MAPress
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.

📚 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

🎓 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. 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.