اکسپرس 24
کتاب کاربرد عملی پرسپترون‌های چندلایه در حل مسائل واقعی

کتاب کاربرد عملی پرسپترون‌های چندلایه در حل مسائل واقعی

تگ‌ها: AI backpropagation data science deep learning feature engineering hyperparameter tuning machine learning MLP model deployment multilayer perceptron neural network practical applications Python PyTorch TensorFlow

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 کاربرد عملی پرسپترون‌های چندلایه در حل مسائل واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم اولیه پرسپترون تک لایه و extrapolation به چند لایه
  • 2. ساختار کلی شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 3. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب (ReLU, Sigmoid, Tanh, Leaky ReLU)
  • 4. مقداردهی اولیه وزن‌ها و Biasها: روش‌های Xavier، He و uniform
  • 5. محاسبه خروجی لایه Hidden به‌صورت ماتریسی
  • 6. انتشار قبلی (Forward Propagation) در MLP
  • 7. تابع هزینه مناسب برای वर्गبندی باینری (Binary Cross‑Entropy)
  • 8. تابع هزینه برای वर्गبندی چندکلاسه (Categorical Cross‑Entropy)
  • 9. تابع هزینه برای regresion (Mean Squared Error, Mean Absolute Error)
  • 10. محاسبه گرادیان به‌صورت تحلیلی (Backpropagation) در Layers
  • 11. بهینه‌سازی gradiant descent: Batch، Mini‑batch، Stochastic
  • 12. بهینه‌سازهای پیشرفته: Momentum، Nesterov Accelerated Gradient
  • 13. بهینه‌ساز Adam:derive و پارامترهای β1, β2, ε
  • 14. بهینه‌ساز RMSProp و AdaGrad
  • 15. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) و استراتژی‌های annealing
  • 16. استفاده از Learning Rate Scheduler: Step، Exponential، Cosine Annealing
  • 17. Regularization با L1 و L2 وزن‌ها
  • 18. Dropout به‌عنوان تکنیک Regularization در hidden layers
  • 19. Batch Normalization در MLP و تاثیر آن بر convergance
  • 20. Early Stopping بر پایهٔ validation loss
  • 21. آماده‌سازی داده‌ها: تمیز کردن missing values و outlier detection
  • 22. نرمال‌سازی ویژگی‌ها: Min‑Max scaling و Z‑score standardization
  • 23. encoding متغیرهای kategorical: One‑Hot، Ordinal، Target encoding
  • 24. بازویابی ویژگی‌ها (Feature Engineering) برای بهبود MLP
  • 25. تقسیم داده‌ها به train/validation/test و استراتژی‌های k‑fold cross‑validation
  • 26. ارزیابی مدل वर्गبندی: accuracy, precision, recall, F1‑score، ROC‑AUC
  • 27. ارزیابی مدل regresion: R²، MAE، RMSE، MAPE
  • 28. رسم منحنی یادگیری (Learning Curve) برای تشخیص overfitting/underfitting
  • 29. رسم ماتریس confusion و تحلیل خطاها
  • 30. Hyperparameter tuning با Grid Search و Random Search
  • 31. بهینه‌سازی Hyperparameter با Bayesian Optimization (مثلاً Optuna)
  • 32. پیاده‌سازی MLP از پایه با NumPy (بدون فریم‌ورک)
  • 33. پیاده‌سازی MLP با TensorFlow/Keras: Sequential API
  • 34. پیاده‌سازی MLP با PyTorch: تعریف کلاس nn.Module
  • 35. استفاده از Callbackها در TensorFlow: ModelCheckpoint، EarlyStopping
  • 36. استفاده از Lightning در PyTorch برای تسهیل آموزش
  • 37. ذخیره و بارگذاری مدل م.train‌شده: فرمت HDF5، SavedModel، TorchScript
  • 38. تبدیل مدل MLP به فرمت ONNX برای استقرار در محیط‌های مختلف
  • 39. استقرار مدل MLP به‌عنوان REST API با Flask/FastAPI
  • 40. استقرار مدل MLP در Docker و Kubernetes
  • 41. Monitoring مدل در producción: ردیابی drift و degradation
  • 42. Explainability مدل MLP با SHAP و LIME
  • 43. Visualizing وزن‌ها و activations در hidden layers (Activation Maps)
  • 44. بهینه‌سازی سرعت استنتاج: TensorRT، quantization، pruning
  • 45. کاربرد MLP در वर्गبندی تصاویر دست‌خط (MNIST) – پروژه عملی
  • 46. کاربرد MLP در پیش‌بینی قیمت مساكن مجموعه دادهٔ Boston Housing
  • 47. استفاده از MLP در تشخیص تقلب کارت‌های اعتباری (Credit‑Card Fraud)
  • 48. کاربرد MLP در تشخيص بیماری دیابت از داده‌های clínیکی (PIMA)
  • 49. کاربرد MLP در پیش‌بینیobarای سهام (Stock Price Prediction) – regression
  • 50. کاربرد MLP در پیش‌بینی باران و هوای کوتاه‌مدت (Time‑Series Forecasting)
  • 51. استفاده از MLP در سیستم توصیه محتوای مبتنی بر ویژگی‌های کاربر
  • 52. کاربرد MLP در تشخیص spam ایمیل بر پایهٔ ویژگی‌های متنی (TF‑IDF)
  • 53. کاربرد MLP در تشخیص گفتار ساده (Speech Command Detection)
  • 54. کاربرد MLP در کنترل موشک ساده (Reinforcement Learning hybrid)
  • 55. استفاده از MLP به‌عنوان بخش نهایی در معماری CNN برای ویژگی‌های flatten
  • 56. استفاده از MLP در خودکودر (Autoencoder) برای کاهش ابعاد داده
  • 57. استفاده از MLP در تولید داده sintetیک (Generative Modeling –간단한 GAN generator)
  • 58. ترکیب MLP با嵌入 کلمات (Word Embedding) برای تحلیل متن
  • 59. استفاده از MLP در دسته‌بندی اسناد چندبرچسبه (Multi‑label Text Classification)
  • 60. کاربرد MLP در تشخیص pathogenicity متغیرهای ژنتیک (Bioinformatics)
  • 61. کاربرد MLP در پیش‌بینی بارگذاری شبکه‌های électriques (Load Forecasting)
  • 62. کاربرد MLP در تشخیص anomalie در داده‌های حسگر صنعتی (IIoT)
  • 63. بهینه‌سازی MLP برای دستگاه‌هایembedded (ARM Cortex‑M) با fixed‑point
  • 64. آموزش MLP روی TPU و GPU: تفاوت‌های عملکرد
  • 65. مقایسه MLP با مدل‌های خطی و مدل‌های درختان تصمیم (Baseline Comparison)
  • 66. بررسی اثرات تعداد لایه و تعداد 뉴런 در هر لایه بر عملکرد
  • 67. تحلیل اثر عمق مقابل عرض (Depth vs Width) در MLP
  • 68. مطالعه اثرات تابع الفعال‌سازی بر gradient vanishing/exploding
  • 69. بررسی اثر Batch Size بر convergance و généralization
  • 70. بررسی اثر Regularization Capacities در تنظیم precisyon و recall
  • 71. بررسی اخلاق و bias در مدل‌های MLP و راه‌های mitigation
  • 72. بررسی قوانین حریم خصوصی (GDPR) در استخراج ویژگی‌های شخصی برای MLP
  • 73. بررسی استانداردهای ایمنی و قابلیت اطمینان برای مدل‌های MLP در کاربردهای حیاتی
  • 74. بررسی هزینه‌های محاسبه و انرژی در آموزش MLP مقیاس بزرگ
  • 75. بررسی آینده MLP در ترکیب با مدل‌های transformer (Hybrid Architectures)

📚 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.