اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow 2.0 و Keras

کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow 2.0 و Keras

تگ‌ها: Keras TensorFlow پایتون تنسورفلو شبکه عصبی علم داده کراس هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری عمیق با TensorFlow 2.0 و Keras

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 2. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
  • 3. آشنایی با Keras
  • 4. ساخت اولین مدل یادگیری عمیق
  • 5. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 6. لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 7. توابع فعال‌سازی
  • 8. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 9. توابع هزینه
  • 10. ارزیابی مدل‌ها
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. مدل‌های خطی
  • 13. رگرسیون خطی
  • 14. رگرسیون لجستیک
  • 15. طبقه‌بندی دودویی
  • 16. طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. ساختار CNN
  • 19. لایه‌های کانولوشن
  • 20. لایه‌های Pooling
  • 21. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. ساختار RNN
  • 24. حافظه در RNN
  • 25. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 26. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 27. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 28. مدل‌سازی زبان
  • 29. تحلیل احساسات
  • 30. ترجمه ماشینی
  • 31. استخراج اطلاعات
  • 32. تکنیک‌های پیشرفته در TensorFlow
  • 33. مدیریت داده‌ها با TensorFlow Datasets
  • 34. ساخت مدل‌های سفارشی (Custom Models)
  • 35. نوشتن لایه‌های سفارشی
  • 36. آموزش مدل‌ها با حلقه‌های سفارشی
  • 37. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها
  • 38. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Transfer Learning)
  • 39. کاربرد Transfer Learning در طبقه‌بندی تصویر
  • 40. کاربرد Transfer Learning در NLP
  • 41. تولید محتوا با مدل‌های مولد
  • 42. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 43. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 44. شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 45. کاربرد Autoencoders در کاهش ابعاد
  • 46. یادگیری تقویتی
  • 47. مبانی یادگیری تقویتی
  • 48. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 49. جایزه و سیاست در یادگیری تقویتی
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 53. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 54. تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 55. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 56. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
  • 57. تشخیص بیماری با یادگیری عمیق
  • 58. کشف دارو با هوش مصنوعی
  • 59. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
  • 60. پیش‌بینی بازار سهام
  • 61. تشخیص تقلب مالی
  • 62. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 63. شخصی‌سازی یادگیری
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 66. بهینه‌سازی آبیاری
  • 67. تشخیص آفات
  • 68. کاربرد هوش مصنوعی در شهر هوشمند
  • 69. مدیریت ترافیک
  • 70. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 71. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 72. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 73. شفافیت در الگوریتم‌ها
  • 74. حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 76. آینده یادگیری عمیق
  • 77. روندها و نوآوری‌ها
  • 78. چالش‌های پیش رو
  • 79. یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 80. یادگیری فدرال
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینExplainable AI (XAI)
  • 82. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 83. روش‌های XAI
  • 84. کاربرد XAI در درک تصمیمات مدل
  • 85. معرفی TensorFlow Extended (TFX)
  • 86. پایپ‌لاین‌های TFX
  • 87. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 88. نظارت بر مدل در TFX
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری کوانتومی
  • 90. مفاهیم اساسی یادگیری کوانتومی
  • 91. الگوریتم‌های کوانتومی برای یادگیری ماشین
  • 92. کاربرد یادگیری کوانتومی در حل مسائل پیچیده
  • 93. مقدمه‌ای بر شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 94. ساختار GNN
  • 95. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 96. کاربرد GNN در پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 97. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال با یادگیری عمیق
  • 98. کاربرد CNN در پردازش سیگنال صوتی
  • 99. کاربرد RNN در پردازش سیگنال زمانی
  • 100. بهینه‌سازی مدل‌ها با تکنیک‌های پیشرفته

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.