اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های مهندسی در یادگیری عمیق

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های مهندسی در یادگیری عمیق

تگ‌ها: Deep Learning بهینه‌سازی الگوریتم پردازش داده پردازش موازی داده‌کاوی محاسبات سطح بالا مهندسی 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های مهندسی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های مهندسی
  • 2. مبانی یادگیری عمیق در مهندسی
  • 3. انواع داده‌های مهندسی و ساختارهای آن‌ها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های مهندسی برای یادگیری عمیق
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های مهندسی
  • 6. کاهش ابعاد در داده‌های مهندسی
  • 7. انتخاب ویژگی در داده‌های مهندسی
  • 8. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 9. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 10. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 11. بهینه‌سازی وزن‌ها با گرادیان کاهشی
  • 12. الگوریتم‌های پیشرفته بهینه‌سازی
  • 13. تنظیم فراپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 14. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 15. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 16. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNN)
  • 18. کاربرد CNN در پردازش تصاویر مهندسی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. کاربرد RNN در پردازش داده‌های سری زمانی مهندسی
  • 21. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 22. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 23. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 24. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 25. پردازش زبان طبیعی در مهندسی
  • 26. شبکه‌های عصبی مولد (GAN)
  • 27. کاربرد GAN در تولید داده‌های مهندسی
  • 28. یادگیری تقویتی در مهندسی
  • 29. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 30. آموزش خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 32. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 33. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های مهندسی
  • 34. مدل‌سازی پیش‌بینانه در مهندسی
  • 35. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مهندسی
  • 36. طبقه‌بندی داده‌های مهندسی
  • 37. رگرسیون در داده‌های مهندسی
  • 38. خوشه‌بندی داده‌های مهندسی
  • 39. تحلیل سری‌های زمانی در مهندسی
  • 40. پیش‌بینی تقاضا در سیستم‌های مهندسی
  • 41. بهینه‌سازی پارامترهای طراحی
  • 42. مدل‌سازی رفتار مواد در مهندسی
  • 43. شبیه‌سازی فرآیندهای مهندسی
  • 44. تحلیل داده‌های حسگرها در مهندسی
  • 45. سیستم‌های توصیه‌گر در مهندسی
  • 46. پردازش سیگنال‌های مهندسی
  • 47. تحلیل ارتعاشات در سازه‌های مهندسی
  • 48. پیش‌بینی خرابی در تجهیزات مهندسی
  • 49. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های مهندسی
  • 50. مدیریت داده‌های کلان در پروژه‌های مهندسی
  • 51. امنیت داده‌ها در سیستم‌های مهندسی
  • 52. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌های مهندسی
  • 53. چارچوب‌های قانونی در استفاده از داده‌های مهندسی
  • 54. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با پایتون
  • 55. کتابخانه‌های پرکاربرد یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 56. نحوه آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 57. ساخت و آموزش مدل‌های CNN
  • 58. کاربرد CNN در تشخیص عیوب
  • 59. ساخت و آموزش مدل‌های RNN
  • 60. کاربرد RNN در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 61. مدیریت حافظه در شبکه‌های LSTM و GRU
  • 62. پیاده‌سازی مکانیزم توجه
  • 63. کاربرد ترنسفورمر در پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 64. آموزش GAN برای تولید داده‌های مهندسی
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل سیستم‌ها
  • 67. استفاده از GNN برای تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 68. مدل‌سازی روابط بین اجزا در سیستم‌های مهندسی
  • 69. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 70. تحلیل پیش‌بینانه در نگهداری و تعمیرات
  • 71. مدل‌سازی رفتار کاربران در پلتفرم‌های مهندسی
  • 72. پردازش داده‌های lidar و point cloud
  • 73. تحلیل داده‌های شبیه‌سازی سیالات (CFD)
  • 74. مدل‌سازی پدیده‌های الکترومغناطیسی
  • 75. بهینه‌سازی طراحی آنتن‌ها
  • 76. تحلیل داده‌های لرزه‌نگاری
  • 77. مدل‌سازی پیش‌بینانه در صنعت نفت و گاز
  • 78. بهینه‌سازی فرآیندهای شیمیایی
  • 79. تحلیل داده‌های شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
  • 80. مدیریت منابع آب با یادگیری عمیق
  • 81. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 82. مدل‌سازی پیش‌بینانه در صنعت ساختمان
  • 83. تحلیل داده‌های پزشکی مهندسی
  • 84. بهینه‌سازی در رباتیک
  • 85. یادگیری عمیق برای پردازش تصاویر پزشکی
  • 86. کاربرد GNN در تشخیص بیماری‌ها
  • 87. مدل‌سازی دینامیکی سیستم‌های مهندسی
  • 88. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های قدرت
  • 89. تحلیل داده‌های هواشناسی برای پیش‌بینی
  • 90. مدل‌سازی محیطی با یادگیری عمیق
  • 91. بهینه‌سازی در مهندسی پزشکی
  • 92. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 93. مدیریت ریسک در پروژه‌های مهندسی
  • 94. بهینه‌سازی زنجیره تأمین در مهندسی
  • 95. مدل‌سازی و پیش‌بینی در صنعت هوافضا
  • 96. تحلیل داده‌های مربوط به مواد کامپوزیت
  • 97. بهینه‌سازی در مهندسی معدن
  • 98. مدل‌سازی رفتار خاک و سنگ

📚 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.