اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی کاربردی شبکه‌های عصبی با فریم‌ورک Apache MXNet در پروژه‌های پردازش داده

کتاب پیاده‌سازی کاربردی شبکه‌های عصبی با فریم‌ورک Apache MXNet در پروژه‌های پردازش داده

تگ‌ها: Apache MXNet آپاچی ام‌ایکس‌نت برنامه‌نویسی هوشمند پردازش داده شبکه‌های عصبی علوم داده مدل‌سازی داده‌ها 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 پیاده‌سازی کاربردی شبکه‌های عصبی با فریم‌ورک Apache MXNet در پروژه‌های پردازش داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. معرفی اکوسیستم Apache MXNet و نصب محیط توسعه
  • 3. ساختار داده‌ها و مدیریت آرایه‌ها در کتابخانه NDArray
  • 4. کار با تانسورها و عملیات ریاضی در MXNet
  • 5. آشنایی با ماژول Gluon برای ساخت مدل‌های عصبی
  • 6. مفهوم گراف محاسباتی و اجرای پویا در یادگیری عمیق
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای مدل‌های عصبی
  • 8. طراحی شبکه‌های عصبی تمام‌متصل (Dense Layers)
  • 9. معرفی توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری
  • 10. بهینه‌سازی پارامترها و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 11. مکانیزم انتشار معکوس (Backpropagation) در MXNet
  • 12. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 13. آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از Gluon Trainer
  • 14. ارزیابی مدل و معیارهای سنجش دقت و خطا
  • 15. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 16. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای پردازش تصویر
  • 17. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشن در MXNet
  • 18. استفاده از لایه‌های پولینگ در مدل‌های بینایی ماشین
  • 19. مدیریت داده‌های تصویری با استفاده از DataLoaders
  • 20. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با معماری‌های استاندارد
  • 21. آموزش انتقال یادگیری (Transfer Learning) با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 22. کار با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی
  • 23. معماری واحدهای LSTM و GRU در MXNet
  • 24. پردازش متن و تحلیل داده‌های متنی با شبکه‌های عصبی
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 26. مبانی شبکه‌های مولد و کاربردهای آن‌ها
  • 27. آشنایی با مدل‌های Autoencoder و کاهش ابعاد داده
  • 28. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی به فرآیند آموزش مدل
  • 29. توزیع آموزش مدل بر روی چندین پردازنده گرافیکی
  • 30. مدیریت حافظه در پروژه‌های بزرگ یادگیری عمیق
  • 31. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در آموزش مدل‌ها
  • 32. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد شبکه
  • 33. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش نرخ یادگیری
  • 34. تجزیه و تحلیل خروجی مدل‌ها و تفسیر نتایج
  • 35. آماده‌سازی مدل برای استقرار در محیط عملیاتی
  • 36. طراحی خط لوله (Pipeline) پردازش داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های MXNet با سرویس‌های داده‌محور
  • 38. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 39. حفاظت از داده‌های حساس در فرآیند آموزش مدل
  • 40. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 41. پروژه عملی: طراحی سامانه تشخیص الگو در داده‌های صنعتی
  • 42. پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم طبقه‌بندی هوشمند اسناد
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌های نهایی جهت افزایش سرعت استنتاج
  • 44. روش‌های تبدیل مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
  • 45. آشنایی با مفاهیم پیشرفته در یادگیری عمیق و روندهای آتی
  • 46. منابع یادگیری تکمیلی و جامعه کاربری Apache MXNet

📚 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.