Why Take This Course?Deep learning methods are becoming exponentially  ترجمة - Why Take This Course?Deep learning methods are becoming exponentially  العربية كيف أقول

Why Take This Course?Deep learning

Why Take This Course?

Deep learning methods are becoming exponentially more important due to their demonstrated success at tackling complex learning problems. At the same time, increasing access to high-performance computing resources and state-of-the-art open-source libraries are making it more and more feasible for enterprises, small firms, and individuals to use these methods.

Mastering deep learning accordingly positions you at the very forefront of one of the most promising, innovative, and influential emergent technologies, and opens up tremendous new career opportunities. For Data Analysts, Data Scientists, Machine Learning Engineers, and students in a Machine Learning/Artificial Intelligence curriculum, this represents a rarefied opportunity to enhance your Machine Learning portfolio with an advanced, yet broadly applicable, collection of vital techniques.

Prerequisites and Requirements
0/5000
من: -
إلى: -
النتائج (العربية) 1: [نسخ]
نسخ!
Why Take This Course?Deep learning methods are becoming exponentially more important due to their demonstrated success at tackling complex learning problems. At the same time, increasing access to high-performance computing resources and state-of-the-art open-source libraries are making it more and more feasible for enterprises, small firms, and individuals to use these methods.Mastering deep learning accordingly positions you at the very forefront of one of the most promising, innovative, and influential emergent technologies, and opens up tremendous new career opportunities. For Data Analysts, Data Scientists, Machine Learning Engineers, and students in a Machine Learning/Artificial Intelligence curriculum, this represents a rarefied opportunity to enhance your Machine Learning portfolio with an advanced, yet broadly applicable, collection of vital techniques. Prerequisites and Requirements
يجري ترجمتها، يرجى الانتظار ..
النتائج (العربية) 2:[نسخ]
نسخ!
لماذا تأخذ هذه الدورة؟ أساليب التعلم العميق أصبحت أضعافا مضاعفة أكثر أهمية نظرا لنجاح ما أظهروه في معالجة مشاكل التعلم المعقدة. في نفس الوقت، وزيادة الوصول إلى موارد الحوسبة عالية الأداء وللدولة من بين الفن المكتبات مفتوحة المصدر وجعله أكثر وأكثر جدوى بالنسبة للمؤسسات والشركات الصغيرة، والأفراد على استخدام هذه الأساليب. اتقان التعلم العميق وفقا لمواقف كنت في طليعة من واحدة من التكنولوجيات الناشئة الواعدة ومبتكرة ومؤثرة، ويفتح فرصا وظيفية جديدة هائلة. للمحللون البيانات، العلماء البيانات، آلة التعلم المهندسين، والطلاب في منهج آلة التعلم / الذكاء الاصطناعي، وهذا يمثل فرصة مخلخل لتعزيز محفظة تعلم الآلة الخاصة بك مع متقدمة، ولكن ينطبق على نطاق واسع، وجمع من التقنيات الحيوية. المتطلبات الأساسية ومتطلبات





يجري ترجمتها، يرجى الانتظار ..
النتائج (العربية) 3:[نسخ]
نسخ!
2.المواد والطرق2-1.ماج دفعاتاجتمع (weifa) تم تمريرها من خلال شاشة 1.0 مم ثم يخلط مع أحد المجلدات التالية: فينيل بيروليدون – خلات الفينيل كوبوليمر (kollidon va64 الجميلة: va64 باسف)، polyvidone (بوفيدون حماية الأصناف النباتية K12:, BASF) Hydroxypropyl السيليلوز (HPC الوصل سادس: HPC نيبون الصودا)، Hydroxypropyl ميثلسيليلوز (methocel E5 الوقف: hpmc داو كيميكال).وجرى تجهيز جداول دفعة 250 غرام في ارتفاع القص المحبب (diosna P1 / 6، diosna) مجهزة 1 ل التحبيب السلطانية.تجهيز معامل تظل ثابتة طوال فترة التجمع (1 دقيقة) و يحضرون (3 دقائق) المرحلة: المكره 500 دورة في الدقيقة، المروحية 1200 دورة في الدقيقة.وكانت الأمزجة المحبب عن طريق الرش 1.0 في المائة و 1.5 في المائة، أي 2 في المائة (م / م) الماء لحوالي 10 – 15 ثانية) فوهة قطرها 0.3 و فتيت ضغط الهواء 2.5 بار) في وعاء التحبيب.منخول مسبقا التشحيم الإستارات المغنيسيوم (خضروات الإستارات المغنيسيوم، القوات الجوية لكوت ديفوار) كان ممزوج مباشرة الى التحبيب لمدة نصف دقيقة في انخفاض سرعة المكره 250 دورة في الدقيقة.يمزج النهائي كان منخول بواسطة منخل مخروطي آلة (1.0 مم عرموش غربال، Quadro comil u5 powrex).
يجري ترجمتها، يرجى الانتظار ..
 
لغات أخرى
دعم الترجمة أداة: الآيسلندية, الأذرية, الأردية, الأفريقانية, الألبانية, الألمانية, الأمهرية, الأوديا (الأوريا), الأوزبكية, الأوكرانية, الأويغورية, الأيرلندية, الإسبانية, الإستونية, الإنجليزية, الإندونيسية, الإيطالية, الإيغبو, الارمنية, الاسبرانتو, الاسكتلندية الغالية, الباسكية, الباشتوية, البرتغالية, البلغارية, البنجابية, البنغالية, البورمية, البوسنية, البولندية, البيلاروسية, التاميلية, التايلاندية, التتارية, التركمانية, التركية, التشيكية, التعرّف التلقائي على اللغة, التيلوجو, الجاليكية, الجاوية, الجورجية, الخؤوصا, الخميرية, الدانماركية, الروسية, الرومانية, الزولوية, الساموانية, الساندينيزية, السلوفاكية, السلوفينية, السندية, السنهالية, السواحيلية, السويدية, السيبيوانية, السيسوتو, الشونا, الصربية, الصومالية, الصينية, الطاجيكي, العبرية, العربية, الغوجراتية, الفارسية, الفرنسية, الفريزية, الفلبينية, الفنلندية, الفيتنامية, القطلونية, القيرغيزية, الكازاكي, الكانادا, الكردية, الكرواتية, الكشف التلقائي, الكورسيكي, الكورية, الكينيارواندية, اللاتفية, اللاتينية, اللاوو, اللغة الكريولية الهايتية, اللوكسمبورغية, الليتوانية, المالايالامية, المالطيّة, الماورية, المدغشقرية, المقدونية, الملايو, المنغولية, المهراتية, النرويجية, النيبالية, الهمونجية, الهندية, الهنغارية, الهوسا, الهولندية, الويلزية, اليورباية, اليونانية, الييدية, تشيتشوا, كلينجون, لغة هاواي, ياباني, لغة الترجمة.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: