کتاب ساخت برنامه‌های هوشمند با کتابخانهٔ شبکه‌های عصبی Wolfram U

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 ساخت برنامه‌های هوشمند با کتابخانهٔ شبکه‌های عصبی Wolfram U

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با شبکه‌های عصبی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی
  • 4. شبکه‌های عصبی پرسپترون تک لایه
  • 5. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 8. بهینه‌سازی پارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 9. انتخاب معماری مناسب شبکه عصبی
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 11. بررسی و ارزیابی مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 12. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 13. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 15. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 18. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 19. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 20. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 21. معماری ترنسفورمر برای پردازش زبان
  • 22. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 23. مقدمه‌ای بر کتابخانه شبکه‌های عصبی Wolfram U
  • 24. نصب و راه‌اندازی Wolfram U
  • 25. ساختار کلی کتابخانه شبکه‌های عصبی
  • 26. تعریف لایه‌های شبکه عصبی در Wolfram U
  • 27. پیاده‌سازی شبکه‌های پرسپترون در Wolfram U
  • 28. استفاده از توابع فعال‌سازی مختلف
  • 29. آموزش مدل‌های شبکه‌های عصبی با Wolfram U
  • 30. تنظیم پارامترهای آموزش
  • 31. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 32. ساخت مدل‌های CNN در Wolfram U
  • 33. کاربرد CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 34. ساخت مدل‌های RNN در Wolfram U
  • 35. کاربرد RNN برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 36. پیاده‌سازی LSTM و GRU در Wolfram U
  • 37. کاربرد LSTM برای پیش‌بینی
  • 38. استفاده از ترنسفورمر در Wolfram U
  • 39. آموزش مدل‌های زبانی پایه
  • 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 41. ساخت برنامه‌های کاربردی با شبکه‌های عصبی
  • 42. مثال: ساخت سیستم پیشنهاد دهنده
  • 43. مثال: ساخت سیستم تشخیص اشیاء
  • 44. مثال: ساخت سیستم تولید متن
  • 45. مثال: ساخت سیستم ترجمه ماشینی
  • 46. مثال: ساخت سیستم خلاصه‌سازی متن
  • 47. مثال: ساخت سیستم تشخیص احساسات
  • 48. مثال: ساخت سیستم پاسخ به پرسش
  • 49. مثال: ساخت چت‌بات ساده
  • 50. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 51. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 52. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 53. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 54. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 55. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 56. مبانی یادگیری تقویتی
  • 57. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 60. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 61. مبانی شبکه‌های عصبی گراف
  • 62. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 63. شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNN)
  • 64. مبانی شبکه‌های عصبی اسپایکی
  • 65. کاربرد SNN در پردازش سیگنال
  • 66. پردازش زبان طبیعی با شبکه‌های عصبی
  • 67. استخراج ویژگی از متن
  • 68. مدل‌سازی موضوعی متن
  • 69. تحلیل احساسات متن
  • 70. طبقه‌بندی متن
  • 71. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 72. پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی
  • 73. تشخیص و طبقه‌بندی تصویر
  • 74. تشخیص اشیاء در تصویر
  • 75. تقسیم‌بندی معنایی تصویر
  • 76. تولید زیرنویس برای تصویر
  • 77. پردازش صدا با شبکه‌های عصبی
  • 78. تشخیص گفتار
  • 79. تولید صدا
  • 80. شناسایی بلندگو
  • 81. مفاهیم پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 82. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 83. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 84. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 85. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 86. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 87. روش‌های توضیح مدل‌های عصبی
  • 88. ارزیابی اخلاقی هوش مصنوعی
  • 89. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 90. امنیت در هوش مصنوعی
  • 91. استانداردهای توسعه نرم‌افزار هوشمند
  • 92. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در علوم
  • 99. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 100. نوآوری‌های آتی در شبکه‌های عصبی

📚 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.