کتاب یادگیری عمیق بیزی: از نظریه تا پیاده‌سازی با MCMC

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 بیزی: از نظریه تا پیاده‌سازی با MCMC

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

موضوع میانی: یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)

🎓 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 احتمال و آمار در یادگیری ماشین
  • 2. قانون بیز و قضیه بیز
  • 3. توزیع‌های احتمالی رایج (گوسی، برنولی، پواسون)
  • 4. معرفی مدل‌های بیزی
  • 5. مفهوم باور پیشین و باور پسین
  • 6. استنتاج بیزی
  • 7. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 8. شبکه‌های بیزی
  • 9. نمایش وابستگی‌های شرطی
  • 10. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 11. یادگیری پارامترهای شبکه‌های بیزی
  • 12. استنتاج در شبکه‌های بیزی (exact inference)
  • 13. استنتاج تقریبی (approximate inference)
  • 14. روش‌های مونت کارلو سری مارکوف (MCMC)
  • 15. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 16. فرآیندهای مارکوف
  • 17. قضیه ارگودیک
  • 18. مفهوم تعادل و حالت پایدار
  • 19. الگوریتم گیبز سمپلینگ
  • 20. نحوه پیاده‌سازی گیبز سمپلینگ
  • 21. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 22. نحوه پیاده‌سازی متروپلیس-هستینگز
  • 23. سایر الگوریتم‌های MCMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 25. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 26. توابع فعال‌سازی (ReLU, Sigmoid, Tanh)
  • 27. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 28. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی (Gradient Descent)
  • 29. انواع بهینه‌سازها (Adam, SGD, RMSprop)
  • 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 31. لایه‌های کانولوشن، پولینگ و دسته‌بندی
  • 32. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 35. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 36. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 37. مبانی یادگیری عمیق بیزی
  • 38. مزایای رویکرد بیزی در یادگیری عمیق
  • 39. مدل‌های بیزی عمیق (Deep Bayesian Models)
  • 40. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 41. پخش‌کننده بیزی (Bayesian Inference for Neural Networks)
  • 42. تقریب باور پسین در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 43. کاربرد MCMC در آموزش شبکه‌های عصبی بیزی
  • 44. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 45. مدل‌های مولد بیزی (Bayesian Generative Models)
  • 46. شبکه‌های مولد تخاصمی بیزی (Bayesian GANs)
  • 47. خودرمزگذارگان بیزی (Bayesian Autoencoders)
  • 48. یادگیری تقویتی بیزی (Bayesian Reinforcement Learning)
  • 49. کاربرد MCMC در یادگیری تقویتی
  • 50. مدل‌های بیزی برای سری‌های زمانی
  • 51. مدل‌های بیزی برای داده‌های ساختاریافته
  • 52. مدل‌های بیزی برای پردازش زبان طبیعی
  • 53. مدل‌های بیزی برای بینایی ماشین
  • 54. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی برای تصویر
  • 55. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی برای متن
  • 56. ارزیابی مدل‌های بیزی عمیق
  • 57. معیارهای ارزیابی (مانند توزیع پسین)
  • 58. مقایسه با مدل‌های غیربیزی
  • 59. پیاده‌سازی با کتابخانه‌های پایتون (PyMC3, TensorFlow Probability)
  • 60. آموزش شبکه‌های عصبی بیزی با PyMC3
  • 61. استفاده از TensorFlow Probability برای مدل‌های بیزی
  • 62. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 63. نکات عملی برای انتخاب الگوریتم MCMC
  • 64. تکنیک‌های بهبود همگرایی MCMC
  • 65. تشخیص عدم همگرایی MCMC
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های پنهان مارکوف بیزی
  • 67. مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 68. استنتاج در مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 69. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی سلسله مراتبی با MCMC
  • 70. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات
  • 71. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 72. کاربرد نظریه اطلاعات در مدل‌های بیزی
  • 73. مدل‌های بیزی برای تشخیص ناهنجاری
  • 74. مدل‌های بیزی برای پیش‌بینی
  • 75. مدل‌های بیزی برای خوشه‌بندی
  • 76. کاربرد MCMC در خوشه‌بندی بیزی
  • 77. مدل‌های بیزی برای طبقه‌بندی
  • 78. کاربرد MCMC در طبقه‌بندی بیزی
  • 79. مبانی یادگیری فعال بیزی (Bayesian Active Learning)
  • 80. کاربرد MCMC در یادگیری فعال
  • 81. بهینه‌سازی مدل‌های بیزی با MCMC
  • 82. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های بیزی
  • 83. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های بیزی
  • 84. مدل‌های بیزی برای تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 85. کاربرد MCMC برای تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 86. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های بیزی عمیق
  • 87. امنیت مدل‌های بیزی عمیق
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق قابل اعتماد
  • 89. پیاده‌سازی پیشرفته MCMC
  • 90. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیچیده
  • 91. جمع‌بندی و مسیرهای آینده در یادگیری عمیق بیزی

📚 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.