انجام پروژه شبکه عصبی ، ارائه خدمات انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب توسط صدها کارشناس حرفه ای متلب پروژه با قیمت مناسب و کیفیت عالی انجام میشود، متلب پروژه با بهره گیری از اساتید ممتاز این تضمین را به شما میدهد که مطمئن ترین سایت را برای پروژه خود انتخاب کرده اید. برای سفارش پروژه های شبکه عصبی میتوانید با شماره 09962031191 در تماس باشید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام matlabprozhe2@ پیام دهید.
در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه های شبکه عصبی خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای ثبت سفارش خود هستند.
متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه 10 ساله آمادگی دارد انجام پروژه های شبکه عصبی با متلب در حوزه شبکه عصبی شعاعی ، شبکه عصبی هاپفیلد و پرسپترون، شبکه عصبی پیش خور، RBF ، RNN ، LSTM ، کانولوشن ، DNN ، کوهونن ، یادگیرنده رقمی ساز بردار را در تمامی مقاطع را بر عهده گرفته و با کمترین قیمت تحویل شما دهد.
دقت داشته باشید هزینه پروژه شبکه عصبی در متلب پروژه کاملا عادلانه است و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به صورت مناقصه ای خدمت مشتریان اعلام میشود.
شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی یا Neural network که به آن شبکه عصبی مصنوعی نیز گفته میشود یکی از حوزه های کاربردی در هوش مصنوعی می باشد که زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است و در قلب الگوریتم های یادگیری عمیق قرار دارد و بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده است، کاربرد اصلی آن در پیش بینی و افزایش میزان دقت و صحت در نتایج می باشد. انجام پروژه های شبکه عصبی نقش مهمی در طراحی سیستم هایی دارد که مبتنی بر دقت نتایج می باشند. هدف از شبکه عصبی بالا رفتن دقت در خروجی بدست آمده و تعمیم شبکه آموزش دیده برای راحتی فرآیندهای دستی توسط کاربر است. شبکه عصبی همچنین توانایی تشخیص الگوهای جدید در میان انبوه داده ها دارا می باشد. شبکه عصبی قابلیت های فراوانی از جمله یادگیری خودکار ، پیش بینی نتایج، افزایش دقت نتایج، حل مسائل پیچیده و تشخیص الگوهای پنهان دارد. شبکه های عصبی که که با استفاده از یک سری از نورون ها الگوهای موجود در داده ها را جهت آموزش شناسایی کرده و پس از آموزش میتواند برای پیش بینی استفاده نماید. در ساختار شبکه عصبی هر نرون یک تابع پردازشی دارد که ورودی را به خروجی تبدیل میکند. ورودی ها به هر نرون از لایه قبلی ارسال می‌شوند و خروجی‌ها به لایه بعدی منتقل می‌شوند. این فرآیند تکرار میشود تا خروجی نهایی تولید شود.
در یک تعریف کلی شبکه عصبی یک مدل ریاضی است که توانایی یادگیری و تشخیص الگوها را دارد. این مدل الهام گرفته از ساختار شبکه عصبی مغز انسان است و از لایه‌های مختلف عصبی که به هم متصل هستند تشکیل شده است. شبکه عصبی در حقیقت کمک میکند به جای اینکه یک سیستم کامپیوتری به صورت روزانه عملیات تکراری انجام دهد برای دادن واکنش مناسب به اتفاقات داده ها را آموزش دهیم تو خوده سیستم قادر به تشخیص اتقاقات بعدی می باشد. امروزه ضرورت استفاده از شبکه عصبی در هوش مصنوعی امری انکار ناپذیر است دلایل این امر را میتوان حجم بسیار زیاد داده های مختلف اشاره کرد این داده ها در صورتی که آموزش مناسب ببنید رفتار و اتفاقات بعدی را پیش بینی خواهند کرد. استفاده از شبکه های عصبی در بخش های مختلف به دلیل قابلیت یادگیری عمیق و تشخیص الگوها با دقت بالا اهمیت زیادی دارد. برخی از کاربردهای این شبکه‌ها شامل تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی مدل‌های پیشرفته و بسیاری از کاربردهای دیگر است. به طور کلی، شبکه عصبی به عنوان یک ابزار قوی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق شناخته شده است. استفاده از شبکه‌های عصبی در زمینه‌های مختلف به دلیل قابلیت‌های آنها از جمله توانایی در تشخیص الگوها، پردازش تصاویر و صدا، پیش‌بینی داده‌ها و حتی خودکارسازی فرآیندها بسیار مورد توجه است. برخی از زمینه‌های کاربردی شبکه‌های عصبی شامل پزشکی (تشخیص بیماری‌ها، پردازش تصاویر پزشکی)، رباتیک (کنترل ربات‌ها، دید کامپیوتری)، بازاریابی (پیش‌بینی رفتار مشتریان، تحلیل داده‌های بازار) و بسیاری زمینه‌های دیگر می‌باشند.
شبکه های عصبی یک مدل ریاضی است که براساس شبیه‌سازی عملکرد مغز انسان طراحی شده است. این مدل شامل یک سری از گره‌های ریاضی است که با هم به صورت لایه‌ای ارتباط دارند و هر کدام از این لایه‌ها یک تعدادی از ورودی‌ها را پردازش میکنند تا خروجی نهایی را تولید کنند یکی از ویژگی های بارز شبکه های عصبی مصنوعی قدرت پیش بینی در آینده می باشد. این شبکه ها با استفاده از دریافت داده ، آموزش آنها بهترین پیش بینی را با کمترین خطا انجام میدهند به عنوان مثال پیش بینی میزان بارش یا احتمال وقوع سیل یا زلزله در یک منطقه خاص جغرافیایی. در تمامی شبکه عصبی های مصنوعی تمامی نرون های مغز به صورت ساختار مصنوعی توسط الگوریتم های هوشمند پیاده سازی شده اند در حال حاضر در تمامی حوزه ها که نیازمند دقت و صحت بالا در تصمیم گیری می باشد از ساختار شبکه عصبی مصنوعی استفاده میشود به طوری که تمام فرامین که از مغز به انسان صادر میشود در این شبکه ها هم قابل پیاده می باشد در یک تعریف کلی شبکه عصبی یک سامانه پردازش اطلاعات است که کار اصلی آن در یک سیستم آموزش شبکه با داده های حجیم می باشد به این صورت که تعداد بسیاری زیادی دیتا وارد سیستم میشود با توجه به نوع پیچیدگی ها داده پردازش شده و در یک پایگاه داده آموزش می بیند این آموزش به صورتی می باشد که رفتار سیستم متناسب با داده های بعدی تغییر نمیکند چون شبکه از قبل آموزش دیده است و وابسته به رفتار غیرخطی داده نیست و این یکی از اصلی ترین ویژگی های سیستم های مبتی بر شبکه عصیی می باشد. این پردازش داده ها را به عهده پردازنده های کوچک و بسیار زیادی میسپارد که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر برای حل یک مسئله رفتار میکند. در این شبکه ها به کمک دانش های مختلف ساختار شبکه طوری طراحی میشود که میتواند همانند نورون عمل کند. به این ساختار داده گره گفته میشود.
متلب پروژه چه نوع پروژه شبکه عصبی را میتواند انجام بدهد؟
انجام پروژه شبکه عصبی مصنوعی
انجام پروژه اتومای یادگیر
انجام پروژه درسی شبکه عصبی
انجام پروژه کلاسی شبکه عصبی
انجام پروژه شبکه عصبی کامپیوتر
مراحل انجام یک پروژه شبکه عصبی
1- جمع‌آوری داده ها: ابتدا باید داده‌های موردنیاز برای مدل کردن در شبکه عصبی را جمع‌آوری کرد. این داده‌ها میتوانند شامل ورودی‌ها، خروجی‌ها و مجموعه آموزشی باشند.
2- طراحی شبکه: پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید شبکه عصبی را طراحی کرد. این شبکه شامل تعداد لایه‌های مختلف، تعداد نورون‌ها در هر لایه، نوع فعال سازی و الگوریتم آموزش است.
3- آموزش شبکه: با طراحی شبکه، باید آن را آموزش داد. برای این کار، مجموعه داده‌های آموزشی به شبکه داده می‌شوند و شبکه آموزش داده میشود تا بهترین روش برای پیش‌بینی خروجی‌ها را یاد بگیرد.
4- ارزیابی شبکه: بعد از آموزش، باید شبکه عصبی را ارزیابی کرد تا مطمئن شویم که صحیح عمل میکند و میتواند پیش‌بینی‌های دقیقی را ارائه دهد.
5- استفاده از شبکه: بعد از آموزش و ارزیابی، شبکه عصبی میتواند برای پیش‌بینی‌های جدید استفاده شود. به این ترتیب، میتوانید پیش‌بینی‌های دقیق‌تری را در مورد داده‌های جدید ارائه دهید.
لزوم استفاده از نرم افزار متلب در شبکه عصبی
شبکه های عصبی به عنوان یکی از حوزه های کاربردی پر استفاده و کاربردی برای حل مسائل و پیاده سازی نیاز به نرم افزار تخصصی دارند که متلب از اصلی ترین آنها می باشد با استفاده از متلب میتوانید به راحتی انواع نرون ها ، وردوی های مختلف را تعریف کرده و متناسب با تعداد داده ها نوع شبکه عصبی مورد نظر خود را انتخاب کنید. این نرم افزار با داشتن بخش مجزا برای تولباکس شبکه عصبی کار را برای کاربران آسوده کرده است با استفاده از متلب میتوانید انواع شبکه های عصبی شعاعی ، تک لایه و چندلایه ، هاپفلید ، پرسپترون ، Feedforward ، RNN و CNN را به طور کامل پیاده سازی نمایید. انجام پروژه شبکه عصبی با متلب نیاز به تجربه و تخصص کافی دارد ما تمامی نیازهای شما در این حوزه را به صورت کامل درک کرده ایم و پروژه ای نیست که نتوانیم انجام بدهیم.
اجزای تشکیل شده شبکه عصبی
1- نرون های ورودی : این نرون ها که به عنوان لایه های ورودی نیز شناخته میشود به عنوان اولین لایه در شبکه عصبی می باشد در این لایه هیچ محاسباتی انجام نمیشود
2- نرون های پنهان :این نرون ها که به آنها لایه های پنهان نیز گفته میشود محاسبات اولیه در انجام انجام میشود سپس اطلاعات را به لایه بعدی منتقل می نمایند
3- لایه خروجی : در این لایه به طور معمول از یک تابع فعال ساز استفاده میشود تا محاسبات به صورت قابل قبولی انجام شود
4- وزن ها : وزن ها از مهم ترین عناصر در شبکه عصبی به اتصالات بین لایه های مختلف وزن گفته میشود وزن لایه دوم بر لایه اول ارجحیت دارد و همینطور سوم به دوم
5- تعریف تابع فعال ساز : در شبکه های عصبی خروجی هر لایه با توجه به ورودی هایی که دریافت میکند توسط یک تابع محاسبه میشود
6- یادگیری شبکه : مهمترین هدف از طراحی شبکه عصبی یادگیری شبکه به صورت اتوماتیک می باشد یادگیری شبکه از یک سری الگوریتم هایی که تبعیت میکند که در نهایت مطلوب ترین خروجی با دقت بالا را ارائه میدهد
ضروت استفاده از شبکه عصبی در افزایش کارایی سیستم هوش مصنوعی
امروزه هوش مصنوعی توانسته است بسیاری از مشکلات افراد در حوزه های مختلف را مرتفع کند بسیاری از درخواستها و خواسته هایی که قبلا توسط انسان مدت زمان طولانی برای انجام آن نیاز بود توسط هوش مصنوعی در سریعترین زمان ممکن انجام میشود هوش مصنوعی یکی از مهم ترین مولفه هایش دارا بودن دقت در پاسخ مناسب به کاربر در کمترین زمان ممکن می باشد.این عمل توسط شبکه های عصبی در هوش مصنوعی انجام میشود این شبکه ها را دارا بودن مجموعه عظیمی از نرونها که برگرفته از ساختار مغز انسان می باشد میتوانند حجم زیادی از داده ها را آموزش داده و شبکه را هوش سازی نمایند.ضروت استفاده از شبکه عصبی در سیستم های هوش مصنوعی به اندازه ای است که بدون استفاده از این فناوری عملا سیستم طراحی شده کارایی کافی را نخواهد داشت. امروزه شبکه عصبی در حوزه های مختلف در صنایع گوناگون مورد استفاده قرار میگیرد.
انواع شبکه های عصبی مصنوعی
1- پرسپترون : از معروف ترین انواع شبکه عصبی است که تنها شامل یک نرون ورودی است و با اعمال یک تابع فعال ساز تنها یک خروجی به صورت باینری صفر یا یک می باشد
2 – شبکه عصبی پیشخور : در این نوع شبکه های عصبی اطلاعات گره ها تنها در یک جهت جابجا میشود رو به جلو این شبکه ها از قوانین خاصی تبعیت میکنند به عنوان مثال اتصلات بین آنها تشکیل حلقه نمی دهد
3- Feed Forward : شبکه های عصبی فید فوروارد از چندین نرون و لایه پنهان تشکیل شده اند حرکت وزن ها در آنها رو به جلو می باشد هر چه تعداد لایه در آنها بیشتر باشد دقت شبکه عصبی بیشتر خواهد شد
4- MLP : شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه از چندین لایه مختلف تشکیل شده است هر نرون در هر لایه به صورت مستقیم به نرون لایه بعدی متصل است این شبکه بسیار کاربرد دارد ودلیل آن این است که میتواند توصیف های غیرخطی را یاد بگیرند
5- RNN : این نوع شبکه های عصبی که به شبکه های بازگشتی نیز معروف است خروجی هر لایه به عنوان ورودی برای لایه بعد معرفی میشود
6- CNN : شبکه عصبی مصنوعی کانولوشن از مهم ترین نوع شبکه های عصبی می باشد در این شبکه ها به جای آرایه های دوبعدی دارای آرایش سه بعدی از نورون ها هستیم لایه اول کانولوشن نامیده میشود این شبکه ها در حوزه تشخیص ویژگی از تصاویر کاربرد دارد.
7- ANN : شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) یا Artificial Neural Networks و به عبارت دیگر سیستم های اتصالگر، سیستم های محاسبه کننده ای هستند که از شبکه های عصبی زیستی الهام گرفته شده اند.
متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)
انجام پروژه دانشجویی پردازش تصویر
الگوریتم های مختلف مورد استفاده در Neural network
1- الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation): از اصلی ترین الگوریتم های مورد استفاده در شبکه های عصبی می باشد که این الگوریتم برای آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از مجموعه داده‌های آموزش استفاده میشود
2- الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent): از دیگر الگوریتم های کاربرد در حوزه شبکه عصبی الگوریتم گرادیان کاهشی می باشد این الگوریتم برای بهینه‌سازی وزن‌های شبکه در هنگام آموزش استفاده میشود.
3- الگوریتم بهینه‌سازی Adam: از دیگر الگوریتم هایی که استفاده فراوان در زمینه شبکه عصبی و یادگیری عمیق دارد الگوریتم آدام می باشد این الگوریتم یک ترکیب از روش‌های Momentum و RMSprop است که بعنوان یک روش بهینه‌سازی پرکاربرد برای آموزش شبکه‌های عصبی محسوب میشود.
4- الگوریتم بهینه‌سازی Adagrad: از سری الگوریتم های جدید شبکه عصبی است این الگوریتم یک روش بهینه‌سازی آداباز مناسب برای مسائل با گرادیان ناپایدار است که مقدار گرادیان هر پارامتر را تنظیم میکند.
5- الگوریتم بهینه‌سازی RMSprop: این الگوریتم نسخه بهبود یافته‌ای از Adagrad است که با استفاده از روش تطبیق نرخ یادگیری، مشکلات Adagrad در نقاط ضعف خود را حل میکند.
وظایف کاربردی شبکه های عصبی
1. تشخیص الگوها: از مهم ترین وظایف شبکه های عصبی است که شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگوها در داده‌های ورودی مانند تشخیص چهره‌ها در تصاویر استفاده می‌شوند
2- ترجمه ماشینی: از دیگر وظایف شبکه عصبی ترجمه ماشینی می باشد و شبکه‌های عصبی میتوانند متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند.
3- پردازش زبان طبیعی: شبکه‌های عصبی برای تحلیل و فهم متون زبان طبیعی مانند تشخیص احساسات در متون به کار میروند.
4- پیش‌بینی: شبکه‌های عصبی میتوانند براساس داده‌های ورودی پیش‌بینی‌هایی مانند پیش‌بینی بازار، پیش بینی میزان بارش ، پیش بینی وضعیت آب و هوا و پیش بینی وضعیت سهام انجام دهند.
5- خودروهای هوشمند: شبکه‌های عصبی برای خودروهای هوشمند برای تشخیص تصاویر، پیش‌بینی حرکت خودرو استفاده می‌شوند.
6- تشخیص مولفه‌ها: شبکه‌های عصبی به طور عمده برای تشخیص و شناسایی اجزاء گوناگون در تصاویر و ویدئوها به کار میروند.
7- آموزش ماشین: شبکه‌های عصبی به عنوان یک قسمت اساسی از فرآیند آموزش ماشین در بسیاری از حوزه‌ها استفاده می‌شوند.
8- ساماندهی داده: شبکه‌های عصبی برای ساماندهی و دسته‌بندی داده‌ها به منظور دسترسی به آنها بر اساس الگو به کار میرود.
9- حوزه پزشکی: از دیگر وظایف بسیار مهم و کاربردی شبکه عصبی در حوزه پزشکی می باشد، شبکه‌های عصبی برای تشخیص بیماری‌ها، پردازش تصاویر پزشکی و در حوزه پزشکی استفاده می‌شوند.
لزوم استفاده از شبکه عصبی در حوزه های مختلف
1. قابلیت یادگیری عمیق: یکی از اصلی ترین و مهم ترین دلایل استفاده از شبکه های عصبی قابلیت یادگیری عمیق می باشد که قادر به یادگیری الگوهای پیچیده و انجام وظایف پیچیده هستند که انسان‌ها به سختی قابل انجام هستند.
2. پردازش داده‌های بزرگ: از دیگر دلایل استفاده از شبکه عصبی پردازش داده های بسیار بزرگ با حجم بالا می باشد با توجه به حجم بزرگ داده‌ها در دنیای امروز، شبکه‌های عصبی قادر به پردازش و تحلیل این داده‌ها به سرعت و دقت بالا هستند.
3. تشخیص الگو: از دیگر دلایل استفاده از شبکه های عصبی قابلیت تشخیص الگو است شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تشخیص الگوهای پیچیده در تصاویر، صدا، متن و غیره استفاده می‌شوند که این امر در بسیاری از حوزه‌ها مانند پزشکی، رباتیک، امنیت و غیره بسیار مفید است.
4. بهینه‌سازی و کنترل: از دیگر دلایل استفاده فراوان از شبکه‌های عصبی در بهینه سازی و کنترل فرآیندها می باشد که میتوان در بهینه‌سازی فرآیندها، کنترل سیستم‌ها و پیش‌بینی نتایج مورد استفاده قرار بگیرند.
5. افزایش کارایی و کارآمدی: یکی از اصلی ترین و مهم ترین دلایل استفاده از شبکه عصبی افزایش کارایی و بالا رفتن دقت در خروجی سیستم های هوش مصنوع می باشد با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، میتوان عملکرد سامانه‌ها و فرآیندها را بهبود بخشید و به کارایی و کارآمدی بالاتر دست یافت.
6. خودکارسازی: از دیگر دلایل اهمیت استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی میتوان به قابلیت خودکارسازی اشاره کرد که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، میتوان فرآیندها و وظایف را خودکارسازی کرده و زمان و هزینه را صرفه جویی کرد.
اهمیت استفاده از شبکه عصبی در چیست ؟
امروزه شبکه های عصبی مصنوعی در حوزه های مختلفی مورد استفاده قرار میگیرد و دارای کاربردهای فراوانی است یک شبکه عصبی با تشکیل میلیون ها نرون های مغزی با تقلید از رفتار طبیعی مغز انسان میتواند به سیستم های مختلف هوش مصنوعی اعمال شده و باعث بالا بردن دقت خروجی شود شاید اصلی دلایل استفاده از شبکه های عصبی کشف مدل های مخفی و الگوهای پنهان از طریق نرون های موجود در آنها و همچنین آموزش شبکه مدلسازی و در نهایت افزایش دقت در خروجی مدنظر می باشد. اهمیت استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در بالا بردن دقت در خروجی نهایی می باشد این شبکها دقیقا همان خواسته ای که کاربر دارد را با کمترین میزان خطا در اختیار او قرار میدهد و پردازش های لازم را در کمترین زمان انجام میدهد. این شبکه ها با الهام در رفتار مغز انسان داده ها را آموزش داده و در نهایت شبکه ای پایدار از مجموعه ی داده ها با دقت و خروجی بالا تشکیل خواهد شد.
کاربرهای شبکه عصبی
1- قابلیت دریافت حجم عظیمی از داده ها برای آموزش شبکه
2- توانایی دریافت داده ها با فرمت ها مختلف مانند متن ، تصویر ، صدا و ویدئو
3- توانایی پیش بینی رفتار کاربران در شبکه های اجتماعی
4- توانایی پیش بینی حوادث طبیعی مانند باران و سیل
5- قابلیت پیش گویی اتفاقات رخ داده در آینده با آموزش داده های گذشته
مراحل انجام پروژه شبکه عصبی
- ارسال پروژه شبکه عصبی از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
- بررسی دقیق و کارشناسی پروژه شبکه عصبی توسط مجریان گروه متلب پروژه.
- اعلام هزینه و قیمت پروژه براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
- موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
- شروع پروژه وسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
- ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
- اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
- ارسال پروژه شبکه عصبی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
- در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.
سفارش پروژه شبکه عصبی با آموزش کامل
بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟
موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه شبکه عصبی با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.
ضمانت در پروژه شبکه عصبی به چه صورت است ؟
انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه شبکه عصبی دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.
زمان تحویل پروژه شبکه عصبی چگونه تعیین میشود ؟
زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه شبکه عصبی خواهد کرد.
آیا امکان کنسل کردن پروژه شبکه عصبی وجود دارد ؟
امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه شبکه عصبی منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.
امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری شبکه عصبی
در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه شبکه عصبی در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود
نحوه اعتماد در پروژه های شبکه عصبی به موسسه متلب پروژه
موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه دانشجویی شبکه عصبی تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید
زمان پشتبانی از پروژه های شبکه عصبی انجام شده :
زمان پشتیبانی از پروژه شبکه عصبی موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری میتواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.
نحوه پیگیری سفارش ثبت شده شبکه عصبی
پس از ثبت سفارش کارشناسان متلب پروژه هم از طریق شماره های پشتیبانی و هم از طریق برقراری ارتباط با شبکه های اجتماعی امکان پیگیری سفارش را برای مشتریان خود فراهم کرده است
نحوه قیمت گذاری در پروژه شبکه عصبی به چه صورت می باشد ؟
یکی از سوالات مشتریان عزیز که با کارشناس متلب پروژه تماس می‌گیرند همین موضوع می باشد که هزینه انجام پروژه شبکه عصبی من چقدر می باشد ؟
متلب پروژه با راه اندازی سیستم مناقصه ای و استعلام قیمت از صدها مجری انجام کار کمترین قیمت را از سمت مجریان دریافت کرده و در اختیار مشتری قرار میدهد به همین دلیل قیمت پروژه شبکه عصبی در متلب پروژه کاملا عادلانه و منصفانه است.
