کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری کلاسیک
• 3. معرفی ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 4. نورون‌های مصنوعی و توابع فعال‌ساز
• 5. بررسی توابع غیرخطی در لایه‌های پنهان
• 6. مفاهیم پایه جبر خطی در علوم داده
• 7. کاربرد احتمالات و آمار در مدل‌سازی عصبی
• 8. روش‌های گرادیان کاهشی و بهینه‌سازی
• 9. الگوریتم انتشار معکوس خطا
• 10. مسئله گرادیان‌های محو شونده و انفجاری
• 11. انتخاب و تنظیم نرخ یادگیری
• 12. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 13. روش افت و دراپ‌اوت در شبکه‌های عصبی
• 14. معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 15. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی مدل
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ورودی‌ها
• 17. معرفی کتابخانه‌های تخصصی یادگیری عمیق
• 18. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 19. ساختار لایه‌های کانولوشن و تجمیع
• 20. تشخیص الگو در تصاویر با شبکه‌های عصبی
• 21. معماری‌های استاندارد در بینایی ماشین
• 22. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 23. مدیریت حافظه در شبکه‌های عصبی ترتیبی
• 24. آشنایی با واحدهای حافظه طولانی کوتاه مدت
• 25. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های هوشمند
• 26. مبانی مدل‌های ترنسفورمر و پردازش زبان
• 27. تبدیل متن به بردار و تعبیه کلمات
• 28. کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های متنی
• 29. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
• 30. شبکه‌های مولد رقابتی و کاربردهای تولید داده
• 31. آموزش مدل‌های نیمه‌نظارتی در علوم داده
• 32. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 33. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های عمیق
• 34. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در محیط‌های ابری
• 35. مدیریت داده‌های حجیم برای آموزش مدل‌ها
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری الگوریتم‌ها
• 37. تفسیرپذیری مدل‌های جعبه‌سیاه
• 38. محدودیت‌ها و چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 39. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 40. کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی
• 41. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 42. تحلیل داده‌های حسگرها با مدل‌های یادگیری عمیق
• 43. نظارت بر عملکرد مدل‌های هوشمند در محیط عملیاتی
• 44. نقشه راه توسعه سیستم‌های هوشمند در کشور
• 45. اصول مستندسازی و نگهداری پروژه‌های هوش مصنوعی