اکسپرس 24
کتاب یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه TensorFlow: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در پروژه‌های پردازش داده

کتاب یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه TensorFlow: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در پروژه‌های پردازش داده

تگ‌ها: TensorFlow برنامه نویسی پایتون پردازش داده تنسورفلو شبکه عصبی مصنوعی علم داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری عمیق با تنسورفلو 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 یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه TensorFlow: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در پروژه‌های پردازش داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 2. معرفی اکوسیستم تنسورفلو و نصب محیط برنامه‌نویسی
  • 3. ساختار داده‌ها و کار با تنسورها در تنسورفلو
  • 4. عملیات ریاضی پایه و جبر خطی در محاسبات تنسور
  • 5. آشنایی با گراف محاسباتی و اجرای مشروط در تنسورفلو
  • 6. مفهوم مدل‌سازی و پیاده‌سازی اولین شبکه عصبی ساده
  • 7. بررسی توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
  • 8. روش‌های بهینه‌سازی و الگوریتم گرادیان کاهشی
  • 9. پیاده‌سازی لایه‌های متراکم و معماری شبکه‌های عصبی پیش‌خور
  • 10. مدیریت مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات با tf.data
  • 11. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌ها و استانداردسازی ورودی‌ها
  • 12. مفهوم بیش‌برازش و تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود مدل
  • 13. استفاده از لایه‌های دراپ‌اوت در مدل‌های عصبی
  • 14. ارزیابی دقت مدل و استفاده از معیارهای سنجش عملکرد
  • 15. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصاویر
  • 16. پیاده‌سازی معماری‌های کانولوشنی برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 17. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود یادگیری در تصاویر
  • 18. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش داده‌های توالی‌دار
  • 19. کار با لایه‌های LSTM و GRU در مدل‌های توالی‌دار
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 21. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده
  • 22. استفاده از تنسوربورد برای تحلیل و پایش فرآیند آموزش
  • 23. پیاده‌سازی یادگیری انتقالی با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 24. کار با کتابخانه Keras و ادغام آن در جریان کاری تنسورفلو
  • 25. مبانی طراحی مدل‌های سفارشی با استفاده از زیرکلاس‌نویسی
  • 26. پیاده‌سازی توابع زیان سفارشی و معیارهای ارزیابی اختصاصی
  • 27. آشنایی با تکنیک‌های استنتاج و بهینه‌سازی مدل برای اجرا
  • 28. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 29. امنیت در مدل‌های یادگیری عمیق و محافظت از داده‌ها
  • 30. اصول اخلاق در توسعه هوش مصنوعی منطبق بر ارزش‌های اسلامی
  • 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی
  • 32. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای پردازشی
  • 33. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 34. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل متون فارسی
  • 35. بررسی چالش‌های داده‌های نامتوازن و روش‌های مدیریت آن‌ها
  • 36. تکنیک‌های یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های خودرمزگذار برای کاهش ابعاد داده
  • 38. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی مولد و شبکه‌های مولد رقابتی
  • 39. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری بومی
  • 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند پردازش داده

📚 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.