کتاب مبانی نظری و کاربردهای تقویت‌کننده عمومی (Generalized Boosting)

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 مبانی نظری و کاربردهای تقویت‌کننده عمومی (Generalized Boosting)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تقویت‌کننده
  • 2. مبانی تقویت‌کننده کلاسیک
  • 3. مدل‌های تقویت‌کننده خطی
  • 4. تقویت‌کننده گرادیان کاهشی
  • 5. تابع زیان و گرادیان
  • 6. الگوریتم تقویت‌کننده لی و بوستینگ
  • 7. تنظیم پارامترهای تقویت‌کننده
  • 8. تکنیک‌های تنظیم (Regularization)
  • 9. تقویت‌کننده با درختان تصمیم
  • 10. درختان تصمیم قابل‌تنظیم
  • 11. تقویت‌کننده با درختان تصمیم عمیق
  • 12. تقویت‌کننده با درختان تصمیم سطحی
  • 13. تحلیل آماری تقویت‌کننده
  • 14. همگرایی الگوریتم‌های تقویت‌کننده
  • 15. پیچیدگی محاسباتی تقویت‌کننده
  • 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های تقویت‌کننده
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 18. انتخاب بهترین مدل تقویت‌کننده
  • 19. کاربردهای تقویت‌کننده در طبقه‌بندی
  • 20. کاربردهای تقویت‌کننده در رگرسیون
  • 21. تقویت‌کننده برای داده‌های نامتوازن
  • 22. مقدمه‌ای بر تقویت‌کننده عمومی (Generalized Boosting)
  • 23. تفاوت تقویت‌کننده عمومی و کلاسیک
  • 24. چارچوب ریاضی تقویت‌کننده عمومی
  • 25. توابع زیان دلخواه در تقویت‌کننده عمومی
  • 26. بهینه‌سازی توابع زیان غیرمحدب
  • 27. الگوریتم‌های تقویت‌کننده عمومی
  • 28. تکنیک‌های نمونه‌برداری در تقویت‌کننده عمومی
  • 29. مقدمه‌ای بر تقویت‌کننده کوانتومی
  • 30. تقویت‌کننده کوانتومی با گیت‌های خطی
  • 31. کاربردهای تقویت‌کننده کوانتومی
  • 32. یادگیری تقویتی با عامل‌های هوشمند
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 34. ساختارهای شبکه‌های عصبی
  • 35. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 36. آموزش شبکه‌های عصبی با پس‌انتشار خطا
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 38. کاربردهای CNN در بینایی ماشین
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 41. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 42. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 43. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 44. مدل‌های زبانی آماری
  • 45. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 46. تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 47. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
  • 48. مدل‌های تولید متن
  • 49. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 50. تشخیص اشیاء با CNN
  • 51. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 52. تولید تصاویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در رباتیک
  • 54. کنترل ربات با یادگیری تقویتی
  • 55. یادگیری عمیق برای ربات‌های خودمختار
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در داده‌های حجیم
  • 57. سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
  • 58. چارچوب‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین امن
  • 60. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 61. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 62. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. تجسم‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل‌اعتماد
  • 66. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 68. عدالت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 69. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 70. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 71. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در علوم پزشکی
  • 73. تشخیص بیماری با یادگیری عمیق
  • 74. کشف دارو با یادگیری عمیق
  • 75. یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در علوم مالی
  • 77. پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 78. تشخیص تقلب با یادگیری عمیق
  • 79. مدیریت پرتفوی با یادگیری ماشین
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در علوم محیطی
  • 81. پیش‌بینی تغییرات آب و هوایی
  • 82. مدیریت منابع طبیعی با یادگیری ماشین
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 84. پیش‌بینی محصولات کشاورزی
  • 85. مدیریت بهینه منابع در کشاورزی
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در آموزش
  • 87. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 88. سیستم‌های توصیه‌گر در آموزش
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حقوق
  • 90. تحلیل اسناد حقوقی
  • 91. پیش‌بینی نتایج پرونده‌های قضایی
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 93. بهینه‌سازی ترافیک
  • 94. خودروهای خودران
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 96. تشخیص نفوذ
  • 97. تحلیل بدافزارها
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بازی‌ها
  • 99. هوش مصنوعی در بازی‌های کامپیوتری
  • 100. یادگیری تقویتی برای توسعه بازی

📚 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.