کتاب برنامه‌نویسی پیشرفته شبکه‌های عصبی عمیق با پایتون

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 برنامه‌نویسی پیشرفته شبکه‌های عصبی عمیق با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق با پایتون

🎓 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 شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 3. نصب و راه‌اندازی ابزارهای پایتون
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 5. آشنایی با کتابخانه NumPy
  • 6. کار با داده‌ها با استفاده از Pandas
  • 7. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 9. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 10. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای
  • 11. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 12. معرفی شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 13. تابع فعال‌سازی و اهمیت آن
  • 14. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 15. روش‌های مختلف گرادیان کاهشی (SGD, Adam, RMSprop)
  • 16. تابع هزینه و انتخاب آن
  • 17. تنظیم ابرپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 18. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 19. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 20. Dropout و کاربرد آن
  • 21. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 22. لایه کانولوشن و فیلترها
  • 23. لایه پولینگ و انواع آن
  • 24. معماری‌های رایج CNN (LeNet, AlexNet, VGG)
  • 25. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 26. آموزش مدل‌های CNN با Keras
  • 27. تنظیمات پیشرفته CNN
  • 28. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. حافظه در شبکه‌های RNN
  • 30. مشکل محوشدگی گرادیان در RNN
  • 31. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 32. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 33. آموزش مدل‌های RNN با Keras
  • 34. تنظیمات پیشرفته RNN
  • 35. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 36. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 37. معماری ترنسفورمر برای پردازش زبان طبیعی
  • 38. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 39. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 40. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 41. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر
  • 42. معرفی مدل‌های Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 43. مدل‌های Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, GPT)
  • 44. کاربرد Embeddings در وظایف NLP
  • 45. پردازش متن با استفاده از Embeddings
  • 46. تحلیل احساسات با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 47. طبقه‌بندی متن با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 48. تولید متن با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 49. خلاصه‌سازی متن با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 50. ترجمه ماشینی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 51. کاربرد شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. فیلترینگ مشارکتی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 53. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 55. معماری GAN و اجزای آن
  • 56. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 57. آموزش GAN با Keras
  • 58. تنظیمات پیشرفته GAN
  • 59. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 60. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 61. عامل، محیط، پاداش و حالت
  • 62. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-Learning, Policy Gradients)
  • 63. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 67. معرفی شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 68. مفاهیم پایه شبکه‌های گراف عصبی
  • 69. لایه GNN و عملیات آن
  • 70. کاربرد GNN در پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 71. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 72. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. آموزش مدل‌های GNN با PyTorch Geometric
  • 74. آموزش مدل‌های GNN با Deep Graph Library
  • 75. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 76. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (XAI)
  • 78. حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی
  • 79. هوش مصنوعی مسئولانه و پایدار
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت (با رویکرد داخلی)
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت (با رویکرد داخلی)
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی (با رویکرد داخلی)
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش (با رویکرد داخلی)
  • 84. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل (با رویکرد داخلی)
  • 85. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 86. تحقیقات پیشرو در یادگیری عمیق
  • 87. چالش‌های فعلی در هوش مصنوعی
  • 88. نقش هوش مصنوعی در توسعه علمی و فناوری کشور
  • 89. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی بومی
  • 90. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق
  • 91. ساخت یک سیستم تشخیص تصویر سفارشی
  • 92. پیاده‌سازی یک مدل پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 93. طراحی یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 94. توسعه یک عامل یادگیری تقویتی برای یک بازی ساده
  • 95. مرور و جمع‌بندی مباحث پیشرفته
  • 96. راهنمایی برای پروژه‌های تحقیقاتی
  • 97. منابع برای مطالعه بیشتر

📚 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.