اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع شخصی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با TensorFlow 2

کتاب آموزش جامع شخصی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با TensorFlow 2

تگ‌ها: آموزش TensorFlow 2 برنامه‌نویسی پایتون بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق تنسورفلو شبکه‌های عصبی شخصی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی 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 شخصی‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با TensorFlow 2

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: توسعه و شخصی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری و ساختار تنسورفلو ۲
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه تنسورفلو و کراس
  • 3. مفاهیم پایه تانسورها و عملیات ریاضی در تنسورفلو
  • 4. آشنایی با ساختار گراف‌های محاسباتی و اجرای مشتاقانه
  • 5. پیاده‌سازی مدل‌های ترتیبی با Sequential API
  • 6. استفاده از Functional API برای ساخت معماری‌های پیچیده
  • 7. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش با ابزار tf.data
  • 8. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های ورودی
  • 9. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌دهی مدل
  • 10. طراحی لایه‌های سفارشی با ارث‌بری از tf.keras.layers.Layer
  • 11. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز سفارشی و کاربرد آن‌ها
  • 12. تعریف توابع زیان سفارشی برای مسائل خاص
  • 13. مدیریت و تنظیم وزن‌های شبکه با Initializers
  • 14. مفهوم گرادیان در تنسورفلو و کاربرد GradientTape
  • 15. الگوریتم‌های بهینه‌ساز و تنظیم پارامترهای نرخ یادگیری
  • 16. استفاده از Callbackها برای مانیتورینگ فرآیند آموزش
  • 17. پیاده‌سازی Callbackهای سفارشی برای ذخیره‌سازی مدل
  • 18. نظارت بر آموزش با استفاده از TensorBoard
  • 19. تشخیص بیش‌برازش و استفاده از تکنیک Dropout
  • 20. تنظیم منظم‌سازها برای کنترل پیچیدگی مدل
  • 21. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با توابع سفارشی TrainStep
  • 22. کاربرد مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و انتقال یادگیری
  • 23. استراتژی‌های فریز کردن لایه‌ها در مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 24. شخصی‌سازی معماری‌های CNN برای تشخیص تصاویر
  • 25. کاربرد معماری‌های RNN و LSTM برای داده‌های سری زمانی
  • 26. پیاده‌سازی مکانیزم‌های توجه در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 27. ارزیابی دقت مدل و استفاده از معیارهای اندازه‌گیری سفارشی
  • 28. ذخیره‌سازی و بازیابی وزن‌های مدل در قالب‌های استاندارد
  • 29. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع در محیط‌های عملیاتی
  • 30. کوانتیزاسیون مدل جهت کاهش حجم و افزایش سرعت اجرا
  • 31. تکنیک‌های توزیع آموزش مدل بر روی چندین پردازنده گرافیکی
  • 32. استفاده از مدل‌های تنسورفلو در محیط‌های ابری رسمی
  • 33. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی و مقابله با حملات خصمانه
  • 34. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 35. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی و ملی
  • 36. یکپارچه‌سازی مدل‌های شخصی‌سازی شده در اپلیکیشن‌های کاربردی
  • 37. مستندسازی پروژه‌های یادگیری عمیق مطابق استانداردهای فنی
  • 38. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند آموزش مدل
  • 39. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش‌های سنگین یادگیری عمیق
  • 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل به ذینفعان پروژه

📚 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.