اکسپرس 24
کتاب استخراج دانش از مدل‌های ترکیبی: تکنیک‌های تقطیر دانش

کتاب استخراج دانش از مدل‌های ترکیبی: تکنیک‌های تقطیر دانش

تگ‌ها: الگوریتم‌های یادگیری پیش‌بینی تحلیل داده تقطیر دانش داده‌کاوی شبکه‌های عصبی مدل‌های ترکیبی هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 استخراج دانش از مدل‌های ترکیبی: تکنیک‌های تقطیر دانش

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌های ترکیبی
  • 2. مفهوم تقطیر دانش و اهمیت آن
  • 3. شبکه‌های عصبی عمیق و معماری‌های آن‌ها
  • 4. مدل‌های ترکیبی: روش‌ها و انواع
  • 5. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترکیبی
  • 6. مقدمه‌ای بر تابع زیان (Loss Function)
  • 7. تابع زیان میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 8. تابع زیان آنتروپی متقاطع (Cross-Entropy)
  • 9. تقطیر دانش با استفاده از تابع زیان MSE
  • 10. تقطیر دانش با استفاده از تابع زیان آنتروپی متقاطع
  • 11. تکنیک‌های تنظیم دما (Temperature Scaling)
  • 12. اثر تنظیم دما بر عملکرد تقطیر دانش
  • 13. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب در تقطیر دانش
  • 14. تقطیر دانش خود-آموز (Self-Distillation)
  • 15. تقطیر دانش با استفاده از مدل‌های معلم چندگانه
  • 16. تقطیر دانش در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. تقطیر دانش در شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
  • 18. تقطیر دانش در مدل‌های ترانسفورمر (Transformer)
  • 19. بهینه‌سازی مدل دانش‌آموز (Student Model)
  • 20. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای تقطیر دانش
  • 21. تأثیر اندازه مدل دانش‌آموز بر عملکرد
  • 22. مقایسه تقطیر دانش با سایر روش‌های فشرده‌سازی مدل
  • 23. کاربردهای تقطیر دانش در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 24. کاربردهای تقطیر دانش در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 25. تقطیر دانش در تشخیص اشیا
  • 26. تقطیر دانش در تشخیص چهره
  • 27. تقطیر دانش در تشخیص صدا
  • 28. تقطیر دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. تقطیر دانش برای مدل‌های سری زمانی
  • 30. تقطیر دانش در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 31. تقطیر دانش با استفاده از روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 32. تقطیر دانش در شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 33. تقطیر دانش در یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 34. تقطیر دانش با استفاده از داده‌های تولیدی (Generative Data)
  • 35. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای تقطیر دانش
  • 36. استفاده از تقطیر دانش برای کاهش مصرف انرژی مدل
  • 37. تقطیر دانش و حریم خصوصی داده‌ها
  • 38. تقطیر دانش و امنیت مدل
  • 39. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف تقطیر دانش
  • 40. چالش‌ها و محدودیت‌های تقطیر دانش
  • 41. آینده تقطیر دانش و تحقیقات آتی
  • 42. پیاده‌سازی تقطیر دانش با استفاده از TensorFlow
  • 43. پیاده‌سازی تقطیر دانش با استفاده از PyTorch
  • 44. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در تقطیر دانش
  • 45. استفاده از تقطیر دانش برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 46. دفاع در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks) با تقطیر دانش
  • 47. تقطیر دانش و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 48. استفاده از تقطیر دانش در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 49. تقطیر دانش برای مدل‌های سبک (Lightweight Models)
  • 50. تأثیر تقطیر دانش بر سرعت استنتاج (Inference Speed)
  • 51. استفاده از تقطیر دانش برای کاهش حجم مدل
  • 52. تقطیر دانش و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 53. تقطیر دانش و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 54. استفاده از تقطیر دانش در رباتیک
  • 55. بررسی موردی: تقطیر دانش در تشخیص بیماری‌ها
  • 56. بررسی موردی: تقطیر دانش در پیش‌بینی بازار سهام
  • 57. بررسی موردی: تقطیر دانش در سیستم‌های تشخیص تقلب
  • 58. تقطیر دانش و یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 59. تکنیک‌های پیشرفته تقطیر دانش: روش‌های مبتنی بر گرادیان
  • 60. تکنیک‌های پیشرفته تقطیر دانش: روش‌های مبتنی بر ویژگی
  • 61. تکنیک‌های پیشرفته تقطیر دانش: روش‌های مبتنی بر احتمال
  • 62. تکنیک‌های پیشرفته تقطیر دانش: روش‌های مبتنی بر فاصله
  • 63. استفاده از تقطیر دانش برای آموزش مدل‌های مقاوم (Robust Models)
  • 64. تقطیر دانش و یادگیری طول عمر (Lifelong Learning)
  • 65. تأثیر تقطیر دانش بر یادگیری در محیط‌های غیرایستا
  • 66. تقطیر دانش و یادگیری یادآوری (Episodic Learning)
  • 67. تکنیک‌های تقطیر دانش برای داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 68. استفاده از تقطیر دانش برای آموزش مدل‌های چندمدلی (Multimodal Models)
  • 69. تقطیر دانش و یادگیری مبتنی بر توجه (Attention-Based Learning)
  • 70. بررسی تاثیر تقطیر دانش بر کاهش بایاس (Bias) در مدل‌ها
  • 71. تقطیر دانش و اخلاق در هوش مصنوعی

📚 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.