اکسپرس 24
کتاب راهنمای جامع برای ساخت و آموزش MLP از صفر

کتاب راهنمای جامع برای ساخت و آموزش MLP از صفر

تگ‌ها: MLP آموزش شبکه عصبی پیاده سازی MLP شبکه پرسپترون چند لایه شبکه عصبی مدل MLP هوش مصنوعی 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 راهنمای جامع برای ساخت و آموزش MLP از صفر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. تاریخچه و تکامل شبکه‌های عصبی
  • 4. شبکه‌های پرسپترون تک‌لایه
  • 5. محدودیت‌های پرسپترون تک‌لایه
  • 6. معرفی شبکه‌های پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 7. معماری پایه MLP
  • 8. تابع فعال‌سازی و انواع آن
  • 9. توابع فعال‌سازی رایج: سیگموئید، ReLU، تانژانت هیپربولیک
  • 10. مفهوم وزن‌ها و بایاس در MLP
  • 11. انتشار رو به جلو (Forward Propagation)
  • 12. محاسبه خروجی در MLP
  • 13. تابع هزینه (Loss Function)
  • 14. توابع هزینه رایج: خطای میانگین مربعات، آنتروپی متقاطع
  • 15. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 16. محاسبه گرادیان‌ها
  • 17. قانون زنجیره‌ای در انتشار رو به عقب
  • 18. بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 19. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 20. انواع گرادیان کاهشی: دسته‌ای، تصادفی، مینی‌بچ
  • 21. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 22. تنظیم نرخ یادگیری
  • 23. مفهوم اپوک (Epoch)
  • 24. بچ سایز (Batch Size)
  • 25. اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 26. مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 27. بیش‌برازش (Overfitting)
  • 28. کم‌برازش (Underfitting)
  • 29. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 30. تنظیم‌گری (Regularization): L1 و L2
  • 31. تسلیم (Dropout)
  • 32. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 33. بایاس و واریانس (Bias-Variance Tradeoff)
  • 34. انتخاب بهینه معماری MLP
  • 35. تعداد لایه‌های پنهان
  • 36. تعداد نورون‌ها در هر لایه
  • 37. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
  • 38. آماده‌سازی داده‌ها برای MLP
  • 39. نرمال‌سازی (Normalization)
  • 40. استانداردسازی (Standardization)
  • 41. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical Feature Encoding)
  • 42. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای MLP: NumPy
  • 43. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
  • 44. نصب و راه‌اندازی TensorFlow و Keras
  • 45. ساخت یک MLP ساده با Keras
  • 46. تعریف مدل Sequential
  • 47. اضافه کردن لایه‌ها به مدل
  • 48. کامپایل کردن مدل
  • 49. آموزش مدل
  • 50. ارزیابی مدل
  • 51. پیش‌بینی با مدل آموزش‌دیده
  • 52. مثال کاربردی: طبقه‌بندی داده‌های عددی (مثال: مجموعه داده Iris)
  • 53. تنظیم پارامترهای MLP برای طبقه‌بندی Iris
  • 54. مثال کاربردی: رگرسیون بر روی داده‌های عددی (مثال: پیش‌بینی قیمت مسکن)
  • 55. تنظیم پارامترهای MLP برای رگرسیون
  • 56. آشنایی با مجموعه‌های داده استاندارد برای آموزش MLP
  • 57. مجموعه داده MNIST برای تشخیص ارقام دست‌نویس
  • 58. آموزش MLP برای تشخیص ارقام MNIST
  • 59. تنظیمات پیشرفته در Keras
  • 60. نحوه استفاده از لایه‌های مختلف (Dense, Dropout, BatchNormalization)
  • 61. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 62. استفاده از callbacks در Keras
  • 63. مدیریت خروجی‌های مدل
  • 64. عیب‌یابی مشکلات رایج در آموزش MLP
  • 65. تشخیص و رفع خطاهای رایج
  • 66. تفسیر نتایج آموزش
  • 67. آشنایی با مفاهیم عمیق‌تر در شبکه‌های عصبی
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) - مقدماتی
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) - مقدماتی
  • 70. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) - مقدماتی
  • 71. کاربرد MLP در پردازش زبان طبیعی (NLP) - مقدماتی
  • 72. کاربرد MLP در بینایی ماشین (Computer Vision) - مقدماتی
  • 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 74. اهمیت حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. عدالت و عدم تبعیض در الگوریتم‌ها
  • 76. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 77. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 78. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانونی و شرعی مرتبط با محتوای آموزشی دیجیتال در ایران
  • 79. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 80. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 81. حدود شرعی در تولید محتوا
  • 82. انطباق مفاهیم با مذهب رسمی کشور (تشیع اثنی‌عشری)
  • 83. جایگزینی مفاهیم حساس با معادل‌های سازگار
  • 84. رویکردهای علمی و فقهی در موضوعات حساس
  • 85. اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا در MLP
  • 86. کاربرد MLP در تحلیل اقتصادی اسلامی
  • 87. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
  • 88. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی روابط
  • 89. رویکرد اسلامی به ازدواج و روابط خانوادگی
  • 90. کاربرد MLP در تحلیل داده‌های مرتبط با خانواده
  • 91. ملاحظات تاریخی و سیاسی در تحلیل داده‌ها
  • 92. منافع ملی در چارچوب رسمی
  • 93. پرهیز از مغالطه و تحریف تاریخی
  • 94. پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
  • 95. استفاده از MLP در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 96. پرهیز از ترویج طب جایگزین بی‌اساس
  • 97. اصطلاحات علمی و فنی در فارسی
  • 98. استفاده از واژگان محترمانه
  • 99. پرهیز از ادبیات نامناسب
  • 100. استفاده از منابع علمی معتبر داخلی

📚 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.