اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی با پایتون

کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی با پایتون

تگ‌ها: Deep Learning آموزش پایتون الگوریتم‌های هوشمند پردازش داده‌ها شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی مصنوعی علوم کامپیوتر 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 یادگیری عمیق: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش هوش مصنوعی در دنیای امروز
  • 2. معرفی یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری کلاسیک
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های پایه
  • 4. مروری بر جبر خطی و محاسبات ماتریسی در یادگیری عمیق
  • 5. آشنایی با احتمالات و آمار کاربردی برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 6. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. ساختار نرون مصنوعی و مدل پرسپترون ساده
  • 8. پیاده‌سازی پرسپترون با استفاده از کتابخانه نامپای
  • 9. آشنایی با توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
  • 10. مفهوم پس‌انتشار خطا و الگوریتم گرادیان کاهشی
  • 11. توابع هزینه رایج در مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 12. شبکه‌های عصبی چندلایه و معماری پرسپرون چندلایه
  • 13. معرفی کتابخانه تنسورفلو و مفاهیم گراف محاسباتی
  • 14. آشنایی با چارچوب کراس برای ساخت مدل‌های سریع
  • 15. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ورودی‌ها در مدل‌های عصبی
  • 16. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش و مفهوم منظم‌سازی
  • 17. استفاده از نرخ یادگیری و بهینه‌سازهای مدرن مانند آدام
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و ساختار لایه‌های آن
  • 19. عملیات کانولوشن و استخراج ویژگی در تصاویر
  • 20. لایه‌های پولینگ و نقش آن‌ها در کاهش ابعاد
  • 21. معماری‌های کلاسیک در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 22. پیاده‌سازی یک مدل طبقه‌بندی تصویر با کراس
  • 23. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 24. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
  • 25. مفهوم حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت در شبکه‌های بازگشتی
  • 26. کاربرد پردازش زبان طبیعی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 27. توکنایز کردن و برداری‌سازی متن برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 28. مقدمه‌ای بر مکانیزم توجه و ترنسفورمرها
  • 29. معماری انکودر و دکودر در مدل‌های زبانی
  • 30. آشنایی با شبکه‌های مولد رقابتی
  • 31. کاربردهای شبکه‌های مولد در بازسازی داده‌ها
  • 32. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
  • 33. محیط‌های شبیه‌سازی برای آموزش مدل‌های تقویتی
  • 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 35. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود دقت مدل
  • 36. استراتژی‌های ارزیابی مدل و معیارهای سنجش عملکرد
  • 37. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 38. آشنایی با سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده برای آموزش مدل‌ها
  • 39. پیاده‌سازی یک پروژه جامع طبقه‌بندی تصاویر
  • 40. مستندسازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
  • 41. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه الگوریتم‌ها
  • 42. بررسی چالش‌های امنیتی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 43. آینده هوش مصنوعی و حوزه‌های پژوهشی نوین در کشور
  • 44. آمادگی برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی در صنعت بومی

📚 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.