اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق: تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر و افزایش کارایی

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق: تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر و افزایش کارایی

تگ‌ها: Deep Learning Hyperparameter Tuning Machine Learning افزایش کارایی مدل بهینه‌سازی مدل تنظیم پارامتر تنظیم هایپرپارامتر شبکه‌های عصبی 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 مدل‌های یادگیری عمیق: تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر و افزایش کارایی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و مدل‌های آن
  • 2. مروری بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 6. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
  • 7. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 8. مبانی بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 9. توابع زیان (Loss Functions)
  • 10. روش‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 11. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 12. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 13. اهمیت تنظیم هایپرپارامترها
  • 14. شناسایی هایپرپارامترهای کلیدی
  • 15. روش‌های تنظیم دستی هایپرپارامترها
  • 16. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 17. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 18. روش‌های بیزی (Bayesian Optimization)
  • 19. تنظیم هایپرپارامترهای شبکه‌های CNN
  • 20. تنظیم هایپرپارامترهای شبکه‌های RNN و LSTM
  • 21. تنظیم هایپرپارامترهای ترنسفورمرها
  • 22. افزایش کارایی مدل‌ها
  • 23. منظم‌سازی (Regularization)
  • 24. تکنیک‌های حذف بیش‌برازش (Overfitting)
  • 25. کاهش منظم‌سازی (L1, L2 Regularization)
  • 26. خارج کردن (Dropout)
  • 27. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 28. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 29. تکنیک‌های افزایش داده برای تصاویر
  • 30. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
  • 31. تکنیک‌های افزایش داده برای سری‌های زمانی
  • 32. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 35. معماری‌های انتقال یادگیری
  • 36. مجموعه‌سازی مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 37. روش‌های رایج مجموعه‌سازی
  • 38. مزایای مجموعه‌سازی مدل‌ها
  • 39. تکنیک‌های پیشرفته مجموعه‌سازی
  • 40. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 41. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 42. تکنیک‌های کاهش ابعاد مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 43. کاربرد کاهش ابعاد در افزایش کارایی
  • 44. بهینه‌سازی معماری مدل
  • 45. جستجوی معماری عصبی (NAS)
  • 46. معیارهای ارزیابی در NAS
  • 47. چالش‌های NAS
  • 48. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 49. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 50. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 51. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 52. مدل‌های کوچک و کارآمد
  • 53. مدل‌های کوانتایز شده
  • 54. مدل‌های هرس شده
  • 55. مدل‌های تقطیر شده
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل
  • 57. معیارهای ارزیابی استاندارد
  • 58. ارزیابی در کاربردهای خاص
  • 59. متریک‌های اختصاصی برای وظایف مختلف
  • 60. مدل‌سازی زبان و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 61. تنظیم مدل‌های NLP
  • 62. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در NLP
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 64. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 65. تنظیم مدل‌های بینایی ماشین
  • 66. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در بینایی ماشین
  • 67. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص و طبقه‌بندی تصویر
  • 68. پردازش سیگنال
  • 69. تنظیم مدل‌های پردازش سیگنال
  • 70. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در پردازش سیگنال
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص و پیش‌بینی الگو
  • 72. مدل‌سازی اقتصادی و مالی
  • 73. تنظیم مدل‌های اقتصادی
  • 74. کاربرد تکنیک‌های بهینه‌سازی در مدل‌های مالی
  • 75. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی بازار
  • 76. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. تنظیم مدل‌های توصیه‌گر
  • 78. بهینه‌سازی کارایی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. ملاحظات اخلاقی در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 80. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 81. کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 82. کاربردهای سازگار با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 83. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای صنعتی داخلی
  • 84. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
  • 85. بهینه‌سازی مدل‌ها در کشاورزی هوشمند
  • 86. تنظیم مدل‌ها برای آموزش مجازی
  • 87. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
  • 88. پیش‌بینی روند آینده در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 89. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 90. تکنیک‌های نوین در تنظیم هایپرپارامترها
  • 91. روش‌های خودکارسازی تنظیم هایپرپارامترها
  • 92. اهمیت داده‌های با کیفیت در بهینه‌سازی
  • 93. مدیریت داده‌ها برای آموزش مدل‌ها
  • 94. مدل‌های یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی
  • 95. تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 96. کاربرد بهینه‌سازی در رباتیک
  • 97. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص پزشکی
  • 98. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل داده‌های شهروندی
  • 99. تکنیک‌های افزایش پایداری مدل‌ها
  • 100. مدل‌های یادگیری فدرال و بهینه‌سازی

📚 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.