اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Keras و TensorFlow 2.0

کتاب آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Keras و TensorFlow 2.0

تگ‌ها: آموزش TensorFlow 2.0 پردازش داده تنسورفلو شبکه عصبی عمیق علوم داده کرس مدل‌سازی هوشمند 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 و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Keras و TensorFlow 2.0

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
  • 2. معرفی اکوسیستم تنسورفلو و کتابخانه کراس
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون و ابزارهای محاسباتی
  • 4. بررسی ساختار داده‌ها در تنسورفلو و آرایه‌های چندبعدی
  • 5. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت شده و مدل‌سازی ریاضی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 7. کار با مجموعه داده‌های استاندارد در کراس
  • 8. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با استفاده از کراس
  • 9. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازهای گرادیان
  • 10. معماری پرسپترون چندلایه و شبکه‌های عصبی متراکم
  • 11. توابع فعال‌ساز غیرخطی و نقش آن‌ها در یادگیری
  • 12. انتشار رو به عقب و الگوریتم‌های به‌روزرسانی وزن‌ها
  • 13. مدیریت بیش‌برازش با استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی
  • 14. اعتبارسنجی مدل و روش‌های تقسیم داده‌ها
  • 15. معرفی لایه‌های دراپ‌اوت و تاثیر آن بر پایداری مدل
  • 16. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای مسائل طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 17. استفاده از توابع زیان مناسب برای مسائل دسته‌بندی
  • 18. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل شامل دقت و ماتریس آشفتگی
  • 19. استراتژی‌های انتخاب نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 20. کاربرد فراخوانی‌ها در آموزش مدل برای ذخیره‌سازی چک‌پوینت‌ها
  • 21. تجسم روند آموزش با استفاده از تنسوربرد
  • 22. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
  • 23. لایه‌های کانولوشن و عملیات استخراج ویژگی
  • 24. لایه‌های ادغام و نقش آن‌ها در کاهش ابعاد
  • 25. معماری‌های استاندارد شبکه‌های عصبی عمیق
  • 26. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با کراس
  • 27. استفاده از یادگیری انتقالی برای افزایش دقت مدل
  • 28. تنظیم دقیق پارامترهای مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 29. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 30. لایه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت و مدیریت وابستگی‌های زمانی
  • 31. پیش‌بینی داده‌های متوالی با استفاده از مدل‌های بازگشتی
  • 32. معرفی توکارسازی کلمات و پردازش متن با هوش مصنوعی
  • 33. ساخت مدل‌های تحلیل احساسات با استفاده از لایه‌های تعبیه
  • 34. مفاهیم پایه در شبکه‌های مولد و خودرمزگذارها
  • 35. پیاده‌سازی خودرمزگذارها برای کاهش ابعاد و نویززدایی
  • 36. معرفی مدل‌های تولیدی رقابتی و اصول کارکرد آن‌ها
  • 37. کار با توابع زیان سفارشی در کراس
  • 38. ایجاد لایه‌های سفارشی برای معماری‌های خاص
  • 39. استفاده از رابط برنامه‌نویسی تابعی برای مدل‌های پیچیده
  • 40. مدیریت مدل‌های چند ورودی و چند خروجی
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد مدل با استفاده از کتابخانه‌های شتاب‌دهنده
  • 42. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
  • 43. تبدیل مدل برای اجرا در پلتفرم‌های مختلف
  • 44. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
  • 45. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 46. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سیاه
  • 47. بررسی سوگیری‌های الگوریتمی و روش‌های کاهش آن
  • 48. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و مدیریت نسخه‌ها
  • 49. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم هوشمند تشخیص الگو با کراس

📚 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.