اکسپرس 24
کتاب مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق؛ از تئوری تا پیاده‌سازی کاربردی

کتاب مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق؛ از تئوری تا پیاده‌سازی کاربردی

تگ‌ها: پردازش داده‌ها پردازش هوشمند داده‌ها شبکه عصبی مصنوعی شبکه‌های عصبی علوم داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری عمیق یادگیری عمیق با پایتون 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 مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق؛ از تئوری تا پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. ساختار نورون‌های زیستی و مدل‌سازی ریاضی آن‌ها
  • 3. معرفی پرسپترون و محدودیت‌های عملی آن
  • 4. الگوریتم پرسپترون و تابع فعال‌ساز پله‌ای
  • 5. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. الگوریتم پس‌انتشار خطا و مشتق‌گیری زنجیره‌ای
  • 7. گرادیان کاهشی و انواع روش‌های به‌روزرسانی وزن‌ها
  • 8. توابع فعال‌ساز غیرخطی مانند سیگموئید و تانژانت هیپربولیک
  • 9. چالش‌های یادگیری در شبکه‌های عمیق و محو شدگی گرادیان
  • 10. تابع فعال‌ساز ReLU و اصلاحات آن
  • 11. روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها و تأثیر آن بر همگرایی
  • 12. تنظیم مدل و مقابله با بیش‌برازش با روش‌های Dropout
  • 13. تکنیک‌های نرمال‌سازی دسته‌ای برای افزایش پایداری آموزش
  • 14. معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور چندلایه
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و تمایز آن با یادگیری کلاسیک
  • 16. ساختار شبکه‌های عصبی کانولوشنی و لایه‌های استخراج ویژگی
  • 17. عملیات کانولوشن و نگاشت‌های ویژگی در تصاویر
  • 18. لایه‌های ادغام یا Pooling و کاهش ابعاد داده‌ها
  • 19. معماری‌های مشهور در شبکه های عصبی کانولوشنی
  • 20. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش و تحلیل تصاویر
  • 21. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی و مدل‌سازی متن
  • 22. ساختار شبکه‌های عصبی بازگشتی و پردازش داده‌های توالی‌محور
  • 23. مشکل حافظه بلندمدت در شبکه‌های بازگشتی ساده
  • 24. معماری حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM
  • 25. شبکه‌های عصبی دروازه‌دار GRU
  • 26. مکانیزم توجه و نقش آن در بهبود مدل‌های توالی
  • 27. معرفی مدل‌های ترنسفورمر و تحول در یادگیری عمیق
  • 28. رمزگذاری موقعیتی و لایه های توجه چندسر
  • 29. آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 30. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش برای ورودی مدل‌های عمیق
  • 31. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده از صفر بدون کتابخانه‌های آماده
  • 32. بررسی معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 33. روش‌های بصری‌سازی وزن‌ها و خروجی‌های لایه‌های میانی
  • 34. بهینه‌سازهای پیشرفته مانند Adam و RMSprop
  • 35. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 36. مفاهیم پایه در مدل‌های مولد و شبکه‌های رقابتی
  • 37. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت داده‌های آموزشی سالم
  • 38. امنیت در مدل‌های یادگیری عمیق و مقابله با حملات خصمانه
  • 39. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی و سرورها
  • 40. بهینه‌سازی مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدود
  • 41. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه فناوری در کشور
  • 42. پروژه عملی: طراحی و آموزش یک شبکه عصبی برای دسته‌بندی داده‌ها

📚 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.