اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های تنظیم پارامتر (Hyperparameter Tuning) در شبکه‌های عصبی

کتاب تکنیک‌های تنظیم پارامتر (Hyperparameter Tuning) در شبکه‌های عصبی

تگ‌ها: الگوریتم یادگیری بهینه‌سازی شبکه تنظیم پارامتر شبکه‌های عصبی نورون مصنوعی هایپرپارامتر هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 تکنیک‌های تنظیم پارامتر (Hyperparameter Tuning) در شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی
  • 2. اهمیت تنظیم پارامتر و تاثیر آن بر عملکرد مدل
  • 3. معرفی پارامترهای اصلی شبکه‌های عصبی
  • 4. روش‌های جستجوی دستی پارامترها
  • 5. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 6. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 7. تنظیم پارامتر با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 8. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 9. معرفی کتابخانه‌های تنظیم پارامتر در پایتون
  • 10. استفاده از Scikit-learn برای جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
  • 11. کاربرد Keras Tuner در تنظیم پارامترهای Keras
  • 12. تنظیم پارامتر با استفاده از Hyperopt
  • 13. معرفی Optuna و کاربردهای آن در بهینه‌سازی
  • 14. تنظیم پارامترهای نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 15. تنظیم پارامترهای مومنتوم (Momentum) و سرعت (Velocity)
  • 16. تنظیم پارامترهای Regularization (L1, L2)
  • 17. تنظیم پارامترهای Dropout
  • 18. تنظیم اندازه Batch Size
  • 19. تنظیم تعداد لایه‌ها و نورون‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 20. تنظیم پارامترهای فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 21. تنظیم پارامترهای Optimizer (Adam, SGD, RMSprop)
  • 22. تنظیم پارامترهای Weight Initialization
  • 23. تنظیم پارامترهای Normalization (Batch Normalization, Layer Normalization)
  • 24. تنظیم پارامترهای Gradient Clipping
  • 25. بررسی تاثیر تنظیم پارامتر بر Overfitting و Underfitting
  • 26. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و تنظیم پارامتر
  • 27. استفاده از روش‌های Ensemble در تنظیم پارامتر
  • 28. تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 29. تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. تنظیم پارامتر در شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 31. تنظیم پارامتر در Autoencoders
  • 32. تنظیم پارامتر برای مسائل طبقه‌بندی (Classification)
  • 33. تنظیم پارامتر برای مسائل رگرسیون (Regression)
  • 34. تنظیم پارامتر برای مسائل تشخیص اشیا (Object Detection)
  • 35. تنظیم پارامتر برای مسائل پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 36. تنظیم پارامتر برای داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 37. استفاده از روش‌های Transfer Learning و تنظیم پارامتر
  • 38. تنظیم پارامتر در محیط‌های با منابع محدود
  • 39. بهینه‌سازی محاسباتی تنظیم پارامتر
  • 40. استفاده از GPU و TPU برای تسریع تنظیم پارامتر
  • 41. روش‌های موازی سازی تنظیم پارامتر
  • 42. ذخیره و بازیابی تنظیمات پارامتر بهینه
  • 43. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تنظیم پارامتر
  • 44. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 45. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب برای تنظیم پارامتر
  • 46. مقایسه روش‌های مختلف تنظیم پارامتر
  • 47. چالش‌ها و محدودیت‌های تنظیم پارامتر
  • 48. آینده تنظیم پارامتر در شبکه‌های عصبی
  • 49. کاربرد تنظیم پارامتر در مسائل واقعی
  • 50. مطالعه موردی: تنظیم پارامتر در تشخیص تصویر
  • 51. مطالعه موردی: تنظیم پارامتر در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 52. مطالعه موردی: تنظیم پارامتر در پردازش داده‌های متنی
  • 53. تنظیم پارامتر خودکار (AutoML) و ابزارهای آن
  • 54. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامتر
  • 55. تنظیم پارامتر با استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 56. تنظیم پارامتر برای شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 57. تنظیم پارامتر برای شبکه‌های عصبی پیچیده
  • 58. تنظیم پارامتر برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 59. تنظیم پارامتر و جلوگیری از تخریب گرادیان (Vanishing Gradient)
  • 60. تنظیم پارامتر و جلوگیری از انفجار گرادیان (Exploding Gradient)

📚 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.