اکسپرس 24
کتاب آموزش خودرمزگذار (Autoencoder) در پایتون با استفاده از Keras و TensorFlow

کتاب آموزش خودرمزگذار (Autoencoder) در پایتون با استفاده از Keras و TensorFlow

تگ‌ها: آموزش پایتون یادگیری ماشین آموزش هوش مصنوعی آموزش یادگیری عمیق خودرمزگذار پایتون ساخت autoencoder شبکه عصبی خودرمزگذار شبکه عصبی در پایتون کراس تنسورفلو یادگیری ماشین با پایتون

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 خودرمزگذار (Autoencoder) در پایتون با استفاده از Keras و TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 6. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 7. مبانی برنامه‌نویسی در پایتون برای علم داده
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 9. ساختار نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 10. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 11. آموزش شبکه‌های عصبی با پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 12. بهینه‌سازها در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 13. تنظیم فراپارامترها و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 19. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 20. ساختار پایه خودرمزگذار
  • 21. رمزگذار (Encoder) در خودرمزگذار
  • 22. رمزگشا (Decoder) در خودرمزگذار
  • 23. تابع هزینه (Loss Function) در خودرمزگذار
  • 24. مراحل آموزش یک خودرمزگذار ساده
  • 25. پیاده‌سازی خودرمزگذار با Keras
  • 26. ساخت مدل خودرمزگذار در Keras
  • 27. کامپایل کردن مدل خودرمزگذار
  • 28. آموزش مدل خودرمزگذار با داده‌ها
  • 29. ارزیابی عملکرد خودرمزگذار
  • 30. کاربرد خودرمزگذار در کاهش ابعاد
  • 31. کاهش ابعاد با استفاده از خودرمزگذار
  • 32. تجسم داده‌ها پس از کاهش ابعاد
  • 33. کاربرد خودرمزگذار در حذف نویز (Denoising Autoencoders)
  • 34. ساخت یک خودرمزگذار حذف نویز
  • 35. آموزش خودرمزگذار حذف نویز
  • 36. کاربرد خودرمزگذار حذف نویز در بازسازی تصاویر
  • 37. کاربرد خودرمزگذار در تولید داده (Generative Models)
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
  • 39. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 40. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 41. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 42. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 43. مقدمه‌ای بر TensorFlow
  • 44. نصب و پیکربندی TensorFlow
  • 45. کار با تنسورها در TensorFlow
  • 46. ساخت مدل‌های تنسورفلو
  • 47. آموزش مدل‌ها در TensorFlow
  • 48. کاربرد TensorFlow در یادگیری عمیق
  • 49. مقدمه‌ای بر Keras
  • 50. ساختار لایه‌ها در Keras
  • 51. ساخت مدل‌های ترتیبی (Sequential) در Keras
  • 52. ساخت مدل‌های تابع (Functional API) در Keras
  • 53. کامپایل کردن مدل‌ها در Keras
  • 54. آموزش مدل‌ها با Keras
  • 55. ارزیابی مدل‌ها در Keras
  • 56. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها در Keras
  • 57. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 58. پاکسازی داده‌های پرت (Outliers)
  • 59. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 60. رمزگذاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Encoding)
  • 61. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 62. معرفی مجموعه داده‌های استاندارد
  • 63. ساخت خودرمزگذار متغیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 64. ساختار VAE
  • 65. تفاوت VAE با خودرمزگذار استاندارد
  • 66. آموزش VAE
  • 67. کاربرد VAE در تولید داده‌های جدید
  • 68. مدل‌های خودرمزگذار پیشرفته
  • 69. خودرمزگذارهای عمیق (Deep Autoencoders)
  • 70. خودرمزگذارهای اسپارس (Sparse Autoencoders)
  • 71. خودرمزگذارهای کانولوشنی (Convolutional Autoencoders)
  • 72. خودرمزگذارهای بازگشتی (Recurrent Autoencoders)
  • 73. تنظیم خودرمزگذارها برای وظایف خاص
  • 74. تنظیم فراپارامترهای خودرمزگذار
  • 75. بهینه‌سازی معماری خودرمزگذار
  • 76. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 77. کاربرد خودرمزگذار در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 78. ساخت مدل تشخیص ناهنجاری با خودرمزگذار
  • 79. ارزیابی مدل تشخیص ناهنجاری
  • 80. کاربرد خودرمزگذار در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 81. مقایسه خودرمزگذار با روش‌های فشرده‌سازی سنتی
  • 82. پیاده‌سازی فشرده‌سازی تصویر با خودرمزگذار
  • 83. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 84. ساختار GAN
  • 85. تفاوت GAN با خودرمزگذار
  • 86. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 87. کاربرد خودرمزگذار در یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 88. یادگیری بازنمایی‌های مفید از داده‌ها
  • 89. استفاده از بازنمایی‌های آموخته شده در وظایف دیگر
  • 90. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی خودرمزگذار
  • 91. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 92. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 93. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های یادگیری عمیق
  • 94. نکات پایانی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین

📚 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.