اکسپرس 24
کتاب یادگیری بدون نمونه در بازیابی اطلاعات موسیقی

کتاب یادگیری بدون نمونه در بازیابی اطلاعات موسیقی

تگ‌ها: MIR Zero-Shot Learning بازیابی اطلاعات موسیقی پردازش سیگنال صوتی تحلیل موسیقی هوش مصنوعی هوش مصنوعی موسیقی یادگیری بدون نمونه یادگیری صفر-شات یادگیری ماشین

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 یادگیری بدون نمونه در بازیابی اطلاعات موسیقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش سیگنال‌های صوتی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاربردهای آن در تحلیل موسیقی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 2. مبانی سیگنال‌های صوتی و پردازش آن‌ها
  • 3. تبدیل فوریه و کاربرد آن در تحلیل موسیقی
  • 4. ویژگی‌های صوتی موسیقی و استخراج آن‌ها
  • 5. دسته‌بندی موسیقی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 6. یادگیری نظارت‌شده در بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 7. یادگیری بدون نظارت در بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 8. روش‌های خوشه‌بندی برای تحلیل موسیقی
  • 9. درخت‌های تصمیم‌گیری و کاربرد آن‌ها در تشخیص ژانر موسیقی
  • 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و موسیقی
  • 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن‌ها در موسیقی
  • 12. یادگیری عمیق و معماری‌های آن در پردازش سیگنال‌های صوتی
  • 13. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و تحلیل موسیقی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تولید موسیقی
  • 15. خودرمزگذارها و کاهش ابعاد داده‌های موسیقی
  • 16. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) در موسیقی
  • 17. مفهوم یادگیری بدون نمونه (Zero-Shot Learning)
  • 18. چالش‌های یادگیری بدون نمونه در بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 19. استفاده از ویژگی‌های معنایی در یادگیری بدون نمونه
  • 20. بازنمایی‌های مبتنی بر متن برای توصیف موسیقی
  • 21. بازنمایی‌های مبتنی بر برچسب برای توصیف موسیقی
  • 22. مدل‌های زبانی و کاربرد آن‌ها در یادگیری بدون نمونه
  • 23. تولید متن توصیفی از موسیقی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 24. ارزیابی مدل‌های یادگیری بدون نمونه در بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 25. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 26. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 27. پیاده‌سازی یادگیری بدون نمونه با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
  • 28. استفاده از TensorFlow و Keras برای یادگیری بدون نمونه
  • 29. استفاده از PyTorch برای یادگیری بدون نمونه
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری بدون نمونه
  • 31. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در موسیقی
  • 32. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 33. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در موسیقی
  • 34. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تولید موسیقی
  • 35. استفاده از مدل‌های مولد تخاصمی (GAN) در تولید موسیقی
  • 36. بازیابی موسیقی مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی
  • 37. توصیه‌گرهای موسیقی (Music Recommendation Systems)
  • 38. بازیابی موسیقی بر اساس محتوای صوتی و معنایی
  • 39. بازیابی موسیقی بر اساس ترجیحات کاربر
  • 40. یادگیری فعال (Active Learning) در بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 41. پردازش سیگنال‌های صوتی در شرایط نویزی
  • 42. حذف نویز از سیگنال‌های صوتی موسیقی
  • 43. تفکیک منبع صوتی (Audio Source Separation)
  • 44. تشخیص خودکار سازها در موسیقی
  • 45. تشخیص خودکار خواننده در موسیقی
  • 46. تشخیص خودکار ژانر موسیقی
  • 47. تشخیص خودکار حال و هوای موسیقی
  • 48. تشخیص خودکار تمپو و ضرب موسیقی
  • 49. تشخیص خودکار گام و آکورد موسیقی
  • 50. تولید موسیقی خودکار با استفاده از یادگیری ماشین
  • 51. تولید ملودی خودکار
  • 52. تولید هارمونی خودکار
  • 53. تولید ریتم خودکار
  • 54. تولید تنظیم خودکار
  • 55. تحلیل و تشخیص موسیقی سنتی ایرانی
  • 56. پردازش سیگنال‌های صوتی با استفاده از روش‌های مبتنی بر موجک
  • 57. کاربرد یادگیری بدون نمونه در تشخیص موسیقی تقلبی
  • 58. بازیابی اطلاعات موسیقی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. امنیت و حریم خصوصی در بازیابی اطلاعات موسیقی
  • 60. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در یادگیری بدون نمونه برای موسیقی

📚 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.