اکسپرس 24
کتاب مبانی یادگیری عمیق: آموزش پرسپترون چندلایه و الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)

کتاب مبانی یادگیری عمیق: آموزش پرسپترون چندلایه و الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)

تگ‌ها: Backpropagation Neural Networks آموزش هوش مصنوعی الگوریتم پس‌انتشار خطا پرسپترون چندلایه شبکه‌های عصبی مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری عمیق در ایران 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 مبانی یادگیری عمیق: آموزش پرسپترون چندلایه و الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم داده
  • 2. مروری بر ساختار نورون‌های بیولوژیک و مدل‌سازی ریاضی آن
  • 3. معرفی پرسپترون ساده و محدودیت‌های محاسباتی آن
  • 4. بررسی مسئله جدایی‌پذیری خطی و تابع فعال‌ساز پله‌ای
  • 5. محدودیت‌های پرسپترون تک‌لایه در حل مسائل غیرخطی
  • 6. ساختار شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 7. نقش لایه‌های پنهان در استخراج ویژگی‌های پیچیده
  • 8. توابع فعال‌ساز غیرخطی و اهمیت آن‌ها در یادگیری عمیق
  • 9. بررسی تابع فعال‌ساز سیگموئید و ویژگی‌های ریاضی آن
  • 10. بررسی تابع فعال‌ساز تانژانت هیپربولیک و مزایای آن
  • 11. تابع فعال‌ساز ReLU و نقش آن در حل مشکل محوشدگی گرادیان
  • 12. مفاهیم پایه در معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور
  • 13. فرآیند انتشار رو به جلو در شبکه‌های عصبی
  • 14. تعریف تابع هزینه (Loss Function) و هدف از بهینه‌سازی
  • 15. مفهوم گرادیان و مشتقات جزئی در فضای پارامترها
  • 16. الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) و منطق ریاضی آن
  • 17. محاسبه گرادیان‌ها با استفاده از قاعده زنجیره‌ای
  • 18. نقش نرخ یادگیری (Learning Rate) در همگرایی مدل
  • 19. الگوریتم بهینه‌ساز گرادیان کاهشی (SGD)
  • 20. روش‌های بهبود گرادیان کاهشی با استفاده از مومنتوم
  • 21. پدیده بیش‌برازش (Overfitting) و راهکارهای مقابله با آن
  • 22. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) برای کنترل پیچیدگی مدل
  • 23. تکنیک Dropout در شبکه‌های عصبی و تأثیر آن بر تعمیم‌پذیری
  • 24. مقداردهی اولیه وزن‌ها و تأثیر آن بر سرعت همگرایی
  • 25. مسئله محوشدگی گرادیان و راهکارهای علمی آن
  • 26. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) و پایداری آموزش
  • 27. انتخاب بهینه تعداد لایه‌ها و نورون‌ها در شبکه
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از مجموعه داده‌های آموزشی و تست
  • 29. مفهوم تعمیم‌پذیری در یادگیری عمیق
  • 30. کاربردهای پرسپترون چندلایه در مسائل رگرسیون
  • 31. کاربردهای پرسپترون چندلایه در مسائل طبقه‌بندی
  • 32. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 33. مدیریت داده‌های ورودی و پیش‌پردازش برای شبکه‌های عصبی
  • 34. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل
  • 35. بررسی خطاهای رایج در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 36. تکنیک‌های عیب‌یابی (Debugging) در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 37. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی توابع هزینه غیرمحدب
  • 38. تفاوت یادگیری نظارت‌شده و کاربرد آن در پرسپترون‌ها
  • 39. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی استاندارد برای یادگیری عمیق
  • 40. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی مدل‌ها
  • 41. چشم‌انداز توسعه مدل‌های عصبی در صنایع و پژوهش‌های ملی

📚 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.