اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن در حل مسائل مهندسی و تحلیل داده‌ها

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن در حل مسائل مهندسی و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. ساختار نورون بیولوژیک و مدل‌سازی ریاضی آن
  • 3. معرفی پرسپترون ساده و محدودیت‌های آن
  • 4. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری در پرسپترون
  • 6. مسائل جدایی‌پذیر خطی و غیرخطی
  • 7. مفهوم لایه‌های پنهان و معماری شبکه عصبی پیش‌خور
  • 8. الگوریتم انتشار معکوس خطا
  • 9. بهینه‌سازی توابع هزینه و روش گرادیان کاهشی
  • 10. نرخ یادگیری و چالش‌های همگرایی در آموزش
  • 11. مسئله بیش‌برازش و روش‌های منظم‌سازی
  • 12. تکنیک‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق و چالش‌های آموزش آن‌ها
  • 14. توابع فعال‌ساز پیشرفته مانند ReLU و مشتقات آن
  • 15. الگوریتم‌های بهینه‌ساز پیشرفته مانند آدم و مومنتوم
  • 16. شبکه‌های عصبی پیچشی و پردازش تصویر
  • 17. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های خودکار
  • 18. لایه‌های ادغام و کاهش ابعاد در تصاویر
  • 19. معماری‌های استاندارد در شبکه‌های عصبی پیچشی
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی و تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 21. حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت در شبکه‌های عصبی
  • 22. شبکه‌های عصبی با واحد بازگشتی دریچه‌دار
  • 23. مکانیزم‌های توجه و ترنسفورمرها در پردازش متن
  • 24. رمزگذار و رمزگشا در شبکه‌های عصبی
  • 25. یادگیری نظارت‌شده در مسائل رگرسیون
  • 26. یادگیری نظارت‌شده در مسائل طبقه‌بندی
  • 27. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 28. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 29. تشخیص الگو در داده‌های حسگرهای صنعتی
  • 30. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های پزشکی منطبق بر پروتکل‌های رسمی
  • 31. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای مدل‌های عصبی
  • 32. مدیریت داده‌های ناقص و نویزدار در پروژه‌های مهندسی
  • 33. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 34. استفاده از ابزارهای استاندارد برنامه‌نویسی برای پیاده‌سازی شبکه
  • 35. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده از پایه
  • 36. بررسی اثرات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 37. امنیت و تاب‌آوری مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات مخرب
  • 38. آینده هوش مصنوعی در صنایع استراتژیک کشور
  • 39. پروژه نهایی: طراحی یک شبکه عصبی برای حل یک مسئله مهندسی واقعی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Neural Networks پردازش داده‌ها پردازش سیگنال تحلیل داده شبکه‌های عصبی مصنوعی علوم رایانه هوش مصنوعی هوش مصنوعی در مهندسی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.