کتاب جامع کاربردی یادگیری عمیق با رویکرد حل مسائل مهندسی و پردازش داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 جامع کاربردی یادگیری عمیق با رویکرد حل مسائل مهندسی و پردازش داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و نقش آن در تحول علوم داده
  • 2. آشنایی با محیط‌های توسعه و کتابخانه‌های استاندارد یادگیری عمیق
  • 3. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 4. معماری لایه‌های پنهان و توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی
  • 5. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 6. روش‌های کاهش بیش‌برازش و تکنیک‌های منظم‌سازی
  • 7. بهینه‌سازهای مدرن و نقش نرخ یادگیری در همگرایی مدل
  • 8. کاربرد یادگیری انتقالی در بهبود سرعت و دقت مدل‌ها
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
  • 10. تکنیک‌های افزایش داده و پیش‌پردازش تصاویر در یادگیری عمیق
  • 11. لایه‌های تجمیع و نقش آن‌ها در استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی و تحلیل داده‌های توالی‌محور
  • 13. معماری حافظه طولانی کوتاه مدت در پردازش زبان طبیعی
  • 14. مکانیزم‌های توجه و مدل‌های ترنسفورمر در یادگیری عمیق
  • 15. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با استفاده از پیش‌آموزش
  • 16. روش‌های بخش‌بندی تصاویر و تشخیص اشیاء در محیط‌های صنعتی
  • 17. کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 18. استفاده از شبکه‌های مولد برای بهبود کیفیت داده‌های ورودی
  • 19. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها برای دستیابی به دقت بهینه
  • 20. معماری رمزگذار-رمزگشا در حل مسائل تبدیل داده به داده
  • 21. کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های ساختاریافته و جداول
  • 22. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق بر اساس معیارهای مهندسی
  • 23. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 24. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی و سرورها
  • 25. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
  • 26. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های یادگیری عمیق در چرخه حیات سیستم
  • 27. شناسایی و رفع خطاهای رایج در آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
  • 28. تلفیق یادگیری عمیق با الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین
  • 29. آینده هوش مصنوعی و نقش آن در توسعه زیرساخت‌های ملی
  • 30. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند پردازش داده
تگ‌ها: Deep Learning Machine Learning برنامه‌نویسی هوش مصنوعی پردازش تصویر پردازش داده‌ها شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.