اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی با رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش

کتاب آموزش جامع طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی با رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش

تگ‌ها: آموزش Deep Learning الگوریتم‌های یادگیری بهینه‌سازی مدل‌های عصبی پردازش داده‌ها پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی مصنوعی علم 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 طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی با رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با ساختار و عملکرد نورون‌های عصبی مصنوعی
  • 3. مدل‌سازی ریاضی پرسپترون ساده و محدودیت‌های آن
  • 4. آشنایی با محیط‌های توسعه و کتابخانه‌های استاندارد یادگیری عمیق
  • 5. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در مدل‌سازی روابط غیرخطی
  • 6. انتخاب و آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های عصبی
  • 7. فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 8. درک مفهوم تابع هزینه و نقش آن در ارزیابی مدل
  • 9. الگوریتم انتشار رو به عقب و مشتق‌گیری زنجیره‌ای
  • 10. بهینه‌سازی پارامترها با روش گرادیان کاهشی
  • 11. بررسی نرخ یادگیری و تأثیر آن بر همگرایی مدل
  • 12. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در شبکه‌های عصبی
  • 13. استفاده از روش‌های منظم‌سازی برای افزایش تعمیم‌پذیری
  • 14. معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور چندلایه
  • 15. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده برای مسائل رگرسیون
  • 16. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده برای مسائل طبقه‌بندی
  • 17. آشنایی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
  • 18. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی
  • 19. لایه‌های ادغام و کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
  • 20. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 21. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص اشیاء و تصاویر
  • 22. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های توالی
  • 23. مدیریت حافظه در شبکه‌های عصبی با واحدهای ال‌اس‌تی‌ام
  • 24. شبکه‌های عصبی با واحد‌های بازگشتی دروازه‌دار
  • 25. مقدمه‌ای بر مکانیسم توجه و اهمیت آن در مدل‌های هوشمند
  • 26. معماری ترنسفورمر و تحولات در پردازش زبان طبیعی
  • 27. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش در شبکه‌های عمیق
  • 28. نرمال‌سازی دسته‌ای و تأثیر آن در پایداری آموزش
  • 29. آشنایی با روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌های شبکه
  • 30. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی
  • 31. مبانی شبکه‌های مولد و کاربردهای آن در تولید داده
  • 32. معماری شبکه‌های رقابتی مولد و اصول تعادل نش
  • 33. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق با معیارهای استاندارد
  • 34. تحلیل خطا و روش‌های بهبود عملکرد مدل در صنعت
  • 35. استراتژی‌های انتخاب مدل و تنظیم ابرپارامترها
  • 36. آموزش مدل‌های عصبی بر روی مجموعه‌داده‌های حجیم
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از پایتورچ
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از تنسورفلو
  • 39. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
  • 40. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
  • 41. ملاحظات اخلاقی و ایمنی در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 42. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 43. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 44. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در آموزش مدل‌ها
  • 45. آشنایی با یادگیری تقویتی و ارتباط آن با شبکه‌های عصبی
  • 46. پروژه عملی: طراحی یک شبکه عصبی برای تحلیل داده‌های صنعتی
  • 47. پروژه عملی: طراحی یک شبکه عصبی برای دسته‌بندی تصاویر پزشکی
  • 48. ارائه راهکارهای بومی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در کشور
  • 49. چشم‌انداز آینده و مسیرهای پژوهشی در یادگیری عمیق
  • 50. جمع‌بندی و راهنمای یادگیری مستمر در حوزه هوش مصنوعی

📚 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.