اکسپرس 24
کتاب اصول بصری‌سازی داده برای درک ساختار شبکه‌های عصبی

کتاب اصول بصری‌سازی داده برای درک ساختار شبکه‌های عصبی

تگ‌ها: اصول بصری‌سازی بصری‌سازی داده داده‌کاوی درک شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی مصورسازی داده معماری شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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 بصری‌سازی داده برای درک ساختار شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده در شبکه‌های عصبی
  • 2. مبانی مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختار لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 4. تابع فعال‌سازی و نقش آن در شبکه‌ها
  • 5. فرآیند آموزش و پس‌انتشار خطا
  • 6. بهینه‌سازی پارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 7. انواع شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 9. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 12. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 13. بصری‌سازی لایه‌های اولیه CNN
  • 14. نمایش وزن‌ها و بایاس‌ها در لایه‌های کانولوشنی
  • 15. بصری‌سازی فعال‌سازی‌های لایه‌های CNN
  • 16. نقش نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) در درک CNN
  • 17. تکنیک‌های بصری‌سازی لایه‌های میانی CNN
  • 18. بصری‌سازی ویژگی‌های استخراج شده توسط CNN
  • 19. نمایش بردارهای فعال‌سازی (Activation Vectors)
  • 20. فیلترهای آموخته شده در CNN
  • 21. بصری‌سازی خروجی لایه‌های متراکم (Dense Layers)
  • 22. بصری‌سازی فرآیند پیش‌بینی در CNN
  • 23. بصری‌سازی لایه‌های RNN و حافظه
  • 24. نمایش حالت‌های پنهان (Hidden States) در RNN
  • 25. بصری‌سازی ورودی‌های متوالی در RNN
  • 26. نمایش گرادیان‌ها در طول زمان در RNN
  • 27. بصری‌سازی مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 28. کاربرد توجه در ترنسفورمرها
  • 29. بصری‌سازی ماتریس‌های توجه در ترنسفورمر
  • 30. نمایش بردارهای جاسازی (Embeddings) کلمات
  • 31. بصری‌سازی فضای جاسازی کلمات
  • 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بصری‌سازی
  • 33. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای بصری‌سازی
  • 34. t-SNE برای بصری‌سازی داده‌های با ابعاد بالا
  • 35. UMAP برای بصری‌سازی ساختارهای محلی و جهانی
  • 36. بصری‌سازی داده‌های ورودی به شبکه
  • 37. نمایش توزیع داده‌های آموزشی
  • 38. بصری‌سازی داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 39. اهمیت پاکسازی داده‌ها و بصری‌سازی آن
  • 40. بصری‌سازی داده‌های نامتعادل
  • 41. روش‌های ارزیابی مدل و بصری‌سازی نتایج
  • 42. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 43. منحنی دقت-بازیابی (Precision-Recall Curve)
  • 44. منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC Curve)
  • 45. بصری‌سازی خطاهای مدل
  • 46. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات ورودی
  • 47. تکنیک‌های LIME و SHAP برای توضیح‌پذیری مدل
  • 48. بصری‌سازی اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 49. تکنیک‌های بصری‌سازی لایه‌های پنهان در شبکه‌های عمیق
  • 50. نمایش مسیرهای فعال‌سازی (Activation Paths)
  • 51. بصری‌سازی الگوهای یادگرفته شده توسط نورون‌ها
  • 52. بصری‌سازی تصمیمات مدل در فضای ویژگی
  • 53. کاربرد بصری‌سازی در عیب‌یابی شبکه‌های عصبی
  • 54. شناسایی بیش‌برازش (Overfitting) از طریق بصری‌سازی
  • 55. شناسایی کم‌برازش (Underfitting) از طریق بصری‌سازی
  • 56. بصری‌سازی فرآیند همگرایی (Convergence)
  • 57. مقایسه بصری مدل‌های مختلف
  • 58. بصری‌سازی شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 59. نمایش نمونه‌های تولید شده توسط GAN
  • 60. بصری‌سازی فرآیند آموزش GAN
  • 61. بصری‌سازی تفاوت بین داده واقعی و تولیدی
  • 62. کاربرد بصری‌سازی در شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 63. نمایش ساختار گراف و ویژگی‌های گره‌ها
  • 64. بصری‌سازی انتشار اطلاعات در GNN
  • 65. نمایش بردارهای گره (Node Embeddings)
  • 66. بصری‌سازی در شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 67. نمایش داده‌های سری زمانی و الگوهای آن
  • 68. بصری‌سازی پیش‌بینی‌های مدل برای سری‌های زمانی
  • 69. تحلیل خطای پیش‌بینی در سری‌های زمانی
  • 70. بصری‌سازی در شبکه‌های عصبی برای پردازش سیگنال
  • 71. نمایش طیف‌نگاره (Spectrogram) سیگنال‌ها
  • 72. بصری‌سازی ویژگی‌های استخراج شده از سیگنال
  • 73. کاربرد بصری‌سازی در شبکه‌های عصبی برای رباتیک
  • 74. نمایش وضعیت ربات و محیط آن
  • 75. بصری‌سازی مسیر برنامه‌ریزی شده
  • 76. بصری‌سازی در شبکه‌های عصبی برای پزشکی
  • 77. نمایش تصاویر پزشکی و تحلیل آن‌ها
  • 78. بصری‌سازی نتایج تشخیص مدل
  • 79. بصری‌سازی در شبکه‌های عصبی برای امور مالی
  • 80. نمایش داده‌های مالی و الگوهای بازار
  • 81. بصری‌سازی پیش‌بینی‌های قیمت
  • 82. ابزارهای نرم‌افزاری برای بصری‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 83. TensorBoard برای بصری‌سازی TensorFlow
  • 84. Weights & Biases برای ردیابی آزمایش‌ها
  • 85. Matplotlib و Seaborn برای نمودارهای عمومی
  • 86. Plotly برای بصری‌سازی تعاملی
  • 87. کتابخانه‌های تخصصی بصری‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 88. اصول طراحی بصری‌سازی‌های موثر
  • 89. انتخاب نمودار مناسب برای هر نوع داده
  • 90. اجتناب از پیچیدگی‌های غیرضروری در بصری‌سازی
  • 91. ارتباط بصری‌سازی با درک ساختار شبکه‌های عصبی
  • 92. نقش بصری‌سازی در تحقیقات علمی
  • 93. آینده بصری‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 94. بصری‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق و پیچیده

📚 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.