اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه کراس (Keras) در کاربردهای علمی و صنعتی

کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه کراس (Keras) در کاربردهای علمی و صنعتی

تگ‌ها: آموزش یادگیری ماشین برنامه‌نویسی پایتون پردازش داده‌ها تکنولوژی‌های هوشمند شبکه‌های عصبی مصنوعی کتابخانه کراس مدل‌سازی داده‌ها هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری عمیق با Keras

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 با استفاده از کتابخانه کراس (Keras) در کاربردهای علمی و صنعتی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم داده
  • 2. آشنایی با کتابخانه کراس و اکوسیستم تنسورفلو
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای یادگیری عمیق
  • 4. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش برای مدل‌های عصبی
  • 5. مفهوم نرون مصنوعی و مدل پرسپترون ساده
  • 6. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
  • 7. معماری شبکه‌های عصبی متراکم یا تمام‌متصل
  • 8. آشنایی با مفهوم گرادیان کاهشی و بهینه‌سازها
  • 9. توابع هزینه و نقش آن‌ها در آموزش مدل
  • 10. الگوریتم انتشار معکوس و نحوه به‌روزرسانی وزن‌ها
  • 11. مدیریت بیش‌برازش با استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی
  • 12. استفاده از لایه‌های Dropout برای بهبود پایداری مدل
  • 13. آموزش گام‌به‌گام اولین شبکه عصبی با کراس
  • 14. کار با دیتاست‌های استاندارد در یادگیری عمیق
  • 15. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای آماری
  • 16. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی پیچشی برای پردازش تصویر
  • 18. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی‌های سلسله‌مراتبی
  • 19. لایه‌های ادغام یا پولینگ در معماری‌های تصویر
  • 20. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشن با کراس
  • 21. بهبود عملکرد مدل‌های تصویری با افزایش داده
  • 22. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های سری زمانی
  • 23. لایه‌های حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت برای توالی‌ها
  • 24. آموزش مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی با کراس
  • 25. آشنایی با معماری‌های رمزگذار و رمزگشا
  • 26. مفهوم فضای نهفته و کاربردهای آن در یادگیری بازنمایی
  • 27. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و یادگیری انتقالی
  • 28. تنظیم دقیق مدل‌های عصبی برای کاربردهای خاص
  • 29. اصول کار با داده‌های متنی و تبدیل به بردار
  • 30. معماری‌های مبتنی بر توجه در پردازش زبان طبیعی
  • 31. تکنیک‌های بهینه‌سازی نرخ یادگیری در آموزش مدل
  • 32. بررسی چالش‌های ناپایداری گرادیان در شبکه‌های عمیق
  • 33. استفاده از Batch Normalization در معماری‌های عمیق
  • 34. کاربردهای یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های صنعتی
  • 35. نظارت بر فرآیند آموزش با ابزارهای بصری‌سازی
  • 36. استراتژی‌های انتخاب هایپرپارامترها و تنظیم مدل
  • 37. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 38. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده با یادگیری عمیق
  • 39. تشخیص ناهنجاری در داده‌های صنعتی با شبکه‌های عصبی
  • 40. آشنایی با مبانی یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
  • 41. پیاده‌سازی یک عامل هوشمند ساده با کراس
  • 42. مفاهیم اولیه شبکه‌های مولد رقابتی
  • 43. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
  • 44. تبدیل مدل‌های کراس برای اجرا در سخت‌افزارهای مختلف
  • 45. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 46. پروژه عملی: طراحی سامانه دسته‌بندی هوشمند تصاویر
  • 47. پروژه عملی: پیش‌بینی تقاضای بازار با سری‌های زمانی
  • 48. ارائه راهکارهای بومی‌سازی شده برای مسائل صنعتی
  • 49. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق

📚 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.