کتاب تسلط بر یادگیری عمیق با تنسور فلو ۲.x و کراس: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

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 تسلط بر یادگیری عمیق با تنسور فلو ۲.x و کراس: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق با تنسور فلو و کراس

🎓 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. ساختار و عملکرد نورون مصنوعی
  • 7. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 8. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 9. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 10. گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 11. مقدمه‌ای بر تنسور فلو ۲.x
  • 12. نصب و پیکربندی تنسور فلو
  • 13. تنسورها در تنسور فلو
  • 14. عملیات بر روی تنسورها
  • 15. سفارشی‌سازی توابع در تنسور فلو
  • 16. تابع‌سازی (Functionals) در تنسور فلو
  • 17. مقدمه‌ای بر کراس (Keras)
  • 18. معماری کراس: لایه‌ها، مدل‌ها، بهینه‌سازها
  • 19. ساخت مدل‌های ترتیبی (Sequential Models)
  • 20. لایه‌های متراکم (Dense Layers)
  • 21. توابع فعال‌سازی در کراس
  • 22. کامپایل کردن مدل‌ها
  • 23. آموزش مدل‌ها
  • 24. ارزیابی مدل‌ها
  • 25. پیش‌بینی با مدل‌های آموزش دیده
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. مقدمه‌ای بر CNN
  • 28. لایه‌های کانولوشنال
  • 29. لایه‌های پولینگ (Pooling Layers)
  • 30. لایه‌های نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 31. معماری‌های معروف CNN (مانند LeNet، AlexNet)
  • 32. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. مبانی RNN
  • 35. حافظه در RNN
  • 36. انواع RNN: LSTM و GRU
  • 37. لایه‌های LSTM
  • 38. لایه‌های GRU
  • 39. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 41. نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 42. Word2Vec
  • 43. GloVe
  • 44. کاربرد Embeddings در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 45. مدل‌های زبانی
  • 46. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
  • 47. مقدمه‌ای بر ترنسفورمر
  • 48. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 49. خود-توجهی (Self-Attention)
  • 50. معماری ترنسفورمر
  • 51. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 53. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 54. عامل، محیط، پاداش
  • 55. سیاست و تابع ارزش
  • 56. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 57. Deep Q-Networks (DQN)
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 59. مقدمه‌ای بر کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق
  • 60. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 61. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 62. مولد شبکه‌های تخاصمی (GANs)
  • 63. مقدمه‌ای بر GANs
  • 64. مولد و ممیز
  • 65. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 66. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 67. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها
  • 68. کدگذاری و رمزگشایی
  • 69. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 70. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
  • 71. مقدمه‌ای بر GNNs
  • 72. عملیات انتشار در GNNs
  • 73. کاربرد GNNs
  • 74. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 75. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با تنسور فلو
  • 76. کاربرد در پیش‌بینی و تحلیل
  • 77. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 78. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
  • 79. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 80. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 81. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 82. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 83. مقدمه‌ای بر اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 84. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 85. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 86. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف (سلامت، مالی، صنعت)
  • 88. نوآوری‌های اخیر در یادگیری عمیق
  • 89. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
  • 90. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 91. جمع‌بندی و نگاه به 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.