اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع شبکه‌های عصبی پیش‌خور و الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) برای حل مسائل کاربردی و مهندسی

کتاب آموزش جامع شبکه‌های عصبی پیش‌خور و الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) برای حل مسائل کاربردی و مهندسی

تگ‌ها: Backpropagation Deep Learning الگوریتم پس‌انتشار خطا پردازش داده‌ها شبکه‌های عصبی پیش‌خور شبکه‌های عصبی مصنوعی علوم داده هوش مصنوعی 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 آموزش جامع شبکه‌های عصبی پیش‌خور و الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation) برای حل مسائل کاربردی و مهندسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه شبکه‌های عصبی در حل مسائل مهندسی
  • 2. تعریف و ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی و شباهت‌سازی‌های بیولوژیک
  • 3. معرفی مدل نرون پرسپترون ساده و تابع فعال‌ساز پله‌ای
  • 4. محدودیت‌های پرسپترون تک‌لایه و مسئله جدایی‌پذیری خطی
  • 5. معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور چندلایه
  • 6. نقش لایه‌های پنهان در استخراج ویژگی‌های پیچیده
  • 7. بررسی توابع فعال‌ساز غیرخطی مانند سیگموئید و تانژانت هایپربولیک
  • 8. تابع فعال‌ساز ReLU و نقش آن در رفع مشکل محو شدگی گرادیان
  • 9. مفهوم تابع هزینه و اهمیت آن در ارزیابی عملکرد شبکه
  • 10. روش کمترین مربعات خطا در مدل‌های رگرسیونی
  • 11. مفهوم گرادیان و نقش مشتق در بهینه‌سازی پارامترها
  • 12. الگوریتم نزول گرادیان برای به‌روزرسانی وزن‌ها
  • 13. پارامتر نرخ یادگیری و تأثیر آن بر همگرایی مدل
  • 14. مفهوم الگوریتم پس‌انتشار خطا یا Backpropagation
  • 15. محاسبه مشتقات جزئی برای لایه‌های خروجی
  • 16. استفاده از قاعده زنجیره‌ای در انتشار خطا به لایه‌های عقب‌تر
  • 17. به‌روزرسانی وزن‌ها و بایاس‌ها در لایه‌های پنهان
  • 18. تفاوت بین انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب در آموزش شبکه
  • 19. مقایسه روش‌های دسته‌ای و آنلاین در آموزش مدل
  • 20. تکنیک‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها برای شروع بهینه آموزش
  • 21. بررسی پدیده بیش‌برازش و روش‌های مقابله با آن
  • 22. استفاده از منظم‌سازی L1 و L2 برای بهبود تعمیم‌پذیری
  • 23. مفهوم نرخ افت (Dropout) و نقش آن در افزایش دقت مدل
  • 24. تأثیر ابعاد داده‌های ورودی بر پیچیدگی محاسباتی
  • 25. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها جهت تسریع در همگرایی
  • 26. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده با استفاده از کتابخانه‌های علمی
  • 27. تحلیل ماتریسی فرآیند انتشار خطا در لایه‌ها
  • 28. روش‌های ارزیابی مدل در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 29. مفهوم ماتریس اغتشاش و معیارهای دقت و فراخوانی
  • 30. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
  • 31. بهینه‌سازی معماری شبکه و انتخاب تعداد بهینه نرون‌ها
  • 32. بررسی توابع هزینه برای مسائل طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 33. استفاده از تابع سافت‌مکس در لایه خروجی برای طبقه‌بندی
  • 34. حل مسائل مهندسی با استفاده از شبکه‌های عصبی پیش‌خور
  • 35. راهکارهای عملی برای رفع مشکل بیش‌برازش در داده‌های محدود
  • 36. معرفی اجمالی روش‌های بهینه‌ساز پیشرفته مانند Adam
  • 37. نحوه ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 38. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در آموزش شبکه‌های عمیق
  • 39. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 40. گام‌های بعدی در یادگیری عمیق و شبکه‌های پیشرفته‌تر

📚 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.