اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و الگوریتم پس‌انتشار در زمان (BPTT) برای تحلیل داده‌های سری زمانی

کتاب آموزش جامع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و الگوریتم پس‌انتشار در زمان (BPTT) برای تحلیل داده‌های سری زمانی

تگ‌ها: BPTT RNN پردازش داده‌های متوالی پس‌انتشار خطا در زمان تحلیل سری زمانی شبکه‌های عصبی بازگشتی شبکه‌های عصبی عمیق 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 شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و الگوریتم پس‌انتشار در زمان (BPTT) برای تحلیل داده‌های سری زمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق و پردازش داده‌های متوالی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و ضرورت تحلیل داده‌های متوالی
  • 2. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 3. تفاوت شبکه‌های عصبی پیش‌خور با شبکه‌های بازگشتی
  • 4. معماری سلول‌های RNN و مکانیسم بازگشت در زمان
  • 5. فرمول‌بندی ریاضی لایه‌های مخفی در شبکه‌های بازگشتی
  • 6. مفهوم فضای حالت و حافظه در شبکه‌های عصبی
  • 7. بررسی تابع فعال‌ساز در مدل‌های RNN
  • 8. فرآیند انتشار رو به جلو در شبکه‌های بازگشتی
  • 9. چالش‌های بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی متوالی
  • 10. مبانی الگوریتم پس‌انتشار در زمان BPTT
  • 11. محاسبه گرادیان‌ها در طول مسیرهای زمانی
  • 12. مشکل محو شدگی گرادیان در شبکه‌های بازگشتی
  • 13. مشکل انفجار گرادیان و راهکارهای مهار آن
  • 14. پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم BPTT
  • 15. تکنیک برش گرادیان برای پایداری آموزش
  • 16. معماری شبکه‌های عصبی حافظه طولانی کوتاه مدت LSTM
  • 17. ساختار گیت‌های ورودی فراموشی و خروجی در LSTM
  • 18. معماری واحدهای بازگشتی دروازه‌دار GRU
  • 19. مقایسه عملکرد RNN و LSTM و GRU در کاربردهای عملی
  • 20. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی برای مدل‌های بازگشتی
  • 21. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌های متوالی
  • 22. روش‌های تبدیل داده‌های متنی به بردار برای RNN
  • 23. تحلیل سری‌های زمانی مالی با رویکرد بانکداری اسلامی
  • 24. پیش‌بینی روند داده‌های محیطی و صنعتی
  • 25. استفاده از RNN در سیستم‌های پیشنهاددهنده هوشمند
  • 26. مدل‌سازی توالی‌های زمانی در سیستم‌های کنترل هوشمند
  • 27. آموزش شبکه‌های بازگشتی با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
  • 28. ارزیابی مدل‌های بازگشتی با معیارهای دقت و خطا
  • 29. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در RNN
  • 30. روش‌های افزایش سرعت همگرایی در آموزش مدل‌های بازگشتی
  • 31. کاربرد شبکه های بازگشتی در پردازش سیگنال‌های حسگر
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های توالی به توالی برای پیش‌بینی
  • 33. مدیریت داده‌های مفقود در سری‌های زمانی
  • 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های عمیق بازگشتی
  • 35. استفاده از Dropout در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 36. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در مدل‌های RNN
  • 37. تکنیک‌های پیش‌بینی چندگام در سری‌های زمانی
  • 38. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده
  • 39. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 40. نکات ایمنی در پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 41. آینده شبکه‌های عصبی متوالی و جایگاه مدل‌های ترنسفورمر
  • 42. پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت کالا در بازار داخلی
  • 43. پروژه عملی: تحلیل روند مصرف انرژی در شبکه هوشمند
  • 44. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های بازگشتی
  • 45. بهترین شیوه‌های مستندسازی کدهای هوش مصنوعی

📚 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.