اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow (رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش)

کتاب آموزش جامع هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow (رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش)

تگ‌ها: TensorFlow برنامه نویسی هوش مصنوعی پردازش داده تنسورفلو شبکه عصبی علوم داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی 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 هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow (رویکرد کاربردی در صنعت و پژوهش)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم رایانه
  • 2. مروری بر مفاهیم پایه و تاریخچه یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با محیط توسعه و ابزارهای برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
  • 4. نصب و پیکربندی کتابخانه تنسورفلو و کراس
  • 5. آشنایی با ساختار داده‌ها و تنسورها در تنسورفلو
  • 6. مبانی جبر خطی در یادگیری ماشین
  • 7. کار با کتابخانه نام‌پای برای محاسبات عددی
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 9. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در مجموعه‌داده‌های واقعی
  • 10. مفهوم یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های رگرسیون خطی
  • 11. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده با تنسورفلو
  • 12. رگرسیون چندمتغیره و ارزیابی عملکرد مدل
  • 13. توابع هزینه و روش گرادیان کاهشی
  • 14. مفهوم یادگیری غیرنظارت‌شده و خوشه‌بندی کی-مینز
  • 15. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و رگرسیون لجستیک
  • 16. معرفی پرسپترون ساده و مبانی شبکه‌های عصبی
  • 17. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 18. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 19. انتشار رو به عقب و بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 20. روش‌های تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 21. معرفی کتابخانه کراس برای ساخت مدل‌های سریع
  • 22. استفاده از لایه‌های متراکم در شبکه‌های عصبی
  • 23. کار با توابع زیان و بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 24. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق با متریک‌های استاندارد
  • 25. مبانی شبکه‌های عصبی پیچشی برای پردازش تصویر
  • 26. لایه‌های کانولوشن و تجمیع در شبکه‌های عصبی
  • 27. معماری‌های معروف در بینایی ماشین
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر با تنسورفلو
  • 29. افزایش داده‌های تصویری برای بهبود دقت مدل
  • 30. آموزش انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 31. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های متوالی
  • 32. لایه‌های ال‌اس‌تی‌ام و کاربرد آن در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 33. پردازش زبان طبیعی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 34. توکنایز کردن و برداری‌سازی متن در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 35. معرفی مکانیزم توجه و ترنسفورمرها در یادگیری عمیق
  • 36. کار با داده‌های حجیم و استفاده از تنسورفلو دیتاست
  • 37. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 38. مبانی یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
  • 39. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
  • 40. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 41. مفاهیم خودرمزگذارها و کاهش ابعاد داده
  • 42. تولید داده‌های جدید با استفاده از شبکه‌های مولد رقابتی
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای اجرا در محیط‌های مختلف
  • 44. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
  • 45. مدیریت منابع و حافظه در آموزش مدل‌های سنگین
  • 46. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 47. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی و پزشکی
  • 48. پروژه عملی: طراحی سامانه تشخیص الگو با تنسورفلو
  • 49. پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت و تحلیل سری‌های زمانی
  • 50. پروژه عملی: طبقه‌بندی هوشمند تصاویر کاربردی
  • 51. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های بومی
  • 52. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای پژوهشی در ایران

📚 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.