آموزش الگوريتم وفلوچارت

۲۹ بازديد

ماتريس آموزش الگوريتم وفلوچارت ساده 8-x-8 64 LED imagiCharm را مي توان براي نمايش هزاران طرح مختلف مانند ايموجي ها، حيوانات خانگي ديجيتال، صورت ها و گل ها كدگذاري كرد.

كد نويسي بر اساس زبان قدرتمند پايتون است كه يك ابزار سطح حرفه اي است اما محبوب است زيرا يادگيري آن پيچيده نيست. اين جزء اصلي برنامه درسي آموزشي علوم كامپيوتر است.كاربران برنامه هاي كاربردي دنياي واقعي و در نتيجه امكانات برنامه نويسي را ياد خواهند گرفت.

اين شركت مي بيند كه كاربران imagiCharm را به كوله پشتي، جاكليدي و كت وصل مي كنند. بچه‌ها همچنين مي‌توانند طرح‌ها و تكنيك‌هاي كدنويسي خود را در يك جامعه درون‌برنامه به نمايش بگذارند.

فراتر از شخصي سازي imagiCharm، اپليكيشن imagiLabs به دختران كمك مي كند تا اصول كدنويسي پايتون را از طريق آموزش هاي تعاملي آموزش الگوريتم وفلوچارت ياد بگيرند.

1x1 پيكسلDJI RoboMaster S1 – يك اسباب‌بازي كدنويسي از برند معروف هواپيماهاي بدون سرنشينDJI Robomaster S1499 دلارسن: 14+

RoboMaster S1 اولين ربات در نوع خود از DJI است، و اگرچه ممكن است مانند اكثر محصولات DJI پرواز نكند، اما يك ربات جذاب است كه به كودكان كمك مي كند كدنويسي را ياد بگيرند – و همچنين بازي با آن به طرز شگفت انگيزي سرگرم كننده است.

در ظاهر ممكن است شبيه يك خودروي RC استاندارد به نظر برسد كه با چرخ‌هاي مكانيومي و شش موتور 100 واتي براشلس كامل شده است، اما چيزهاي بسيار بيشتري در آن وجود دارد. تمركز خلاقانه‌اي وجود دارد، آموزش الگوريتم وفلوچارت و زماني شروع مي‌شود كه جعبه را باز مي‌كنيد و S1 را در 107 قطعه آماده براي ساخت پيدا مي‌كنيد.

RoboMaster S1 پس از كنار هم قرار گرفتن، به لطف مجموعه اي از 31 حسگر داخلي و دوربين تثبيت شده HD FPV 1080p قادر به ديدن، حس و شنيدن دنياي اطراف خود خواهد بود. كاري كه با آن سنسورها انجام مي دهيد كاملاً به شما بستگي دارد، زيرا اكثر عملكردها بايد به صورت دستي از طريق Python يا Scratch 3.0 كدگذاري شوند. اين يك تجربه يادگيري لمسي‌تر از كلاس‌هاي كدنويسي مبتني بر نرم‌افزار در بازار است كه هنگام برنامه‌نويسي ربات، بازخورد فوري دنياي واقعي را ارائه مي‌دهد.

مي‌توانيد RoboMaster S1 را طوري برنامه‌ريزي ايرانيان سايبر كنيد كه انسان‌ها را بشناسد و دنبال كند، نشانه‌ها را بخواند و حركات را با دنبال كردن آموزش‌هاي درون‌برنامه‌اي آموزش الگوريتم وفلوچارت مختلف تشخيص دهد، به شما اين امكان را مي‌دهد كه با ربات خود خلاق شويد، اما اين به عملكرد از پيش تعريف‌شده محدود نمي‌شود.

مي‌توانيد S1 را طوري برنامه‌ريزي كنيد كه از درب اتاق خوابتان محافظت كند، يك قوطي كوكاكولا براي شما تهيه كند يا حتي يك آهنگ بخواند - اين به شما بستگي دارد و چه چيزي را كدگذاري مي‌كنيد. كدنويس‌ها و قلاب‌زنان مطمئن مي‌توانند كيت DIY اختياري را انتخاب كنند كه به شما امكان مي‌دهد عملكردهاي اضافي - مانند يك بازوي قابل افزايش - را براي ربات خود برنامه‌ريزي كنيد.

گذشته از كدنويسي، S1 دسترسي به طيف وسيعي از بازي‌ها را فراهم مي‌كند – برخي بازي‌هاي چندنفره، و به زودي بازي‌هاي بيشتري را در اختيار شما قرار مي‌دهد و به شما اين امكان را مي‌دهد تا با ساير واحدهاي S1 روبه‌رو شويد. اين مي تواند به عنوان راهي براي نشان دادن مهارت هاي جديد رمزگذاري شده خود براي جلوگيري از شليك گلوله هاي دريافتي و برتري بر حريف، يا فقط راهي براي از بين بردن قدرت زماني كه به اندازه كافي براي آن روز كدنويسي كرده ايد، استفاده شود.

مطمئناً ارزان ترين گزينه در نمودار ما نيست، اماRoboMaster S1 تركيبي عالي از سرگرمي و آموزش را ارائه مي دهد - سرگرمي آموزشي، اگر بخواهيد - و كنترل آن نيز بسيار سرگرم كننده است.

1x1 پيكسلArtie 3000 و Artie Max - هنر را با كدنويسي تركيب كنيدArtie 300069.99 دلارسن: 7+

STEM (رياضيات مهندسي فناوري علوم) عالي است، اما برخي از كودكان به طور طبيعي خلاقيت هنري بيشتري دارند، بنابراين مخفف جديد الگوريتم وفلوچارت در شهر STEAM است كه هنر را به تركيب آموزشي اضافه مي كند.

Artie 3000، از Educational Insights، يك اسباب بازي سرگرم كننده ربات كدنويس است كه سطحي از خلاقيت هنري را به يادگيري STEM اضافه مي كند - كه براي سنين 7 سال به بالا طراحي شده است.

آموزش الگوريتم وفلوچارت

۷۱ بازديد

كاشي براي دوره هاي فين آموزش الگوريتم وفلوچارت تك، داده و هوش مصنوعي

يادگيري تقويتي با يادگيري بدون نظارت، داده هاي برچسب گذاري شده مستقيم براي هر مشاهده يا بازخورد آني ندارد. در عوض، الگوريتم بايد محيط خود را مشاهده كند، با آزمايش اقدامات جديد - كه برخي از آنها ممكن است بلافاصله بهينه نباشند - بياموزد و تجربيات قبلي خود را مجدداً اعمال كند. يادگيري از طريق آزمون و خطا اتفاق مي افتد.

دانشگاهيان و متخصصان از يادگيري تقويتي در استراتژي هاي سرمايه گذاري استفاده مي كنند: عامل مي تواند يك معامله گر مجازي باشد كه از قوانين (اقدامات) معاملاتي خاصي در يك بازار خاص (محيط) پيروي مي كند تا سود (پاداش) خود را به حداكثر برساند. با اين وجود، اينكه آيا يادگيري تقويتي مي‌تواند پيچيدگي‌هاي بازارهاي مالي را كنترل كند، هنوز يك سوال باز است.

نمودار جريان تصميم گيري يادگيري آموزش الگوريتم وفلوچارت ماشيننمودار جريان تصميم گيري يادگيري ماشيني

پانويسها و منابع

1. تجزيه و تحليل مؤلفه اصلي (PCA) يك پروكسي براي پيچيدگي مدل پيش‌بيني است و به كاهش تعداد ويژگي‌ها يا ابعاد كمك مي‌كند. اگر داده‌ها داراي ويژگي‌ها يا ورودي‌هاي بسيار مرتبط Xi باشند، يك PCA مي‌تواند مبنا را روي داده‌ها تغيير دهد به طوري كه فقط اجزاي اصلي با بالاترين قدرت توضيحي در رابطه با واريانس ويژگي‌ها انتخاب شوند. مجموعه اي از n بردار مستقل و متعامد خطي - كه در آن n يك عدد طبيعي يا عدد صحيح غير منفي است - پايه ناميده مي شود.

ورودي ها ويژگي هايي در يادگيري ماشين هستند، در حالي كه ورودي ها در رگرسيون خطي و ساير روش هاي آماري سنتي، متغيرهاي توضيحي يا مستقل ناميده مي شوند. به طور مشابه، Y هدف (خروجي) در يادگيري ماشين يك متغير توضيح داده شده يا وابسته در روش هاي آماري است.

2. پردازش زبان طبيعي (NLP) شامل آموزش الگوريتم وفلوچارت تحليل احساسات داده هاي متني است، اما محدود به آن نيست. معمولاً چندين مرحله يادگيري تحت نظارت و بدون نظارت دارد و اغلب خود نظارتي در نظر گرفته مي شود زيرا ايرانيان سايبر داراي ويژگي هاي نظارت شده و بدون نظارت است.

كاشي آگهي براي هوش مصنوعي در مديريت دارايي

3. رگرسيون خطي ساده يا چندگانه بدون قاعده‌سازي (جريمه‌سازي) معمولاً به عنوان يك تكنيك آماري سنتي طبقه‌بندي مي‌شود اما نه يك روش يادگيري ماشين.

4. رگرسيون كمند يا منظم‌سازي L1 و رگرسيون رج يا منظم‌سازي L2، تكنيك‌هاي منظم‌سازي هستند كه با كمك جريمه‌سازي از برازش بيش از حد جلوگيري مي‌كنند. به زبان ساده، كمند براي كاهش تعداد ويژگي‌ها يا انتخاب ويژگي استفاده مي‌شود، در حالي كه ريج تعداد ويژگي‌ها را حفظ مي‌كند.

 Lasso تمايل دارد مدل پيش‌بيني هدف را ساده‌تر كند، در حالي كه رج مي‌تواند پيچيده‌تر باشد و چند خطي بودن در ويژگي‌ها را مديريت كند. آموزش الگوريتم وفلوچارت هر دو تكنيك منظم‌سازي را مي‌توان نه تنها با روش‌هاي آماري، از جمله رگرسيون خطي، بلكه در يادگيري ماشيني، مانند يادگيري عميق، براي مقابله با روابط غيرخطي بين اهداف و ويژگي‌ها نيز به كار برد.

5. برنامه هاي كاربردي مبتني بر ماشين كه از شبكه عصبي عميق (DNN) استفاده مي كنند، اغلب يادگيري عميق ناميده مي شوند. مقادير هدف تعداد پيوسته هستندداده هاي اريكال يادگيري عميق داراي فراپارامترهايي است (به عنوان مثال، تعداد دوره ها و نرخ يادگيري منظم)، كه توسط انسان ها داده شده و بهينه شده است، نه الگوريتم هاي يادگيري عميق.

6. درختان طبقه‌بندي و رگرسيون (CART) و جنگل‌هاي تصادفي داراي مقادير هدف هستند كه داده‌هاي گسسته يا طبقه‌بندي شده‌اند.7. تعداد خوشه K - يكي از فراپارامترها - ورودي ارائه شده توسط يك انسان است.

8. خوشه بندي سلسله مراتبي الگوريتمي است الگوريتم وفلوچارت كه داده هاي ورودي مشابه را در خوشه ها گروه بندي مي كند. تعداد خوشه ها توسط الگوريتم تعيين مي شود، نه با ورودي مستقيم انسان.