اکسپرس 24
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.

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 از لایه‌های کانولوشن تا استخراج ویژگی‌های قدرتمند با CNN

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 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.