کتاب مبانی فیزیک آماری در مدل‌های انتشار و هوش مصنوعی مولد 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 مبانی فیزیک آماری در مدل‌های انتشار و هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌های مولد و یادگیری عمیق احتمالات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی احتمالات و آمار در یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه در فیزیک آماری و توزیع‌های احتمالی
  • 3. معرفی مدل‌های مولد و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی
  • 4. مفهوم آنتروپی و اطلاعات در شبکه‌های عصبی
  • 5. توزیع‌های تعادلی و سیستم‌های آماری
  • 6. مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصادفی و زنجیره‌های مارکوف
  • 7. معادله فوکر-پلانک در مدل‌سازی سیستم‌های پویا
  • 8. اصول نظریه انتشار در فیزیک و کاربرد آن در داده‌ها
  • 9. فرآیندهای انتشار رو به جلو و تخریب داده‌ها
  • 10. فرآیندهای انتشار معکوس و بازسازی داده‌ها
  • 11. تخمین نمره و گرادیان توزیع داده‌ها
  • 12. رابطه بین مدل‌های انتشار و مدل‌های انرژی‌محور
  • 13. توابع هزینه و بهینه‌سازی در مدل‌های مولد
  • 14. مکانیک آماری مدل‌های مبتنی بر نویز
  • 15. شبیه‌سازی مونت‌کارلو در فضای نهان
  • 16. تخمین چگالی احتمال با استفاده از مدل‌های انتشار
  • 17. معادلات دیفرانسیل تصادفی در تولید داده
  • 18. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 19. نقش ترمودینامیک در فرآیندهای یادگیری عمیق
  • 20. معادله لانژون و کاربرد آن در تولید نمونه‌های جدید
  • 21. تفاوت مدل‌های انتشار با شبکه‌های مولد رقابتی
  • 22. نظریه میدان میانگین در تحلیل شبکه‌های عصبی
  • 23. پایداری و همگرایی در مدل‌های انتشار احتمالات
  • 24. توزیع‌های شرطی و تولید داده‌های هدفمند
  • 25. تکنیک‌های کاهش نویز در فضای نهان
  • 26. تحلیل طیفی و فیزیک آماری در مدل‌های مولد
  • 27. محدودیت‌های محاسباتی در مدل‌های انتشار بزرگ
  • 28. بهینه‌سازی پارامتریک در معماری‌های مبتنی بر انتشار
  • 29. ارزیابی مدل‌های مولد با استفاده از سنجه‌های آماری
  • 30. کاربردهای مدل‌های انتشار در پردازش سیگنال و تصویر
  • 31. مدل‌های انتشار گسسته و کاربردهای احتمالی آن‌ها
  • 32. پیاده‌سازی عددی معادلات دیفرانسیل تصادفی
  • 33. مبانی نظری یادگیری عمیق ساختاریافته
  • 34. تقارن‌ها و ناورداها در مدل‌های مولد فیزیک‌محور
  • 35. نقش نویز گاوسی در یادگیری نمایش‌های داده
  • 36. تکنیک‌های نمونه‌برداری سریع در مدل‌های انتشار
  • 37. تحلیل پایداری سیستم‌های دینامیکی در هوش مصنوعی
  • 38. کاربرد فیزیک آماری در بهبود یادگیری مدل‌های بزرگ
  • 39. آینده مدل‌های مولد و همگرایی با علوم محاسباتی
تگ‌ها: Diffusion Models Generative AI پردازش احتمالات فیزیک آماری مدل‌های انتشار مدل‌های مولد هوش مصنوعی پیشرفته هوش مصنوعی مولد یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.