اکسپرس 24
کتاب شناسایی و نمونه‌گیری نواحی کم‌احتمال با شبکه‌های عصبی

کتاب شناسایی و نمونه‌گیری نواحی کم‌احتمال با شبکه‌های عصبی

تگ‌ها: آمار بیزی تحلیل آماری پیشرفته تشخیص نواحی نادر روش‌های MCMC شبکه‌های عصبی در آمار کاربرد شبکه‌های عصبی مدل‌های احتمالی نمونه‌گیری متغیر پنهان نمونه‌گیری نواحی کم‌احتمال یادگیری عمیق در آمار

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 شناسایی و نمونه‌گیری نواحی کم‌احتمال با شبکه‌های عصبی

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

موضوع میانی: مشکل نمونه‌گیری از نواحی کم‌احتمال (Sampling from Low-Probability Regions)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 4. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 5. پس‌انتشار خطا (Backpropagation Algorithm)
  • 6. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه‌های عصبی
  • 7. گرادیان کاهشی تصادفی (Stochastic Gradient Descent)
  • 8. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop, Adagrad)
  • 9. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 10. تنظیم‌گری (Regularization) و کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 11. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNNs)
  • 13. لایه‌های کانولوشن و pooling
  • 14. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)
  • 16. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 18. شبکه‌های عصبی مولد (Generative Adversarial Networks - GANs)
  • 19. کاربرد GANs در تولید داده
  • 20. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
  • 21. توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های ترنسفورمر
  • 22. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
  • 23. مبانی تشخیص و طبقه‌بندی الگو
  • 24. مفاهیم آماری در تشخیص الگو
  • 25. روش‌های نمونه‌گیری در داده‌های حجیم
  • 26. نمونه‌گیری تصادفی ساده
  • 27. نمونه‌گیری طبقه‌بندی شده (Stratified Sampling)
  • 28. نمونه‌گیری خوشه‌ای (Cluster Sampling)
  • 29. نمونه‌گیری سیستماتیک (Systematic Sampling)
  • 30. نمونه‌گیری ترکیبی (Multi-stage Sampling)
  • 31. نمونه‌گیری هدفمند (Purposive Sampling)
  • 32. نمونه‌گیری گلوله برفی (Snowball Sampling)
  • 33. نمونه‌گیری سهمیه‌ای (Quota Sampling)
  • 34. نمونه‌گیری در داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 35. معرفی نواحی کم‌احتمال (Low-Probability Regions)
  • 36. اهمیت شناسایی نواحی کم‌احتمال
  • 37. چالش‌های شناسایی نواحی کم‌احتمال
  • 38. کاربردهای نواحی کم‌احتمال در علوم و مهندسی
  • 39. کاربرد در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 40. کاربرد در کشف تقلب (Fraud Detection)
  • 41. کاربرد در اکتشاف منابع (Resource Exploration)
  • 42. کاربرد در مدل‌سازی ریسک (Risk Modeling)
  • 43. کاربرد در تحلیل داده‌های پراکنده
  • 44. شبکه‌های عصبی برای شناسایی نواحی کم‌احتمال
  • 45. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تخمین چگالی
  • 46. تخمین چگالی کرنل (Kernel Density Estimation)
  • 47. استفاده از مدل‌های مبتنی بر چگالی
  • 48. شبکه‌های عصبی مبتنی بر انرژی (Energy-based Models)
  • 49. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 50. خودرمزگذارهای متغیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 51. استفاده از VAEs برای مدل‌سازی توزیع داده
  • 52. شناسایی نواحی با احتمال کم با VAEs
  • 53. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)
  • 54. کاربرد GNNs در شناسایی نواحی کم‌احتمال در داده‌های گرافی
  • 55. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-based Methods)
  • 56. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 57. نمونه‌گیری حساسیت (Sensitivity Sampling)
  • 58. روش‌های نمونه‌گیری مهمی (Importance Sampling)
  • 59. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری مهمی
  • 60. شبیه‌سازی مبتنی بر رویداد گسسته (Discrete Event Simulation)
  • 61. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 62. تحلیل حساسیت در مدل‌های شبیه‌سازی
  • 63. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Methods)
  • 64. بهینه‌سازی با محدودیت چگالی (Density-Constrained Optimization)
  • 65. روش‌های جستجوی سراسری (Global Search Methods)
  • 66. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)
  • 67. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
  • 68. تحلیل ریسک با استفاده از بهینه‌سازی
  • 69. روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 70. عامل‌های یادگیری تقویتی (RL Agents)
  • 71. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 72. استفاده از RL برای کاوش در فضاهای حالت
  • 73. طراحی سیاست‌های کاوش مؤثر
  • 74. مثال‌های عملی در شناسایی نواحی کم‌احتمال
  • 75. مطالعه موردی: شناسایی نواحی کم‌احتمال در داده‌های مالی
  • 76. مطالعه موردی: شناسایی نواحی کم‌احتمال در داده‌های سلامت
  • 77. مطالعه موردی: شناسایی نواحی کم‌احتمال در داده‌های محیط زیست
  • 78. پیاده‌سازی عملی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 79. استفاده از TensorFlow یا PyTorch
  • 80. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 81. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 82. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 83. تفسیر نتایج و تحلیل نواحی شناسایی شده
  • 84. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 85. مسائل حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده
  • 86. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 87. روندهای آینده در شناسایی نواحی کم‌احتمال
  • 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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.