MAPress
کتاب مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی با تنسورفلو

کتاب مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی با تنسورفلو

تگ‌ها: CNN TensorFlow پردازش تصویر تنسورفلو شبکه عصبی کانولوشنی شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی با تنسورفلو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

🎓 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 یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 3. معرفی تنسورفلو
  • 4. نصب و راه‌اندازی تنسورفلو
  • 5. ساختار داده در تنسورفلو
  • 6. تنسورها و عملیات روی آن‌ها
  • 7. گرادیان‌ها و محاسبه خودکار مشتق
  • 8. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 9. آموزش مدل‌های ساده
  • 10. طبقه‌بندی با شبکه‌های عصبی
  • 11. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 12. توابع فعال‌سازی
  • 13. تنظیم هایپرپارامترها
  • 14. اعتبارسنجی مدل
  • 15. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 16. تکنیک‌های منظم‌سازی
  • 17. از دست دادن (Dropout)
  • 18. تنظیم نرخ یادگیری
  • 19. بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 20. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 21. چرا CNN؟
  • 22. لایه کانولوشن
  • 23. فیلترها و کرنل‌ها
  • 24. عمق کانال‌ها
  • 25. لایه پولینگ (Pooling)
  • 26. انواع لایه‌های پولینگ
  • 27. ساختار پایه CNN
  • 28. اولین شبکه کانولوشنی ساده
  • 29. مجموعه داده MNIST
  • 30. آموزش CNN روی MNIST
  • 31. ارزیابی عملکرد CNN
  • 32. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 33. مجموعه داده CIFAR-10
  • 34. آموزش CNN روی CIFAR-10
  • 35. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 36. تکنیک‌های افزایش داده
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق‌تر
  • 38. شبکه‌های معروف (مانند LeNet-5)
  • 39. معماری VGG
  • 40. معماری ResNet
  • 41. شبکه‌های مبتنی بر Inception
  • 42. شبکه‌های MobileNet
  • 43. شبکه‌های EfficientNet
  • 44. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 45. شبکه‌های تشخیص اشیاء (مانند Faster R-CNN)
  • 46. شبکه‌های YOLO
  • 47. شبکه‌های SSD
  • 48. شبکه‌های Mask R-CNN
  • 49. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصویر (Segmentation)
  • 50. شبکه‌های U-Net
  • 51. شبکه‌های DeepLab
  • 52. کاربرد CNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 53. شبکه‌های کانولوشنی برای متن
  • 54. کاربرد CNN در تحلیل احساسات
  • 55. کاربرد CNN در تولید متن
  • 56. کاربرد CNN در تحلیل سری‌های زمانی
  • 57. شبکه‌های کانولوشنی برای داده‌های سری زمانی
  • 58. شبکه‌های کانولوشنی در پزشکی
  • 59. کاربرد CNN در تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
  • 60. کاربرد CNN در تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 61. کاربرد CNN در رباتیک
  • 62. کاربرد CNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. کاربرد CNN در گراف‌ها
  • 64. شبکه‌های گراف کانولوشنی (GCN)
  • 65. معرفی Keras
  • 66. استفاده از Keras با تنسورفلو
  • 67. ساخت مدل‌های CNN با Keras
  • 68. آموزش مدل‌های Keras
  • 69. ذخیره و بارگذاری مدل‌های Keras
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌های CNN
  • 71. تکنیک‌های پیشرفته در CNN
  • 72. نکات عملی در پیاده‌سازی CNN
  • 73. خطاهای رایج در CNN
  • 74. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 75. کاربرد یادگیری انتقالی در CNN
  • 76. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 77. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در Keras
  • 78. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 79. کاربرد RNN در پردازش توالی‌ها
  • 80. شبکه‌های LSTM
  • 81. شبکه‌های GRU
  • 82. مقایسه RNN، LSTM و GRU
  • 83. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 84. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 85. مبانی شبکه‌های ترنسفورمر
  • 86. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 87. مبانی یادگیری تقویتی
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی با CNN
  • 89. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 90. حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی
  • 91. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. استانداردهای داده در ایران
  • 93. چارچوب‌های قانونی محتوای دیجیتال
  • 94. مقررات بانک مرکزی در رمزارزها
  • 95. اصول فقهی در اقتصاد اسلامی
  • 96. مسائل شرعی در هنر و رسانه
  • 97. تدوین محتوای آموزشی سازگار با موازین.
  • 98. فرهنگ خانواده در روانشناسی ایرانی.
  • 99. تحلیل تاریخ ایران با رویکرد ملی.
  • 100. پروتکل‌های بهداشتی وزارت بهداشت.

📚 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.