MAPress
کتاب از لایه‌های کانولوشن تا استخراج ویژگی‌های قدرتمند با CNN

کتاب از لایه‌های کانولوشن تا استخراج ویژگی‌های قدرتمند با CNN

تگ‌ها: CNN استخراج ویژگی پردازش تصویر شبکه عصبی کانولوشنال هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری عمیق فارسی یادگیری ماشین یادگیری ماشین فارسی

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 از لایه‌های کانولوشن تا استخراج ویژگی‌های قدرتمند با CNN

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

🎓 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 شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 2. مفاهیم پایه در شبکه‌های عصبی
  • 3. لایه‌های کانولوشن: هسته و عملیات
  • 4. فیلترها و ویژگی‌های استخراج شده
  • 5. پدینگ و استراید در کانولوشن
  • 6. لایه‌های پولینگ: کاهش ابعاد
  • 7. انواع لایه‌های پولینگ: ماکزیمم و اَوِریج
  • 8. تابع فعال‌سازی: معرفی و کاربرد
  • 9. تابع فعال‌سازی ReLU و مشتقات آن
  • 10. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال ساده
  • 12. معماری‌های اولیه CNN: LeNet-5
  • 13. مجموعه داده‌های تصویری: MNIST
  • 14. آموزش یک CNN ساده با Keras
  • 15. مفهوم گرادیان کاهشی
  • 16. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 17. بهینه‌سازها: SGD، Adam، RMSprop
  • 18. تنظیم نرخ یادگیری
  • 19. تنظیم هایپرپارامترها
  • 20. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation)
  • 21. تنظیم‌گری (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 22. تکنیک Dropout
  • 23. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 24. انواع افزایش داده: چرخش، برش، زوم
  • 25. معماری‌های پیشرفته CNN: AlexNet
  • 26. معماری VGG و عمق شبکه‌ها
  • 27. معماری GoogLeNet و ماژول Inception
  • 28. معماری ResNet و اتصالات باقی‌مانده
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق‌تر
  • 30. استخراج ویژگی‌های سطح پایین
  • 31. استخراج ویژگی‌های سطح بالا
  • 32. یادگیری سلسله مراتبی ویژگی‌ها
  • 33. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
  • 34. مجموعه داده‌های تصویری: CIFAR-10
  • 35. آموزش CNN برای طبقه‌بندی CIFAR-10
  • 36. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص اشیاء
  • 37. مفهوم جعبه مرز (Bounding Box)
  • 38. معماری‌های تشخیص اشیاء: R-CNN
  • 39. معماری Fast R-CNN
  • 40. معماری Faster R-CNN
  • 41. معماری YOLO (You Only Look Once)
  • 42. معماری SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  • 43. مقایسه معماری‌های تشخیص اشیاء
  • 44. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصاویر (Segmentation)
  • 45. مفهوم ماسک بخش‌بندی
  • 46. معماری‌های بخش‌بندی: FCN (Fully Convolutional Networks)
  • 47. معماری U-Net
  • 48. کاربرد CNN در تولید تصاویر
  • 49. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 50. مقدمه‌ای بر GANs
  • 51. ساختار Generator و Discriminator
  • 52. آموزش GANs
  • 53. کاربرد GANs در تولید تصاویر واقع‌گرایانه
  • 54. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای پردازش زبان طبیعی
  • 55. کاربرد CNN در تحلیل متن
  • 56. استخراج ویژگی‌های متنی با CNN
  • 57. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در بازی‌ها
  • 58. کاربرد CNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. مجموعه داده‌های تصویری: ImageNet
  • 60. آموزش CNN بر روی ImageNet
  • 61. بهینه‌سازی عملکرد CNN
  • 62. تکنیک‌های تنظیمی پیشرفته
  • 63. معماری‌های CNN خاص منظوره
  • 64. CNN برای پردازش سیگنال
  • 65. CNN برای داده‌های سه‌بعدی
  • 66. CNN برای استخراج ویژگی‌های فضایی-زمانی
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنال و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 68. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 69. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 70. مزایای یادگیری انتقالی
  • 71. کاربرد یادگیری انتقالی در CNN
  • 72. آموزش CNN برای وظایف جدید با داده کم
  • 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از CNN
  • 74. حریم خصوصی و داده‌های تصویری
  • 75. سوگیری در داده‌های آموزشی CNN
  • 76. تشخیص و کاهش سوگیری
  • 77. مسئولیت‌پذیری در توسعه CNN
  • 78. آینده شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 79. CNN و هوش مصنوعی عمومی
  • 80. تحولات اخیر در CNN
  • 81. چالش‌های پیش رو در CNN
  • 82. کاربردهای نوظهور CNN
  • 83. مقایسه CNN با سایر معماری‌های یادگیری عمیق
  • 84. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 85. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 86. مزایای CNN در استخراج ویژگی محلی
  • 87. محدودیت‌های CNN در درک روابط دوربرد
  • 88. ترکیب CNN با RNN
  • 89. ترکیب CNN با ترنسفورمر
  • 90. بهبود دقت در CNN
  • 91. کاهش پیچیدگی محاسباتی CNN
  • 92. کاربرد CNN در پزشکی
  • 93. تشخیص بیماری‌ها با CNN
  • 94. تحلیل تصاویر پزشکی با CNN
  • 95. CNN در حوزه مالی
  • 96. پیش‌بینی روند بازار با CNN
  • 97. تحلیل اخبار مالی با CNN
  • 98. CNN در حوزه کشاورزی
  • 99. تشخیص آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 100. بهینه‌سازی مصرف منابع با CNN

📚 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.