اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع شبکه‌های CNN: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

کتاب آموزش جامع شبکه‌های CNN: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

تگ‌ها: CNN آموزش CNN بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص الگو شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی کانولوشن 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 آموزش جامع شبکه‌های CNN: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 2. ساختار و اجزای اصلی شبکه‌های CNN
  • 3. لایه کانولوشن: عملیات هم‌نشانی و ویژگی‌یابی
  • 4. فیلترها و هسته‌ها در شبکه‌های CNN
  • 5. تابع فعال‌سازی در لایه‌های کانولوشنی
  • 6. لایه‌های Pooling: کاهش ابعاد و افزایش کارایی
  • 7. انواع مختلف لایه‌های Pooling (Max Pooling، Average Pooling)
  • 8. نقشه ویژگی (Feature Map) و استخراج ویژگی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی یک بعدی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی دو بعدی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی سه بعدی
  • 12. پیاده‌سازی یک شبکه CNN ساده با استفاده از پایتون
  • 13. معرفی کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 14. ساخت یک مدل CNN برای تشخیص تصویر با Keras
  • 15. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش شبکه‌های CNN
  • 16. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 17. نرمال‌سازی داده‌ها و تاثیر آن بر عملکرد CNN
  • 18. تابع هزینه (Loss Function) و بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 19. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 20. انتخاب نرخ یادگیری (Learning Rate) مناسب
  • 21. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 22. بیش‌برازش (Overfitting) و راهکارهای مقابله با آن
  • 23. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) و Dropout
  • 24. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 25. معماری‌های معروف شبکه‌های CNN (LeNet-5، AlexNet، VGGNet)
  • 26. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های CNN (GoogLeNet، ResNet، Inception)
  • 27. شبکه‌های CNN برای تشخیص اشیا (Object Detection)
  • 28. شبکه‌های Region-based CNN (R-CNN)
  • 29. شبکه‌های Fast R-CNN و Faster R-CNN
  • 30. شبکه‌های Single Shot Detector (SSD)
  • 31. شبکه‌های You Only Look Once (YOLO)
  • 32. شبکه‌های CNN برای تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 33. شبکه‌های Fully Convolutional Networks (FCN)
  • 34. شبکه‌های U-Net برای تقسیم‌بندی تصویر
  • 35. شبکه‌های CNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 36. شبکه‌های CNN برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 37. شبکه‌های CNN برای ترجمه ماشینی
  • 38. شبکه‌های CNN برای تولید متن
  • 39. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با شبکه‌های CNN
  • 40. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 41. Fine-tuning شبکه‌های CNN پیش‌آموزش‌دیده
  • 42. کاربردهای شبکه‌های CNN در تصویربرداری پزشکی
  • 43. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از شبکه‌های CNN
  • 44. تحلیل تصاویر رادیولوژی با شبکه‌های CNN
  • 45. شبکه‌های CNN در خودروهای خودران
  • 46. تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی با شبکه‌های CNN
  • 47. تشخیص عابرین پیاده با شبکه‌های CNN
  • 48. بهبود عملکرد شبکه‌های CNN با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 49. شبکه‌های CNN و پردازش تصویر با کیفیت بالا (High-Resolution Images)
  • 50. شبکه‌های CNN و پردازش تصاویر پانوراما
  • 51. شبکه‌های CNN و پردازش تصاویر چندطیفی (Multispectral Images)
  • 52. شبکه‌های CNN و پردازش ویدئو
  • 53. شبکه‌های CNN برای تشخیص فعالیت‌ها در ویدئو
  • 54. شبکه‌های CNN برای پیش‌بینی آینده در ویدئو
  • 55. چالش‌ها و محدودیت‌های شبکه‌های CNN
  • 56. تفسیرپذیری مدل‌های CNN (Explainable AI)
  • 57. تکنیک‌های کاهش حجم محاسبات در شبکه‌های CNN
  • 58. شبکه‌های CNN و محاسبات ابری
  • 59. آینده شبکه‌های عصبی کانولوشنی

📚 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.