کتاب مبانی بهینه‌سازی محدب برای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ

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 مبانی بهینه‌سازی محدب برای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی محدب در یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه بهینه‌سازی محدب
  • 3. توابع محدب و خواص آن‌ها
  • 4. ناحیه محدب و مجموعه محدب
  • 5. گرادیان و هسین توابع محدب
  • 6. مسائل بهینه‌سازی محدب
  • 7. شرایط بهینگی برای مسائل محدب
  • 8. متمایزکننده‌ها و زیرگرادیان‌ها
  • 9. قضیه کاروش-کوهن-تکر
  • 10. دوره‌های بهینه‌سازی محدب
  • 11. روش گرادیان کاهشی
  • 12. انتخاب گام در گرادیان کاهشی
  • 13. همگرایی گرادیان کاهشی
  • 14. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
  • 15. مزایا و معایب SGD
  • 16. بهینه‌سازی با گام تطبیقی
  • 17. روش‌های مرتبه دوم
  • 18. روش نیوتن
  • 19. همگرایی روش نیوتن
  • 20. روش‌های شبه‌نیوتن
  • 21. روش BFGS
  • 22. روش L-BFGS
  • 23. بهینه‌سازی مقید
  • 24. روش ضرایب لاگرانژ
  • 25. مسائل دوگانگی
  • 26. شرایط KKT
  • 27. بهینه‌سازی کوادریک (QP)
  • 28. روش‌های نقطه داخلی
  • 29. روش‌های مسیر مرکزی
  • 30. بهینه‌سازی خطی (LP)
  • 31. کاربرد LP در یادگیری ماشین
  • 32. بهینه‌سازی نیمه‌معین (SDP)
  • 33. کاربرد SDP در یادگیری ماشین
  • 34. یادگیری ماشین مقیاس بزرگ
  • 35. چالش‌های مقیاس بزرگ
  • 36. روش‌های توزیع شده برای بهینه‌سازی
  • 37. پردازش موازی در بهینه‌سازی
  • 38. کاهش ابعاد و اسپارسنس
  • 39. روش‌های تقریب در بهینه‌سازی
  • 40. یادگیری عمیق و بهینه‌سازی
  • 41. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 42. گرادیان کاهشی در شبکه‌های عصبی
  • 43. مینی‌بچ گرادیان کاهشی
  • 44. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 45. بهینه‌سازهای تطبیقی (Adam, RMSprop)
  • 46. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 47. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 48. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 49. L1 و L2 Regularization
  • 50. Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 51. Batch Normalization
  • 52. Early Stopping
  • 53. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 54. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 55. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 56. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 58. عامل، محیط، حالت، عمل
  • 59. تابع پاداش
  • 60. سیاست (Policy)
  • 61. تابع ارزش (Value Function)
  • 62. معادله بلمن
  • 63. روش‌های مونت کارلو
  • 64. یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 65. Q-Learning
  • 66. Deep Q-Networks (DQN)
  • 67. Policy Gradient Methods
  • 68. Actor-Critic Methods
  • 69. کاربرد بهینه‌سازی در پردازش زبان طبیعی
  • 70. مدل‌های زبانی
  • 71. کاربرد بهینه‌سازی در بینایی ماشین
  • 72. شناسایی اشیاء
  • 73. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 74. کاربرد بهینه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. فیلترینگ مشارکتی
  • 76. محتوا-محور
  • 77. مدل‌های ترکیبی
  • 78. بهینه‌سازی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 81. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 82. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 83. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 84. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 85. کاربرد بهینه‌سازی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 86. تشخیص ناهنجاری
  • 87. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 88. کاربرد بهینه‌سازی در یادگیری ماشین غیرنظارتی
  • 89. یادگیری عمیق غیرنظارتی
  • 90. تولید محتوا با هوش مصنوعی
  • 91. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی مدل‌های مقیاس بزرگ
  • 92. استفاده از GPU و TPU
  • 93. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 94. کاربرد بهینه‌سازی در مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 95. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 96. پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 98. تشخیص بیماری‌ها
  • 99. کشف دارو
  • 100. ملاحظات قانونی و شرعی در داده‌های پزشکی

📚 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.