اکسپرس 24
کتاب کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های پیچیده: بررسی دستاوردهای برتر کنفرانس بین‌المللی یادگیری ماشین (ICML 2021)

کتاب کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های پیچیده: بررسی دستاوردهای برتر کنفرانس بین‌المللی یادگیری ماشین (ICML 2021)

تگ‌ها: الگوریتم‌های هوشمند پردازش داده‌ها تحلیل داده‌های پیچیده علوم داده فناوری‌های نوین هوش مصنوعی کنفرانس ICML 2021 هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی 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 کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های پیچیده: بررسی دستاوردهای برتر کنفرانس بین‌المللی یادگیری ماشین (ICML 2021)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: یادگیری عمیق و پیشرفت‌های نوین در الگوریتم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش کنفرانس بین‌المللی یادگیری ماشین در توسعه دانش
  • 2. معرفی ساختار یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیشرفته
  • 3. روش‌های بهینه‌سازی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 4. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از مدل‌های یادگیری بازنمایی
  • 5. یادگیری نظارت‌شده و چالش‌های طبقه‌بندی داده‌های پیچیده
  • 6. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده برای کاهش هزینه‌های برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 7. یادگیری تقویتی و کاربرد آن در سیستم‌های تصمیم‌گیر خودکار
  • 8. یادگیری انتقال و بهره‌وری مدل‌ها در حوزه‌های مختلف
  • 9. معماری‌های ترنسفورمر و تحول در پردازش زبان طبیعی
  • 10. مکانیزم‌های توجه در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 11. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های با ویژگی‌های بالا
  • 12. یادگیری مبتنی بر گراف برای تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 13. تفسیرپذیری و شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 14. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 15. استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی اقتصادی
  • 16. الگوریتم‌های یادگیری فدرال برای حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده‌های توزیع‌شده
  • 17. بهبود دقت مدل‌ها با استفاده از روش‌های یادگیری گروهی
  • 18. یادگیری خودنظارتی در استخراج ویژگی‌های پنهان داده‌ها
  • 19. مدل‌های مولد و کاربرد آن‌ها در تولید داده‌های مصنوعی استاندارد
  • 20. بهینه‌سازی توابع هدف در مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده
  • 21. چالش‌های تعمیم‌پذیری مدل‌ها در مواجهه با داده‌های خارج از توزیع
  • 22. یادگیری فعال و بهبود کارایی مدل با کمترین داده
  • 23. محدودیت‌های محاسباتی و بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در محیط‌های محدود
  • 24. یادگیری عمیق در بینایی ماشین و پردازش تصاویر پزشکی
  • 25. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی
  • 26. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین و لجستیک
  • 27. یادگیری چندوجهی برای ادغام داده‌های متنی و تصویری
  • 28. تکنیک‌های تنظیم‌کننده برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های عمیق
  • 29. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند در محیط‌های پویا
  • 30. نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اقلیمی و محیط‌زیستی
  • 31. روش‌های یادگیری سریع برای مواجهه با داده‌های جاری
  • 32. معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی بازگشتی و جایگزین‌های آن
  • 33. تحلیل تطبیقی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 34. پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند در سامانه‌های مدیریت شهری
  • 35. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حسگرهای صنعتی
  • 36. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود پایداری مدل‌های یادگیری
  • 37. بررسی دستاوردهای کنفرانس ICML در حوزه الگوریتم‌های بهینه‌سازی محدب
  • 38. روش‌های یادگیری متضاد برای بهبود ویژگی‌های بازنمایی
  • 39. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های ژنتیکی و بیوانفورماتیک
  • 40. تلفیق دانش تخصصی و یادگیری ماشین برای افزایش دقت مدل‌ها
  • 41. مدیریت و پیش‌پردازش داده‌های کلان در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 42. استراتژی‌های انتخاب ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. بررسی مدل‌های یادگیری آنلاین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های شبکه و امنیت سایبری ایمن
  • 45. روش‌های ارزیابی استواری مدل‌ها در برابر حملات خصمانه
  • 46. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه فناوری در کشور
  • 47. خلاصه دستاوردهای علمی کنفرانس ICML 2021 و چشم‌انداز آینده

📚 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.