اکسپرس 24
کتاب طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی با رویکرد یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن در حل مسائل پیچیده محاسباتی

کتاب طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی با رویکرد یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن در حل مسائل پیچیده محاسباتی

تگ‌ها: Deep Learning آموزش شبکه عصبی پردازش داده شبکه‌های عصبی علوم داده گوگل دیپ‌مایند هوش محاسباتی 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 طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی با رویکرد یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن در حل مسائل پیچیده محاسباتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری عمیق در علوم محاسباتی
  • 2. مروری بر ساختار نورون‌های بیولوژیک و مدل‌های ریاضی عصبی
  • 3. معرفی پرسپترون ساده و محدودیت‌های محاسباتی آن
  • 4. آشنایی با توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در انتقال غیرخطی
  • 5. ساختار شبکه‌های عصبی پیش‌خور و لایه‌های پنهان
  • 6. الگوریتم انتشار معکوس و محاسبه مشتقات زنجیره‌ای
  • 7. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان و روش‌های نزول گرادیان تصادفی
  • 8. چالش‌های آموزش شبکه‌های عمیق از جمله گرادیان‌های محو شونده و انفجاری
  • 9. انتخاب و تنظیم نرخ یادگیری برای همگرایی بهینه
  • 10. روش‌های مقداردهی اولیه وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 11. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 12. معرفی لایه‌های نرمال‌سازی دسته‌ای و تاثیر آن‌ها بر پایداری آموزش
  • 13. اصول کار با داده‌های آموزشی و پیش‌پردازش‌های ضروری
  • 14. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصاویر
  • 15. لایه‌های ادغام و استخراج ویژگی در مدل‌های بینایی ماشین
  • 16. بررسی مدل‌های پیش‌خور در کاربردهای طبقه‌بندی داده‌های ساختاریافته
  • 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی و پردازش توالی‌ها
  • 18. آشنایی با مفهوم حافظه کوتاه-مدت طولانی در مدل‌های بازگشتی
  • 19. اصول معماری‌های مبتنی بر توجه در یادگیری عمیق
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر و تحول در پردازش زبان طبیعی
  • 21. روش‌های آموزش نظارت‌شده و چالش‌های برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 22. آشنایی کلی با یادگیری نیمه‌نظارت‌شده و خودنظارت‌شده
  • 23. معرفی شبکه‌های مولد رقابتی و کاربردهای علمی آن‌ها
  • 24. استفاده از خودرمزگذارها در کاهش ابعاد و فشرده‌سازی داده‌ها
  • 25. اصول انتقال یادگیری و بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 26. استراتژی‌های ارزیابی مدل و معیارهای دقت و فراخوانی
  • 27. تکنیک‌های تحلیل خطا و رفع سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 28. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 29. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در محیط‌های با منابع محدود
  • 30. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه سامانه‌های هوشمند
  • 31. امنیت و تاب‌آوری در شبکه‌های عصبی در برابر حملات خصمانه
  • 32. ملاحظات بومی‌سازی و انطباق مدل‌های یادگیری عمیق با نیازهای ملی
  • 33. بررسی نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زیرساخت‌های صنعتی و کشاورزی
  • 34. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های پزشکی با رعایت حریم خصوصی
  • 35. چشم‌انداز آینده و مسیرهای پژوهشی در یادگیری ماشین پیشرفته

📚 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.