کتاب هوش مصنوعی و آینده‌ی یادگیری عمیق

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 هوش مصنوعی و آینده‌ی یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

🎓 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشینی
  • 3. انواع یادگیری ماشینی: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق
  • 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 6. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 7. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
  • 8. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 11. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 12. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 14. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 16. معماری ترنسفورمر
  • 17. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
  • 18. کاربرد ترنسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 19. کاربرد ترنسفورمر در تولید متن
  • 20. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 21. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 22. روش‌های پیش‌گیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 23. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 24. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 25. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 26. شبکه‌های عصبی مولد (GAN)
  • 27. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 28. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 29. کاربرد Autoencoders در کاهش ابعاد
  • 30. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 31. محیط‌ها و عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری بدون نظارت در یادگیری عمیق
  • 34. خوشه‌بندی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 35. کاهش ابعاد غیرخطی
  • 36. یادگیری عمیق در پردازش گفتار
  • 37. شناسایی گفتار
  • 38. تولید گفتار
  • 39. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. فیلترینگ مشارکتی با یادگیری عمیق
  • 41. فیلترینگ مبتنی بر محتوا با یادگیری عمیق
  • 42. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 43. کنترل ربات با یادگیری عمیق
  • 44. بینایی ماشین با یادگیری عمیق
  • 45. تشخیص اشیاء
  • 46. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 47. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (XAI)
  • 48. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 49. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 50. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 51. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 52. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 53. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 54. هوش مصنوعی در آموزش و پرورش
  • 55. کاربرد هوش مصنوعی در ارزیابی تحصیلی
  • 56. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 57. هوش مصنوعی در سلامت
  • 58. تشخیص بیماری با یادگیری عمیق
  • 59. توسعه دارو با یادگیری عمیق
  • 60. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 61. مدیریت منابع آبی با هوش مصنوعی
  • 62. کشاورزی دقیق با هوش مصنوعی
  • 63. هوش مصنوعی در صنعت
  • 64. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 65. نگهداری پیش‌بینانه
  • 66. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 67. تشخیص تقلب با یادگیری عمیق
  • 68. مدیریت ریسک با هوش مصنوعی
  • 69. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 70. خودروهای خودران
  • 71. بهینه‌سازی ترافیک
  • 72. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 73. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 74. تحلیل داده‌های مالی سری زمانی
  • 75. یادگیری عمیق برای داده‌های گرافی
  • 76. پردازش شبکه‌های اجتماعی
  • 77. مدل‌سازی مولکولی
  • 78. یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 79. طراحی بازی با هوش مصنوعی
  • 80. استراتژی در بازی‌ها
  • 81. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 82. تولید محتوای خلاقانه
  • 83. هنر و موسیقی با هوش مصنوعی
  • 84. محدودیت‌ها و چالش‌های یادگیری عمیق
  • 85. آینده یادگیری عمیق
  • 86. پیشرفت‌های اخیر در شبکه‌های عصبی
  • 87. معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی
  • 88. یادگیری با چند وظیفه (Multi-task Learning)
  • 89. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 90. هوش مصنوعی توزیع شده
  • 91. یادگیری عمیق در لبه (Edge AI)
  • 92. مینیاتورسازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 93. کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 94. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سخت‌افزار
  • 95. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با کتابخانه‌ها
  • 96. TensorFlow و Keras
  • 97. PyTorch
  • 98. ابزارهای توسعه هوش مصنوعی
  • 99. محیط‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی
  • 100. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری 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.