اکسپرس 24
کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان Keras

کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان Keras

تگ‌ها: API جاوا Keras TensorFlow برنامه‌نویسی جاوا توسعه‌دهندگان جاوا جاوا شبکه عصبی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جاوا برای توسعه‌دهندگان Keras

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. جاوا برای توسعه‌دهندگان Keras
  • 2. معرفی کتابخانه Keras و کاربرد آن در جاوا
  • 3. راه‌اندازی محیط توسعه برای Keras در جاوا
  • 4. ساختار یک مدل توالی (Sequential) در Keras
  • 5. لایه‌های متراکم (Dense) و نحوه پیکربندی آن‌ها
  • 6. فعال‌سازی‌های رایج: ReLU، Sigmoid و Softmax
  • 7. کامپایل مدل: تابع损失 (Loss) و بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 8. آموزش مدل با متد fit و داده‌های آموزشی
  • 9. ارزیابی عملکرد مدل با متد evaluate
  • 10. پیش‌بینی با مدل آموزش‌دیده با متد predict
  • 11. ذخیره و بارگذاری مدل‌های Keras در جاوا
  • 12. پیش‌پردازش تصاویر با ImageDataGenerator در جاوا
  • 13. بارگذاری داده‌های CSV و NumPy برای آموزش
  • 14. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های ورودی
  • 15. استفاده از لایه‌های Convolutional (Conv2D) برای تصاویر
  • 16. لایه‌های Pooling (MaxPooling2D) و کاهش ابعاد
  • 17. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) ساده
  • 18. لایه‌های Flatten و اتصال به لایه‌های متراکم
  • 19. طبقه‌بندی تصاویر با CNN در جاوا
  • 20. استفاده از لایه‌های Dropout برای جلوگیری از overfitting
  • 21. مدل‌های Sequential در مقابل Functional API
  • 22. ساخت مدل‌های چندورودی و چندخروجی با Functional API
  • 23. لایه‌های Embedding برای داده‌های متنی
  • 24. شبکه‌های بازگشتی (RNN) با لایه‌های SimpleRNN
  • 25. لایه‌های LSTM و GRU برای داده‌های توالی
  • 26. پردازش سری‌های زمانی با LSTM در جاوا
  • 27. مدل‌های Autoencoder برای کاهش ابعاد
  • 28. شبکه‌های Generative Adversarial (GAN) ساده در جاوا
  • 29. تنظیم هایپرپارامترها: نرخ یادگیری و اندازه دسته (Batch Size)
  • 30. استفاده از Callbackها: ModelCheckpoint و EarlyStopping
  • 31. ضدبندی (Regularization) با L1 و L2
  • 32. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) در لایه‌ها
  • 33. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained) و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 34. استفاده از مدل‌های VGG16 و ResNet در جاوا
  • 35. فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) لایه‌های آخر مدل
  • 36. تغییر شکل (Reshape) و برش (Cropping) داده‌های تصویری
  • 37. افزایش داده (Data Augmentation) با ImageDataGenerator
  • 38. مدل‌های رگرسیون با Keras در جاوا
  • 39. طبقه‌بندی چندکلاسه با Softmax و Cross-Entropy
  • 40. طبقه‌بندی دودویی با Sigmoid و Binary Cross-Entropy
  • 41. مدل‌های خوشه‌بندی با Keras و Autoencoder
  • 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای متن
  • 43. تولید متن با LSTM در جاوا
  • 44. مدل‌های Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)
  • 45. رمزگذاری خودکار متغیر (VAE) برای تولید داده
  • 46. مدل‌های Attention و Transformer ساده
  • 47. ارزیابی مدل با ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 48. محاسبه دقت، صحت و بازخوانی (Precision, Recall, F1)
  • 49. بهبود عملکرد با Batch Normalization و Dropout
  • 50. اشکال‌زدایی و رفع خطاهای رایج در Keras جاوا
  • 51. مدیریت حافظه و GPU در Deep Learning4J و Keras
  • 52. یکپارچه‌سازی Keras با اسپرینگ بوت (Spring Boot)
  • 53. ساخت API برای سرویس‌دهی مدل با جاوا
  • 54. مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در Keras
  • 55. شبکه‌های Siamese برای تشابه‌سنجی
  • 56. مدل‌های Capsule Network (مقدماتی)
  • 57. استفاده از Keras با TensorFlow Java API
  • 58. تغییر معماری مدل با لایه‌های سفارشی (Custom Layers)
  • 59. تعریف تابع损失 سفارشی در Keras جاوا
  • 60. استفاده از معیارهای ارزیابی سفارشی
  • 61. مدل‌های ترکیبی: CNN + LSTM برای ویدئو
  • 62. پردازش صوت با Spectrogram و CNN
  • 63. مدل‌های One-Shot Learning با Siamese Network
  • 64. شبکه‌های Residual (ResNet) از صفر در جاوا
  • 65. مدل‌های DenseNet و Inception ساده
  • 66. شبکه‌های U-Net برای分割 تصاویر
  • 67. مدل‌های YOLO ساده برای تشخیص شیء
  • 68. بهینه‌سازی hyperparameter با Grid Search و Random Search
  • 69. مدل‌های Ensemble: میانگین و Voting
  • 70. استفاده از Early Stopping و ReduceLROnPlateau
  • 71. ضدبندی با Weight Decay و فعالیت
  • 72. مدل‌های Variational Autoencoder (VAE) پیشرفته
  • 73. شبکه‌های GAN با از دست دادن (Loss) سفارشی
  • 74. مدل‌های CycleGAN برای تبدیل تصویر
  • 75. مدل‌های Style Transfer با Keras در جاوا
  • 76. تفسیر مدل با Grad-CAM و Saliency Maps
  • 77. مدل‌های Attention برای سری‌های زمانی
  • 78. شبکه‌های Transformer از صفر در جاوا
  • 79. مدل‌های BERT ساده برای طبقه‌بندی متن
  • 80. استفاده از Word2Vec و GloVe با لایه Embedding
  • 81. مدل‌های TextCNN برای متن
  • 82. مدل‌های BiLSTM برای پردازش متن
  • 83. مدل‌های CRF برای برچسب‌گذاری توالی (Sequence Labeling)
  • 84. مدل‌های Neural Machine Translation (NMT) ساده
  • 85. مدل‌های Image Captioning با CNN و LSTM
  • 86. مدل‌های Visual Question Answering (VQA) مقدماتی
  • 87. مدل‌های Reinforcement Learning ساده با Keras
  • 88. ذخیره و بازیابی وزن‌ها با HDF5 و SavedModel
  • 89. بهینه‌سازی مدل برای استقرار (Deployment) در جاوا
  • 90. استفاده از ONNX برای تبادل مدل
  • 91. مدل‌های Quantized و Pruned برای دستگاه‌های محدود
  • 92. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی مدل‌های عمیق
  • 93. پروژه نهایی: سیستم تشخیص تصاویر با Keras و جاوا

📚 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.