اکسپرس 24
کتاب اصول پیچیدگی نمونه در تقویت‌کننده های صاف و اثبات تنگی قضیه هسته سخت

کتاب اصول پیچیدگی نمونه در تقویت‌کننده های صاف و اثبات تنگی قضیه هسته سخت

تگ‌ها: الگوریتم بهینه‌سازی الگوریتم یادگیری پیچیدگی نمونه تقویت هموار علوم کامپیوتر قضیه هسته سخت ماشین لرنینگ نظریه یادگیری هوش مصنوعی 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 اصول پیچیدگی نمونه در تقویت‌کننده های صاف و اثبات تنگی قضیه هسته سخت

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و الگوریتم‌های بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر
  • 2. مبانی الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها
  • 3. اصول پیچیدگی محاسباتی
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 5. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی: مفاهیم اولیه
  • 7. نظریه اطلاعات و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
  • 8. آنتروپی و انتروپی متقابل
  • 9. پیچیدگی نمونه در الگوریتم‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر تقویت‌کننده‌ها (Boosting)
  • 11. الگوریتم AdaBoost
  • 12. الگوریتم Gradient Boosting
  • 13. تقویت‌کننده‌های صاف (Smooth Boosting)
  • 14. تحلیل پیچیدگی نمونه در تقویت‌کننده‌های صاف
  • 15. قضیه هسته سخت (Hardcore Theorem)
  • 16. اثبات تنگی قضیه هسته سخت
  • 17. ارتباط بین پیچیدگی نمونه و قضیه هسته سخت
  • 18. مفهوم توزیع‌های احتمالی
  • 19. قضیه‌های اساسی احتمال
  • 20. متغیرهای تصادفی و توابع مولد گشتاور
  • 21. آمار و استنباط آماری
  • 22. برآوردگرها و خواص آن‌ها
  • 23. روش‌های بیشینه درست‌نمایی
  • 24. روش‌های کمترین مربعات
  • 25. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 26. بهینه‌سازی محدب
  • 27. گرادیان نزولی
  • 28. بهینه‌سازی تصادفی
  • 29. بهینه‌سازی دسته‌ای
  • 30. روش‌های گشتاور (Momentum)
  • 31. بهینه‌سازی Adam
  • 32. بهینه‌سازی RMSprop
  • 33. تنظیم نرخ یادگیری
  • 34. تنظیم ابرپارامترها
  • 35. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 37. L1 و L2 Regularization
  • 38. Dropout
  • 39. Early Stopping
  • 40. مدل‌های خطی
  • 41. رگرسیون خطی
  • 42. رگرسیون لجستیک
  • 43. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 44. هسته‌های SVM
  • 45. درختان تصمیم
  • 46. جنگل‌های تصادفی
  • 47. مدل‌های مبتنی بر گراف
  • 48. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 49. معماری شبکه‌های عصبی
  • 50. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 51. توابع فعال‌سازی
  • 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 54. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 55. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 56. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 57. مدل‌های زبانی
  • 58. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 59. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 60. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 61. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 62. تشخیص اشیاء
  • 63. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 64. تولید تصاویر
  • 65. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 67. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 68. K-Means Clustering
  • 69. DBSCAN
  • 70. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 71. کاهش ابعاد
  • 72. مدل‌های آماری برای کاهش ابعاد
  • 73. کدگذارها (Autoencoders)
  • 74. یادگیری عمیق برای داده‌های نامتعادل
  • 75. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 76. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 77. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 78. منحنی ROC و AUC
  • 79. مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها
  • 80. کاربرد تئوری بازی‌ها در یادگیری ماشین
  • 81. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 82. مدل‌سازی پیچیدگی در سیستم‌های پویا
  • 83. تحلیل پایداری سیستم‌ها
  • 84. کاربرد ریاضیات گسسته در علوم کامپیوتر
  • 85. مفاهیم گراف در یادگیری ماشین
  • 86. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 87. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 88. حریم خصوصی و امنیت در یادگیری ماشین
  • 89. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 90. ملاحظات شرعی در فناوری اطلاعات
  • 91. قوانین و مقررات فضای مجازی در ایران
  • 92. استانداردهای محتوای دیجیتال
  • 93. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی
  • 95. فناوری‌های نوین و آینده شغلی
  • 96. نوآوری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 98. کاربرد مدل‌های پیچیده در حل مسائل واقعی
  • 99. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 100. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از فناوری

📚 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.