اکسپرس 24
کتاب شبکه‌های کیو عمیق: از تئوری تا پیاده‌سازی در دنیای واقعی

کتاب شبکه‌های کیو عمیق: از تئوری تا پیاده‌سازی در دنیای واقعی

تگ‌ها: Deep Q-Networks DQN پیاده‌سازی شبکه‌های کیو تئوری شبکه‌های کیو شبکه‌های کیو عمیق هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله 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 شبکه‌های کیو عمیق: از تئوری تا پیاده‌سازی در دنیای واقعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Deep Q-Networks (DQN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی شبکه‌های عصبی
  • 4. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
  • 5. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 6. گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
  • 9. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 11. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 13. تنظیم پارامترهای فراپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 14. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 16. مفاهیم لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 17. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. مفاهیم حافظه در RNN
  • 20. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 21. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
  • 22. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 23. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer)
  • 24. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 25. کاربرد ترانسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 26. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 27. مفاهیم عامل، محیط، پاداش
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی Q-Learning
  • 29. Deep Q-Networks (DQN)
  • 30. Actor-Critic Methods
  • 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 32. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 33. معماری GAN
  • 34. کاربرد GAN در تولید داده
  • 35. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 36. مبانی شبکه‌های عصبی گراف
  • 37. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 38. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 39. انواع خودرمزگذارها
  • 40. کاربرد خودرمزگذار در کاهش ابعاد
  • 41. استخراج ویژگی با شبکه‌های عصبی
  • 42. یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 43. یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء
  • 44. یادگیری عمیق برای قطعه‌بندی تصاویر
  • 45. یادگیری عمیق برای تولید متن
  • 46. یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی
  • 47. یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات
  • 48. یادگیری عمیق برای خلاصه‌سازی متن
  • 49. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری
  • 51. یادگیری عمیق در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 52. یادگیری عمیق در پردازش سیگنال
  • 53. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 54. یادگیری عمیق در تشخیص پزشکی
  • 55. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های مالی
  • 56. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 57. بی‌طرفی و عدالت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 58. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 59. روش‌های دفاع در برابر حملات adversarial
  • 60. کاربرد یادگیری عمیق در اینترنت اشیاء
  • 61. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با TensorFlow
  • 62. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با PyTorch
  • 63. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 64. مواجهه با داده‌های نامتوازن
  • 65. تکنیک‌های تنظیم‌گرما (Regularization)
  • 66. مدیریت پیچیدگی مدل
  • 67. یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 68. روش‌های آموزش موازی
  • 69. آموزش بر روی سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 70. مبانی محاسبات کوانتومی برای یادگیری عمیق
  • 71. شبکه‌های عصبی کوانتومی
  • 72. کاربرد یادگیری عمیق در علوم مواد
  • 73. یادگیری عمیق در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 74. مبانی یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 75. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 76. شبکه‌های عصبی برای گراف‌های جهت‌دار
  • 77. یادگیری عمیق در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 78. مدل‌سازی زبان با استفاده از ترانسفورمرهای پیش‌آموزش‌داده‌شده
  • 79. کاربرد BERT و GPT
  • 80. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده
  • 81. توسعه مدل‌های سفارشی
  • 82. مبانی یادگیری فعال (Active Learning)
  • 83. کاربرد یادگیری فعال در کاهش نیاز به داده برچسب‌دار
  • 84. شبکه‌های عصبی برای داده‌های سه بعدی
  • 85. یادگیری عمیق در واقعیت مجازی و افزوده
  • 86. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 87. تحلیل خطا و اشکال‌زدایی مدل‌ها
  • 88. مبانی یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 89. کاربرد یادگیری چندوظیفه‌ای در افزایش کارایی
  • 90. شبکه‌های عصبی برای داده‌های اسپکتروگرافیک
  • 91. یادگیری عمیق در علوم زیستی
  • 92. مبانی یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 93. کاربرد یادگیری نیمه‌نظارتی در محیط‌های با داده کم
  • 94. شبکه‌های عصبی مولد برای داده‌های متنی
  • 95. روش‌های بهبود پایداری آموزش GAN
  • 96. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل آب‌وهوا
  • 97. مبانی یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 98. کاربرد یادگیری افزایشی برای مدل‌های پویا
  • 99. شبکه‌های عصبی برای داده‌های زمان-مکان (Spatio-temporal)
  • 100. یادگیری عمیق در حمل‌ونقل هوشمند

📚 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.