MAPress
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق

تگ‌ها: برنامه‌نویسی پایتون پردازش موازی شبکه عصبی عمیق علم داده محاسبات علمی مدل‌سازی شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی شبکه های عصبی
  • 2. مفهوم نورون مصنوعی
  • 3. توابع فعال‌سازی
  • 4. لایه های شبکه عصبی
  • 5. معماری های پایه شبکه عصبی
  • 6. پس انتشار خطا
  • 7. بهینه سازی گرادیان نزولی
  • 8. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 9. مجموعه داده های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 10. تقسیم داده ها
  • 11. پیش پردازش داده ها
  • 12. نرمال سازی و استانداردسازی
  • 13. مدل های رگرسیون خطی
  • 14. مدل های رگرسیون لجستیک
  • 15. طبقه‌بندی با شبکه های عصبی
  • 16. معیارهای ارزیابی مدل های طبقه‌بندی
  • 17. مقدمه ای بر شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. لایه های کانولوشن
  • 19. فیلترها و کرنل ها در CNN
  • 20. لایه‌های پولینگ
  • 21. معماری های معروف CNN
  • 22. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 23. تشخیص اشیاء
  • 24. تقسیم بندی تصویر
  • 25. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 26. حافظه کوتاه مدت در RNN
  • 27. حافظه بلند مدت در RNN (LSTM)
  • 28. شبکه های حافظه کوتاه مدت و بلند مدت (LSTM)
  • 29. شبکه های حافظه کوتاه مدت و بلند مدت (GRU)
  • 30. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 31. مدل های زبانی
  • 32. ترجمه ماشینی
  • 33. تولید متن
  • 34. تحلیل احساسات
  • 35. شبکه های عصبی ترانسفورمر
  • 36. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 37. کاربرد ترانسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 38. ترانسفورمرهای بینایی (Vision Transformers)
  • 39. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 40. مدل های از پیش آموزش دیده
  • 41. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 42. روش های منظم سازی (Regularization)
  • 43. کاهش برازش (Dropout)
  • 44. منظم سازی L1 و L2
  • 45. تکنیک های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 46. شبکه های مولد تخاصمی (GAN)
  • 47. شبکه های مولد (Generator)
  • 48. شبکه های ممیز (Discriminator)
  • 49. آموزش GAN ها
  • 50. کاربرد GAN ها در تولید تصویر
  • 51. شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 52. مفهوم گراف در یادگیری ماشین
  • 53. لایه‌های GNN
  • 54. کاربرد GNN در شبکه های اجتماعی
  • 55. کاربرد GNN در شیمی و زیست شناسی
  • 56. شبکه های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 57. مفهوم عامل (Agent) و محیط (Environment)
  • 58. پاداش و جریمه
  • 59. سیاست (Policy)
  • 60. تابع ارزش (Value Function)
  • 61. الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 62. Q-Learning
  • 63. Deep Q-Networks (DQN)
  • 64. Policy Gradients
  • 65. Actor-Critic Methods
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی ها
  • 68. مقدمه ای بر یادگیری نیمه نظارتی
  • 69. روش های یادگیری نیمه نظارتی
  • 70. کاربرد یادگیری نیمه نظارتی
  • 71. مقدمه ای بر یادگیری خود نظارتی
  • 72. روش های یادگیری خود نظارتی
  • 73. کاربرد یادگیری خود نظارتی
  • 74. بهینه سازی های پیشرفته در شبکه های عصبی
  • 75. بهینه سازی های مبتنی بر مومنتوم
  • 76. بهینه سازی های آدام (Adam)
  • 77. بهینه سازی های RMSprop
  • 78. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 79. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 80. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 81. بهینه سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 82. تفسیرپذیری در شبکه های عصبی (XAI)
  • 83. روش های تفسیرپذیری
  • 84. کاربرد تفسیرپذیری
  • 85. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 86. حریم خصوصی داده ها
  • 87. سوگیری در مدل های هوش مصنوعی
  • 88. مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی
  • 89. آینده شبکه های عصبی عمیق

📚 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.