اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی رمزگذارها (Autoencoders) در پایتون با استفاده از Keras برای فشرده‌سازی و بازسازی داده‌ها

کتاب پیاده‌سازی رمزگذارها (Autoencoders) در پایتون با استفاده از Keras برای فشرده‌سازی و بازسازی داده‌ها

تگ‌ها: autoencoder keras python بازسازی داده خودرمزگذار شبکه عصبی فشرده سازی داده یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 پیاده‌سازی رمزگذارها (Autoencoders) در پایتون با استفاده از Keras برای فشرده‌سازی و بازسازی داده‌ها

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. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. ساختار نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 6. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 7. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازی پارامترها: گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 9. انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 10. تنظیم نرخ یادگیری و عوامل موثر بر آن
  • 11. منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 12. روش‌های متداول منظم‌سازی: L1, L2, Dropout
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق و مزایای آن‌ها
  • 17. معماری‌های کلیدی در یادگیری عمیق
  • 18. مقدمه‌ای بر رمزگذارها (Autoencoders)
  • 19. کاربرد رمزگذارها: فشرده‌سازی و بازسازی داده‌ها
  • 20. ساختار کلی رمزگذار: رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder)
  • 21. تابع هزینه (Loss Function) در رمزگذارها
  • 22. نحوه پیاده‌سازی رمزگذار در Keras
  • 23. محیط توسعه: نصب Python، TensorFlow، Keras
  • 24. مراحل آماده‌سازی داده‌ها برای رمزگذارها
  • 25. فشرده‌سازی داده‌ها با استفاده از رمزگذار
  • 26. بازسازی داده‌ها با استفاده از رمزگشا
  • 27. انواع مختلف رمزگذارها: متراکم (Dense)، کانولوشنی (Convolutional)
  • 28. رمزگذارهای متراکم (Dense Autoencoders)
  • 29. پیاده‌سازی رمزگذار متراکم برای داده‌های عددی
  • 30. رمزگذارهای کانولوشنی (Convolutional Autoencoders)
  • 31. کاربرد رمزگذارهای کانولوشنی در پردازش تصویر
  • 32. پیاده‌سازی رمزگذار کانولوشنی برای تصاویر
  • 33. رمزگذار گسسته (Sparse Autoencoders)
  • 34. مفهوم پراکندگی (Sparsity) در رمزگذارها
  • 35. پیاده‌سازی رمزگذار گسسته
  • 36. رمزگذار تنویکی (Denoising Autoencoders)
  • 37. فراهم کردن نویز به داده‌ها برای آموزش
  • 38. پیاده‌سازی رمزگذار تنویکی
  • 39. رمزگذار متغیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 40. مفهوم فضای پنهان پیوسته (Continuous Latent Space)
  • 41. پیاده‌سازی رمزگذار متغیر
  • 42. کاربرد رمزگذارها در کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 43. تفاوت رمزگذارها با PCA (تحلیل مولفه‌های اصلی)
  • 44. کاربرد رمزگذارها در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 45. شناسایی داده‌های غیرعادی با استفاده از رمزگذارها
  • 46. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری با رمزگذار
  • 47. کاربرد رمزگذارها در تولید داده (Data Generation)
  • 48. ایجاد داده‌های جدید با استفاده از VAEs
  • 49. کاربرد رمزگذارها در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 50. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 51. تنظیم هایپرپارامترها در رمزگذارها
  • 52. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 53. ارزیابی مدل رمزگذار پس از آموزش
  • 54. رسم نمودار تابع هزینه در طول آموزش
  • 55. تحلیل فضای پنهان (Latent Space Analysis)
  • 56. مصورسازی فضای پنهان رمزگذار
  • 57. کاربرد رمزگذارها در یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 58. آموزش بازنمایی‌های مفید از داده‌ها
  • 59. بهینه‌سازی معماری رمزگذار
  • 60. تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها، توابع فعال‌سازی
  • 61. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 62. تابع هزینه MSE (میانگین مربعات خطا)
  • 63. تابع هزینه Binary Cross-entropy
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته در آموزش رمزگذارها
  • 65. استفاده از Batch Normalization
  • 66. استفاده از Early Stopping
  • 67. کاربرد رمزگذارها در فشرده‌سازی تصاویر
  • 68. مقایسه فشرده‌سازی با JPEG
  • 69. کاربرد رمزگذارها در فشرده‌سازی صدا
  • 70. فشرده‌سازی داده‌های سری زمانی با رمزگذار
  • 71. رمزگذارها برای داده‌های متنی (Text Data)
  • 72. بازنمایی متنی با استفاده از رمزگذارها
  • 73. کاربرد رمزگذارها در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 74. شخصی‌سازی توصیه‌ها با رمزگذارها
  • 75. محدودیت‌های رمزگذارها
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی رمزگذارها
  • 77. آینده رمزگذارها و تحقیقات مرتبط
  • 78. رمزگذارهای سه‌بعدی (3D Autoencoders)
  • 79. رمزگذارها برای داده‌های گراف (Graph Autoencoders)
  • 80. رمزگذارها در حوزه سلامت و پزشکی
  • 81. کاربرد رمزگذارها در پردازش سیگنال
  • 82. رمزگذارها و امنیت داده‌ها
  • 83. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته‌تر یادگیری عمیق
  • 84. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 85. تفاوت GANs با Autoencoders
  • 86. کاربرد GANs در تولید تصاویر واقع‌گرایانه
  • 87. پایان دوره: جمع‌بندی مفاهیم کلیدی
  • 88. مرور بر پیاده‌سازی‌ها و نکات عملی
  • 89. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
  • 90. آشنایی با کتابخانه‌های دیگر یادگیری عمیق
  • 91. پروژه‌های عملی با استفاده از رمزگذارها
  • 92. کاربرد رمزگذارها در پروژه‌های واقعی
  • 93. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 94. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 95. اهمیت انطباق با قوانین و مقررات
  • 96. استفاده از هوش مصنوعی در راستای اهداف ملی
  • 97. توسعه پایدار با کمک هوش مصنوعی
  • 98. چالش‌های فنی و علمی پیش رو
  • 99. نکات کلیدی برای موفقیت در یادگیری عمیق
  • 100. تمرین و تکرار برای تسلط بر مفاهیم

📚 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.