اکسپرس 24
کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان DL4J

کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان DL4J

تگ‌ها: Deeplearning4j DL4J TensorFlow جاوا پردازش داده جاوا جاوا جاوا اینتلیج شبکه عصبی کتابخانه جاوا مدل یادگیری ماشین یادگیری عمیق جاوا

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 DL4J

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر DL4J و جایگاه آن در یادگیری عمیق جاوا
  • 2. راه‌اندازی محیط توسعه برای DL4J با Maven و Gradle
  • 3. معماری ND4J: کتابخانه محاسبات عددی پایه
  • 4. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات ماتریسی در ND4J
  • 5. مدل داده‌در DataVec: بارگذاری و پیش‌پردازش داده
  • 6. پیاده‌سازی خط لوله داده (DataPipeline) با DataVec
  • 7. ساخت اولین شبکه عصبی ساده با DL4J
  • 8. مفاهیم لایه‌ها و فعال‌سازی‌ها در DL4J
  • 9. مدیریت وزن‌ها و بایاس در شبکه با DL4J
  • 10. تنظیم و پیکربندی مدل با NeuralNetConfiguration.Builder
  • 11. آموزش مدل با استفاده از DataSetIterator
  • 12. معرفی Loss Functions و بهینه‌سازها در DL4J
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل با ابزارهای ارزیابی داخلی
  • 14. شبکه‌های پیش‌خور (Feedforward) برای رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 15. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 16. پیاده‌سازی CNN با لایه‌های ConvolutionLayer و SubsamplingLayer
  • 17. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 18. مدیریت سری‌های زمانی با LSTM و GRU در DL4J
  • 19. شبکه‌های خودرمزنگار (Autoencoder) برای کاهش ابعاد
  • 20. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) با DL4J
  • 21. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 22. ذخیره و بارگذاری مدل با ModelSerializer
  • 23. استفاده از مدل در محیط تولید (Inference)
  • 24. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) در DL4J
  • 25. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) با Dropout و Regularization
  • 26. آموزش توزیع‌شده با Spark و DL4J
  • 27. ادغام DL4J با Apache Kafka برای جریان داده
  • 28. پردازش تصویر با ImageRecordReader و تبدیل داده
  • 29. طبقه‌بندی متن با شبکه‌های عصبی و Word Vectors
  • 30. استفاده از Word2Vec و GloVe در DL4J
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 32. تشخیص اشیاء در تصویر با DL4J
  • 33. مدل‌های Seq2Seq برای ترجمه ماشین
  • 34. شبکه‌های توجه (Attention Mechanism) در DL4J
  • 35. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph Neural Networks) مقدماتی
  • 36. بهینه‌سازی حافظه در DL4J با Workspaceها
  • 37. پروفایلینگ و دیباگ مدل با ابزارهای DL4J
  • 38. یکپارچه‌سازی DL4J با Spring Boot
  • 39. توسعه APIهای REST برای سرویس‌دهی مدل
  • 40. آموزش مدل با داده‌های بزرگ و تکنیک‌های Mini-Batch
  • 41. شبکه‌های نورال معمولی (MLP) برای مسائل چندکلاسه
  • 42. مدل‌های ترکیبی (Ensemble) در DL4J
  • 43. استفاده از GPU برای شتاب‌دهی با CUDA
  • 44. مدیریت نسخه مدل و آزمایش‌های A/B
  • 45. تبدیل مدل به فرمت ONNX برای قابلیت حمل
  • 46. استفاده از DL4J در پروژه‌های Android
  • 47. شبکه‌های کپسولی (Capsule Networks) مقدماتی
  • 48. مدل‌های احتمالی و Bayesian Learning در DL4J
  • 49. تحلیل سری زمانی با شبکه‌های CNN یک‌بعدی
  • 50. شبکه‌های Siamese برای تشخیص شباهت
  • 51. مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در DL4J
  • 52. بهبود دقت با Batch Normalization
  • 53. معرفی و استفاده از Custom Layers در DL4J
  • 54. مدیریت خطا و استثناها در فرآیند آموزش
  • 55. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای تصاویر پزشکی
  • 56. شبکه‌های Residual (ResNet) با DL4J
  • 57. مدل‌های DenseNet برای طبقه‌بندی پیشرفته
  • 58. شبکه‌های U-Net برای بخش‌بندی تصویر
  • 59. مدل‌های YOLO برای تشخیص بلادرنگ اشیاء
  • 60. استفاده از DL4J در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. تحلیل داده‌های سری زمانی مالی با LSTM
  • 62. مدل‌های Variational Autoencoder (VAE) در DL4J
  • 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه (Bidirectional RNN)
  • 64. آموزش با داده‌های نامتوازن و تکنیک‌های وزن‌دهی
  • 65. مدیریت حافظه و Cache در آموزش طولانی
  • 66. مدل‌های مبتنی بر زمان و Sequence-to-One
  • 67. شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناهنجاری
  • 68. استفاده از DL4J در رباتیک و کنترل
  • 69. مدل‌های Q-Learning و Reinforcement Learning مقدماتی با DL4J
  • 70. شبکه‌های DQN برای یادگیری تقویتی
  • 71. مدل‌های Actor-Critic در DL4J
  • 72. تکنیک‌های Data Augmentation برای تصاویر
  • 73. مدل‌های Transformers مقدماتی با DL4J
  • 74. شبکه‌های عصبی برای پردازش سیگنال صوتی
  • 75. مدل‌های WaveNet برای تولید صدا
  • 76. استفاده از DL4J در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 77. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی سری زمانی چندمتغیره
  • 78. مدل‌های Attention برای خلاصه‌سازی متن
  • 79. شبکه‌های عصبی برای ترجمه خودکار
  • 80. مدل‌های Sequence Labeling برای تشخیص موجودیت نامدار
  • 81. شبکه‌های عصبی برای تولید متن (Text Generation)
  • 82. مدل‌های Char-RNN در DL4J
  • 83. شبکه‌های عصبی برای تشخیص چهره
  • 84. مدل‌های FaceNet و Triplet Loss در DL4J
  • 85. شبکه‌های عصبی برای تشخیص ژست و حرکت
  • 86. مدل‌های Pose Estimation با DL4J
  • 87. شبکه‌های عصبی برای تحلیل ویدیو
  • 88. مدل‌های 3D CNN برای داده‌های ویدیویی
  • 89. شبکه‌های عصبی برای تشخیص نویز و پاک‌سازی تصویر
  • 90. مدل‌های Denoising Autoencoder در DL4J
  • 91. شبکه‌های عصبی برای فشرده‌سازی تصویر
  • 92. مدل‌های Super-Resolution با DL4J
  • 93. شبکه‌های عصبی برای تحلیل داده‌های جدولی
  • 94. مدل‌های TabNet و Wide & Deep در DL4J
  • 95. یکپارچه‌سازی DL4J با پایگاه‌های داده SQL و NoSQL
  • 96. مدیریت خط لوله CI/CD برای مدل‌های DL4J
  • 97. عرضه مدل با Docker و Kubernetes

📚 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.