificial intelligence
Learn more at https://www.simplilearn.com/deep-learning-course-with-tensorflow-training
مقدمة عن لغة بايثون.pdf-اهم لغات البرمجةelmadrasah
تعتبر لغة البرمجة بايثون من أشهر لغات البرمجة في العالم بفضل تصميمها البسيط وسهولة تعلمها، مما يجعلها خيارًا ممتازًا للمبتدئين والمحترفين على حد سواء. تأسست بايثون في أواخر الثمانينات من القرن الماضي على يد المبرمج الهولندي جيدو فان روسوم، ومنذ ذلك الحين تطورت لتصبح واحدة من أكثر اللغات استخدامًا في مجالات متعددة، بدءًا من تطوير الويب وحتى تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
محاضرة هامة جداً
#ماذا_تفعل_في_حالة_الحريق
#fireaction
#EmergencyActionPlan
How to use #fireextinguisher
بشكل بسيط ومعلومات قيمة باللغة العربية والانجليزية
بفضل الله تعالى
أخذت مجهود كبير من البحث والتأليف والتصميم
يمكن مشاركتها لتعم الفائدة والاجر
مع الاحتفاظ بحقوق الملكية الفكرية وعدم ارالة الاسم منها
يوجد شرائح تصلح لملصقات توعية منفصلة في #السلامة من الحرائق و #الاخلاء في حالة طوارئ #الحريق ومكافحة الحريق و #طفاية_الحريق انواعها وانواع الحرائق ومسبباتها
لاي معلومات ولتقديم المحاضرة مجانا يمكنكم التواصل على الخاص
نحتسب الأجر في ميزان حسنات والدينا رحمهم الله تعالى
7. 4 – -: ( تدريب ( 1
خريطة تدفق لطباعة كثلمة ناجح فى
حالة أن تكون الدرجة المدخلة أكثبر
. من أو تساوى 50
8. : أول : تعريف المشكلة
: المخرجات
. طباعة ناجح
: المدخلت
الدرجة X .
: الحل
إذا كثانت قيمة X أكثبر من أو تساوى 50
. يطبع كثلمة ناجح
9. ثانيا : خطوات الحل ثالثا : خريطة التدفق
Print “ ”ناجح
Start
Enter X
End
. البداية - 1
أدخل الدرجة - 2 X .
إذا كان - 3 X >= 50
: إذن
. إطبع ناجح - 4
. نهاية - 5
X >= 50
Yes
No
10. 5 – -: ( تدريب ( 1
خريطة تدفق لطباعة حاصل قسمة
عددين وإذا كان المقسوم عليه
" يساوى صفر يطبع " غير معرف
11. -: أول :- تعريف المشكلة
: المخرجات
طباعة ناتج قسمة عددين R " أو طباعة
" غير معرف
: المدخلت
القاسم num والمقسوم عليه 1 num2
: الحل
إذا كانت num2= إذن إطبع عبارة " 0
غير معرف " وغير ذلك إطبع ناتج القسمة
R .
12. ثانيا : خطوات الحل ثالثا : خريطة التدفق
Start . البداية - 1
أدخل القاسم - 2 Num1 .
أدخل المقسوم عليه - 3
Num2 .
إذا كان - 4 Num2 = : إذن 0
4- “إطبع ””غير معرف 1
إذهب للخطوة رقم 7
5- R = Num1 / Num2 .
إطبع - 6 R .
. نهاية - 7
Enter Num1
Enter Num2
Num2 = 0
R = Num1 / Num2
Print R
End
Print
Yes
”غير معرف“
No
13. 6 – -: ( تدريب ( 1
خريطة تدفق لدخال رقم ثم طباعة نوع العدد
. ( ( زوجى أو فردى
14. -: أول : تعريف المشكلة
: المخرجات
. ( طباعة نوع العدد ( زوجى أو فردى
: المدخلت
عدد N .
: الحل
يتم تحديد العدد زوجى إذا كان يقبل
القسمة على 2 بدون باقى وغير ذلك
. فيعنى أنه رقم فردى
15. ثانيا : خطوات الحل ثالثا : خريطة التدفق
. البداية - 1
أدخل - 2 N .
إذا كانت - 3 N تقبل القسمة
على 2
: بدون باقي إذن
3- . إطبع الرقم زوجي 1
. غير ذلك - 4
4- . إطبع الرقم فردي 1
. نهاية - 5
Start
Get N
N
Divisible
By 2
Yes
الرقم زوجي
End
No
الرقم فردي
16. 7 – -: ( تدريب ( 1
الحصول على درجة الحرارة ثم
طباعة أكبر من الصفر أو أقل من
. الصفر أو تساوى صفر
17. -: أول : تعريف المشكلة
: المخرجات
طباعة " أكبر من الصفر" أو "أقل
. "من الصفر" أو "تساوى صفر
: المدخلت
درجة الحرارة المئوية D .
: الحل
. يتم مقارنة درجة الحرارة بالصفر
18. ثانيا : خطوات الحل ثالثا : خريطة التدفق
. البداية - 1
أدخل - 2 D ( درجة
. ( الحرارة
إذا كانت - 3 D = : إذن 0
3- إطبع تساوي صفر 1
.
. غير ذلك - 4
4- إذا كان 1 D>0
: إذن
. إطبع تحت الصفر
4- . غير ذلك 2
Start
Get D
D = 0
True
Print
“Equal 0”
False
D > 0
End
False
Print
“Below 0”
True
Print “Above 0”
19. 4 – -: ( نشاط ( 1
أكتب خطوات الحل وارسم خريطة تدفق
لدخال عددين ثم طباعة " العدد الكبر هو ؟
. " " و " العدد الصغر هو ؟
21. ثانيا : خطوات الحل ثالثا : خريطة التدفق
. البداية - 1
أدخل العددين - 2 X, Y .
إذا كانت - 3 X > Y : إذن
إطبع””العدد الكبر هو
X“
. غير ذلك - 4
إطبع””العدد الصغر
هو X“
Start
Read X, Y
X > Y
Yes
العدد الكبر هو X
End
No
العدد الصغر هو X
22. 5 – -: ( نشاط ( 1
استخدم خريطة التدفق التالية لحساب
مساحة دائرة نصف قطرها R , أعد رسم
خريطة التدفق بحيث تظهر رسالة
غيرمسموح ثم الخروج من البرنامج عند
إدخال قيمة R . بالسالب
23. خريطة التدفق خريطة التدفق
Start
Input R
R < 0
A = 3.14 * R * R
Print A
Start
Start
Input R
Print
غير مسموح” “ A = 3.14 * R * R
Print A
Start
Yes
No
المعدلة
25. -: اختر الجابة الصحيحة
. ..................... رمز التفرع يجب أن
. يدخل فيه خط واحد ويخرج منه خط واحد فقط •
. يدخل فيه خط واحد ويخرج منه خطين على القل •
. يدخل فيه خطين ويخرج منه خط واحد فقط •
. يدخل فيه خطين ويخرج منه خطين •
