اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی تحولات تحلیل داده با یادگیری عمیق

کتاب پیش‌بینی تحولات تحلیل داده با یادگیری عمیق

تگ‌ها: Data Analysis Deep Learning آینده‌نگری پیش‌بینی تحلیل داده داده کاوی علم داده 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 پیش‌بینی تحولات تحلیل داده با یادگیری عمیق

موضوع کلی: آینده‌نگری و پیامدهای انتخاب

موضوع میانی: آینده تأثیر هوش مصنوعی بر تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه آمار و احتمال در تحلیل داده
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 4. ویژگی‌گزینی و کاهش ابعاد
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 6. پرceptron و یادگیری خطی
  • 7. شبکه‌های عصبی چندلایه (MLP)
  • 8. بهینه‌سازی توابع هزینه: گرادیان کاهشی
  • 9. انتخاب توابع فعال‌سازی
  • 10. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 11. بیش‌برازش و کم‌برازش: تشخیص و راه‌حل‌ها
  • 12. تنظیم‌سازی (Regularization)
  • 13. Dropout و تکنیک‌های مشابه
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 15. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 16. تشخیص الگو با CNN
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTM)
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی‌مدت گیت‌دار (GRU)
  • 20. پردازش زبان طبیعی با RNN
  • 21. مدل‌های زبانی
  • 22. تولید متن با شبکه‌های عصبی
  • 23. تشخیص احساسات با یادگیری عمیق
  • 24. تحلیل سری‌های زمانی با RNN
  • 25. پیش‌بینی قیمت سهام با یادگیری عمیق
  • 26. تشخیص ناهنجاری با یادگیری عمیق
  • 27. Autoencoders و کاهش ابعاد غیرخطی
  • 28. Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 29. تولید تصاویر با GANs
  • 30. انتقال سبک (Style Transfer)
  • 31. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 32. Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 33. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل
  • 34. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 35. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 36. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 37. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 38. انتخاب معماری مناسب برای مسئله
  • 39. تنظیم هایپرپارامترها
  • 40. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 41. کار با مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 43. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 45. روش‌های مصورسازی داده‌ها
  • 46. تحلیل حساسیت مدل
  • 47. شناسایی و رفع بایاس در داده‌ها
  • 48. اخلاق در یادگیری عمیق
  • 49. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 50. کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی
  • 51. کاربردهای یادگیری عمیق در مالی
  • 52. کاربردهای یادگیری عمیق در بازاریابی
  • 53. یادگیری عمیق و اینترنت اشیا
  • 54. یادگیری عمیق و رباتیک
  • 55. یادگیری عمیق و پردازش صدا
  • 56. تحلیل داده‌های متنی با یادگیری عمیق
  • 57. خلاصه‌سازی متن با یادگیری عمیق
  • 58. ترجمه ماشینی با یادگیری عمیق
  • 59. مدل‌های مبتنی بر Transformer
  • 60. BERT و مدل‌های مشابه
  • 61. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 62. ادغام داده‌های متنی و تصویری
  • 63. پیش‌بینی رویدادها با یادگیری عمیق
  • 64. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با یادگیری عمیق
  • 65. کاربردهای یادگیری عمیق در امنیت سایبری
  • 66. یادگیری عمیق و تحلیل رفتار کاربر
  • 67. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای با یادگیری عمیق
  • 68. یادگیری عمیق و پیش‌بینی آب و هوا
  • 69. یادگیری عمیق و مدیریت انرژی
  • 70. یادگیری عمیق و کشاورزی هوشمند
  • 71. روش‌های موازی‌سازی آموزش مدل‌ها
  • 72. استفاده از GPU و TPU در یادگیری عمیق
  • 73. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌ها
  • 74. فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 75. Quantization و Pruning
  • 76. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 77. حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 78. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 79. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 80. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 81. یادگیری متا (Meta-Learning)
  • 82. یادگیری خودکار (AutoML)

📚 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.