کتاب یادگیری عمیق پیوسته و رویدادمحور در دستگاه برای مقابله با انحراف مدل

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 یادگیری عمیق پیوسته و رویدادمحور در دستگاه برای مقابله با انحراف مدل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در سیستم‌های نهفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 7. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 8. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 9. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 10. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 11. روش‌های تنظیم (Regularization)
  • 12. اعتبارسنجی مدل و ارزیابی عملکرد
  • 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
  • 14. معماری سیستم‌های نهفته
  • 15. محدودیت‌های منابع در سیستم‌های نهفته
  • 16. پردازشگرهای سیستم‌های نهفته
  • 17. حافظه در سیستم‌های نهفته
  • 18. سیستم‌عامل‌های بلادرنگ (RTOS)
  • 19. ارتباطات در سیستم‌های نهفته
  • 20. ملاحظات سخت‌افزاری برای یادگیری عمیق
  • 21. یادگیری عمیق در دستگاه (On-Device Deep Learning)
  • 22. چالش‌های اجرای یادگیری عمیق در دستگاه
  • 23. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های نهفته
  • 24. کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری عمیق
  • 25. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 26. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 27. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 28. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق برای دستگاه (مانند TensorFlow Lite, PyTorch Mobile)
  • 29. یادگیری پیوسته (Continuous Learning)
  • 30. مفهوم انحراف مدل (Model Drift)
  • 31. دلایل انحراف مدل
  • 32. تأثیر انحراف مدل بر عملکرد
  • 33. یادگیری رویدادمحور (Event-Driven Learning)
  • 34. شناسایی رویدادها در داده‌ها
  • 35. طراحی سیستم‌های رویدادمحور
  • 36. مدیریت جریان داده در سیستم‌های رویدادمحور
  • 37. پیاده‌سازی یادگیری پیوسته در دستگاه
  • 38. به‌روزرسانی مدل در دستگاه
  • 39. استراتژی‌های یادگیری پیوسته
  • 40. یادگیری تقویتی پیوسته در دستگاه
  • 41. مدیریت چرخه عمر مدل در دستگاه
  • 42. معماری سیستم‌های یادگیری عمیق پیوسته
  • 43. مدیریت داده‌های ورودی در سیستم‌های پیوسته
  • 44. پردازش داده‌های رویدادمحور
  • 45. تکنیک‌های تشخیص انحراف مدل
  • 46. تشخیص تغییر در توزیع داده
  • 47. تشخیص تغییر در رفتار مدل
  • 48. روش‌های مقابله با انحراف مدل
  • 49. بازآموزی مدل در دستگاه
  • 50. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل
  • 51. یادگیری فعال (Active Learning) برای به‌روزرسانی مدل
  • 52. مدیریت نسخه‌های مدل در دستگاه
  • 53. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری عمیق در دستگاه
  • 54. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 55. کاربردهای یادگیری عمیق پیوسته در دستگاه
  • 56. تشخیص ناهنجاری در دستگاه
  • 57. پایش سلامت در دستگاه
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر در دستگاه
  • 59. پردازش زبان طبیعی در دستگاه
  • 60. بینایی ماشین در دستگاه
  • 61. اینترنت اشیاء (IoT) و یادگیری عمیق در دستگاه
  • 62. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه
  • 63. ارزیابی و پایش مداوم عملکرد مدل
  • 64. مدیریت خطاهای مدل در دستگاه
  • 65. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های یادگیری عمیق پیوسته
  • 66. مستندسازی فنی سیستم‌های یادگیری عمیق در دستگاه
  • 67. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های پیوسته
  • 68. مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق
  • 69. معماری‌های شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 70. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
  • 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 72. یادگیری خودنظارت‌شده (Self-Supervised Learning)
  • 73. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل (Explainable AI)
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع
  • 75. هوش مصنوعی در حوزه سلامت (با رویکرد رسمی)
  • 76. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی (با رویکرد رسمی)
  • 77. هوش مصنوعی در حوزه صنعت (با رویکرد رسمی)
  • 78. هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل (با رویکرد رسمی)
  • 79. برنامه‌ریزی برای توسعه سیستم‌های یادگیری عمیق در دستگاه
  • 80. ارزیابی اقتصادی پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری عمیق در دستگاه
  • 81. مطالعات موردی (Case Studies) در یادگیری عمیق در دستگاه
  • 82. چالش‌های آینده در یادگیری عمیق پیوسته
  • 83. پژوهش‌های نوین در زمینه یادگیری عمیق در دستگاه
  • 84. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.