برچسب یادگیری - فایل هلپ

دانلود فایل پاورپونیت در مورد بندورا درباره یادگیری چه می گوید؟ ..

اختصاصی از فایل هلپ دانلود فایل پاورپونیت در مورد بندورا درباره یادگیری چه می گوید؟ .. دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود فایل پاورپونیت در مورد بندورا درباره یادگیری چه می گوید؟ ..

پاورپونیت در مورد بندورا درباره یادگیری چه می گوید؟

فرمت فایل: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 46

یادگیری مشاهده ای :

انسان ها از راه مشاهده ی انسان های دیگر می آموزند.

تعبیر از مفهوم آموزش و پرورش :

انتخاب بهترین سرمشق ها یا الگوها برای ارائه به شاگردان به این منظور که ویژگی های این سرمشق ها مورد مشاهده و تقلید قراربگیرند.

با این فرض که یک تمایل طبیعی در انسان ها برای تقلید آنچه در دیگران مشاهده می کنند وجود دارد.(تبیین فطرت گرایانه)

دانلود با لینک مستقیم

دانلود فایل پاورپونیت در مورد بندورا درباره یادگیری چه می گوید؟ ..

دانلود فایل پاورپونیت مورد بندورا درباره یادگیری گوید؟ بندورا درباره یادگیری چه می گوید

yarafile شنبه 2 اردیبهشت 1396 ساعت 20:59

0 نظر

پاورپوینت درباره الگوهای ارتجاعی خمیری

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت درباره الگوهای ارتجاعی خمیری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت درباره الگوهای ارتجاعی خمیری

فرمت فایل :powerpoint (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات 122 صفحه

رفتار ارتجائی خمیری

در رابطه ارائه شده برای شرط تسلیم ، به ازای کلیه مقادیر تنشی با ارضاء شرط F<0 ؛ میدان تنش کشسان و در حالاتی از تنش که F>0 است ؛ میدان تنش خمیری حاصل می‌شود. و در حالاتی که F=0 است ، بایستی نمو تابع F تعیین علامت گردد. یا به عبارتی اگر در این حالت باشد ؛ تمایل انجام کرنشهای خمیری در پیش بوده و اگر باشد ؛ تمایل به انجام کرنش خمیری موجود نیست. قانون سخت شدگی که در اساس قانونی برای تغییر و رشد تابع تسلیم می‌باشد ، به گونه های مختلفی قابل تعریف و ارائه است. اثر این قانون در تابع تسلیم با ضریب سخت شدگی حاصل می‌گردد. ضریب سخت شدگی در قالبی ساده نیز به دو صورت زیر قابل تعریف می‌باشد:

= کار خمیری سخت شدگی تابع کار:

= بردار کرنش خمیری سخت شدگی تابع کرنش :

میدان تنشهای اصلی ماده در یک نقطه ؛ منطبق بر میدان افزایش کرنشهای خمیری اصلی در همان نقطه ، ترسیم شده است. در اثر جریان خمیری ، ماده افزایش کرنش خمیری و در سه جهت اصلی خواهد داد. چنانچه فرض شود که بردار افزایش کرنش خمیری ، هم جهت با بردار عمود بر رویه تسلیم در نقطه A (نقطه دلخواه معرف حالت تنش در ماده) باشد ، گویند شرط تعامد[Normality] بر قرار بوده و ماده از قانون جریان همراه یا مرتبط تبعیت می‌کند. از نظر ریاضی این بردار را می‌توان یکسان با بردار گرادیان سطح تسلیم در فضای تنش های اصلی در نظر گرفت. به این ترتیب با قبول این فرض می‌توان قانون سیلان را برای محاسبه افزایش کرنش خمیری به صورت رابطه زیر بیان نمود:

F سطح تسلیم می‌باشد.

براساس این نظریه ؛ بردار افزایش کرنش خمیری ماده

هم جهت با بردار عمود بر سطح تسلیم بوده یا بر آن سطح عمود

است. لذا جهت افزایش کرنش خمیری ماده طبق این نظریه ، با سطح تسلیم یکسان است و به همین خاطر آن را قانون جریان همراه یا مرتبط گویند.

تابع پتانسیل خمیری به طور مستقیم در محاسبات نمو کرنش خمیری نقش ندارد. با توجه به تعریف این تابع ، همیشه مشتق این تابع در محاسبات منظور می‌گردد. به هر حال با تغییر فیزیکی که از چگونگی تعیین جهت نمو کرنشی خمیری و عملکرد تابع تسلیم در اعلام امکان حاصل شدن کرنش خمیری ارائه شد، لازم است در شروع هر نمو تضمینی بر حضور تابع تسلیم مناسب در نقطه‌ای که حالت تنش را در فضای تنش های اصلی تعریف می‌کند ، حاصل گردد. شرط برقراری بصورت رابطه‌ای ریاضی این وظیفه را به عهده داشته و همیشه این تضمین را برقرار ساخته و به صورت زیر این رابطه به نام شرط سازگاری تعریف می‌گردد:

مفهوم اصلی رابطه فوق آن است که حاصل ضرب نمو هر متغیر (نمو تنش و ضریب سخت شدگی) در مشتقات تابع تسلیم نسبت به متغیرهای مربوطه بایستی برابر صفر گردد. نتیجتا متغیرهای اصلی که باعث رشد و نمو و تغییر تابع تسلیم می‌گردند ؛ ناچارند در چهار چوبی خاص وظایف تغییر دهندگی خود را انجام دهند تا شرط سازگاری در هر موضع حاکم گردد.

دانلود با لینک مستقیم

پاورپوینت درباره الگوهای ارتجاعی خمیری

پاورپوینت درباره الگوهای ارتجاعی خمیری الگوهای ارتجاعی خمیری آموزش یادگیری

yarafile شنبه 2 اردیبهشت 1396 ساعت 20:12

0 نظر

پاورپوینت یادگیری ماشین

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت یادگیری ماشین دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت یادگیری ماشین

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل: ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

قسمتی از اسلاید متن پاورپوینت :

تعداد اسلاید : 17 صفحه

1 یادگیری ماشین 2 مقدمه تعریف فرهنگ لغات از یادگیری: یادگیری عبارت است ازبدست آوردن دانش و یا فهم آن از طریق مطالعه، آموزش و یا تجربه همچنین گفته شده است که یادگیری عبارت است از بهبود عملکرد از طریق تجربه تعریف یادگیری ماشین: یادگیری ماشین عبارت است از اینکه چگونه میتوان برنامه ای نوشت که از طریق تجربه یادگیری کرده و عملکرد خود را بهتر کند.
یادگیری ممکن است باعث تغییر در ساختار برنامه و یا داده ها شود. 3 مقدمه یادگیری ماشین زمینه نسبتا جدیدی از هوش مصنوعی است که در حال حاضر دوران رشد و تکامل خود را میگذراند و یک زمینه تحقیقاتی بسیار فعال در علوم کامپیوتر است. علوم مختلفی در ارتباط با یادگیری ماشین در ارتباط هستند از جمله: هوش مصنوعی، روانشناسی، فلسفه، تئوری اطلاعات ، آمار و احتمالات، تئوری کنترل و ...
4 اهداف درس هدف از این درس ارائه یک دید کلی نسبت به یادگیر ماشین است که مباحث زیر را در بر میگیرد: جنبه های عملی شامل: الگوریتم های یادگیری مختلف نظیر درخت های تصمیم گیری، شبکه هاب عصبی و شبکه هاب باور بیزی، مدلهای عمومی شامل: الگوریتم ژنتیک و یادگیری تقویتی مفاهیم تئوریک شامل: زمینه های مرتبط درعلم آمار، یادگیری بیزین و ساختاریادگیریPAC .
در این مباحث ارتباط تعداد مثالها با کارائی یادگیری بررسی میشوند، میزان خطای قابل انتظار محاسبه میشود، و بررسی میشود که کدام الگئریتم یادگیری برای چه مسائلی کارائی بیشتری دارد.
5 مراجع کتاب درس: Machine learning by Tom Mitchell, McGraw Hill, 1997. سایر مراجع Reinforcement learning: An introduction, By Richard S.
Sutton & Andrew G Barto.
6 سیلابس درس Introduction مقدمه Concept learning یادگیری مفهوم Decision Tree Learning درخت تصمیم گیری Artificial Neural Networks شبکه های عصبی مصنوعی Evaluating Hypothesis ارزیابی فرضیه Bayesian learning یادگیری بیزین و شبکه های باور بیزی Computational Learning Theory تئوری یادگیری محاسباتی Instance based learning یادگیری نمونه Genetic Algorithms الگوریتم ژنتیک Reinforcement Learning بادگیری تقویتی Support Vector Machine SVM 7 چرا یادگیری؟
چرا ماشین را برنامه نویسی نکنیم؟
بعضی کارها را بدرستی نمیتوان توصیف نمود.
در صورتیکه ممکن است آنها را بتوان بصورت مثالهای ( ورودی/خر.جی) معین نمود.
ممکن است در خیل عظیمی از داده اطلاعات مهمی نهفته باشد که بشر قادر به تشخیص آن نباشد ( داده کاوی) ممکن است موقع طراحی یک سیستم تمامی ویژگیهای آن شناخته شده نباشد در حالیکه ماشین میتواند حین کار آنها را یاد بگیرد. ممکن است محیط در طول زمان تغییر کند.
ماشین میتواند با یادگیری این تغییرات خود را با آنها وفق دهد.
8 چرا یادگیری ؟
در سالهای اخیر پیشرفتهای زیادی در الگوریتم ها و تئوری های مربوطه بوجود آمده و زمینه های تحقیقاتی جدید زیادی پدید آمده اند. داده های آزمایشی زیادی بصورت Online بوجود آمده اند. کامپیوتر ها قدرت محاسباتی زیادی بدست آورده اند جنیه های عملی با کاربردهای صنعتی بوجود آمده اند.
( در زمینه پردازش گفتار برنامه های مبتنی بر یادگیری از همه روشهای دیگر پیشی گرفته اند) 9 برخی از کاربرده

متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید

لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت: توجه فرمایید.

در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
هدف فروشگاه کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد.