اکسپرس 24
کتاب یادگیری عمیق و MCMC: تلفیق برای حل مسائل پیچیده

کتاب یادگیری عمیق و MCMC: تلفیق برای حل مسائل پیچیده

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی بیزیان حل مسائل پیچیده روش‌های آماری مدل‌های آماری نمونه‌گیری مارکوف 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 یادگیری عمیق و MCMC: تلفیق برای حل مسائل پیچیده

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مطالعات موردی و کاربردها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق
  • 2. مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی
  • 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 4. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 5. پس‌انتشار خطا
  • 6. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 9. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 11. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 12. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 13. مقدمه ای بر زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 14. فرآیندهای مارکوف
  • 15. توزیع احتمال شرطی
  • 16. قضیه بیز
  • 17. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 18. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 19. نمونه‌گیری گیبس
  • 20. همگرایی در MCMC
  • 21. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 22. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 23. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 24. استنتاج بیزی با شبکه‌های عصبی
  • 25. مدل‌های مولد
  • 26. یادگیری عمیق و مدل‌های مولد
  • 27. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 28. کاربردهای GAN
  • 29. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 30. کاربردهای خودرمزگذارها
  • 31. تبدیل خودرمزگذارها
  • 32. مدل‌های مبتنی بر تبدیل‌گر
  • 33. ترانسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 34. ترانسفورمرها در بینایی ماشین
  • 35. ترکیب یادگیری عمیق و MCMC
  • 36. مزایای تلفیق یادگیری عمیق و MCMC
  • 37. چالش‌های تلفیق
  • 38. کاربردهای تلفیقی در بهینه‌سازی
  • 39. کاربردهای تلفیقی در مدل‌سازی آماری
  • 40. کاربردهای تلفیقی در علم داده
  • 41. کاربردهای تلفیقی در مهندسی
  • 42. کاربردهای تلفیقی در علوم زیستی
  • 43. کاربردهای تلفیقی در علوم مالی
  • 44. کاربردهای تلفیقی در پردازش سیگنال
  • 45. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 46. عوامل و محیط‌ها در یادگیری تقویتی
  • 47. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 48. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 49. یادگیری تقویتی عمیق
  • 50. الگوریتم‌های Q-learning
  • 51. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 52. دینامیک یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی
  • 53. کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق
  • 54. مقدمه ای بر استنتاج و مدل‌سازی آماری
  • 55. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 56. مدل‌های مختلط
  • 57. استنتاج بیزی برای مدل‌های خطی
  • 58. استنتاج بیزی برای مدل‌های مختلط
  • 59. روش‌های نمونه‌گیری برای مدل‌های پیچیده
  • 60. ارزیابی مدل‌های آماری
  • 61. انتخاب مدل
  • 62. اعتبارسنجی متقابل
  • 63. مقدمه ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 64. یادگیری چند وظیفه‌ای با شبکه‌های عصبی
  • 65. یادگیری چند وظیفه‌ای با MCMC
  • 66. کاربردهای یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 67. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی
  • 68. روش‌های یادگیری انتقالی
  • 69. کاربردهای یادگیری انتقالی
  • 70. مقدمه ای بر شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 71. ساختارهای گراف
  • 72. عملیات در GNN
  • 73. کاربردهای GNN
  • 74. مقدمه ای بر مدل‌های مبتنی بر انتشار
  • 75. فرآیندهای انتشار در مدل‌سازی
  • 76. کاربردهای مدل‌های انتشار
  • 77. بهینه‌سازی ابرپارامتر در شبکه‌های عصبی
  • 78. روش‌های منظم‌سازی
  • 79. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 80. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 81. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ
  • 82. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 83. مقدمه ای بر یادگیری خودنظارت
  • 84. تکنیک‌های یادگیری خودنظارت
  • 85. کاربردهای یادگیری خودنظارت
  • 86. روش‌های ارزیابی پیشرفته در MCMC
  • 87. تحلیل حساسیت در مدل‌های تلفیقی
  • 88. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MCMC
  • 89. مقدمه ای بر استنتاج علّی
  • 90. مدل‌های علّی در یادگیری عمیق
  • 91. کاربردهای استنتاج علّی

📚 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.