اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با رویکرد عملی

کتاب طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با رویکرد عملی

تگ‌ها: آموزش هوش مصنوعی الگوریتم یادگیری الگوریتم‌های نوین پیاده‌سازی شبکه عصبی شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی شبکه عصبی نورون مصنوعی هوش مصنوعی 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 طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با رویکرد عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. تاریخچه و تکامل شبکه‌های عصبی
  • 3. بیولوژی الهام‌بخش شبکه‌های عصبی: نورون‌های بیولوژیکی
  • 4. مدل‌های ریاضی نورون‌ها
  • 5. تابع فعال‌سازی: انواع و کاربردها
  • 6. شبکه‌های عصبی پیش‌خور: ساختار و عملکرد
  • 7. الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 9. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 10. معیارهای ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی
  • 11. بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های مقابله با آن
  • 12. تنظیم‌سازی (Regularization)
  • 13. شبکه‌های عصبی چندلایه (Multilayer Perceptron - MLP)
  • 14. کاربردهای شبکه‌های MLP در طبقه‌بندی
  • 15. کاربردهای شبکه‌های MLP در رگرسیون
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNN)
  • 17. کانولوشن: عملیات اصلی در CNN
  • 18. لایه‌های Pooling در CNN
  • 19. معماری‌های معروف CNN: LeNet, AlexNet, VGGNet
  • 20. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 21. تشخیص اشیاء با استفاده از CNN
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 23. حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (Long Short-Term Memory - LSTM)
  • 24. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (Gated Recurrent Unit - GRU)
  • 25. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 26. تولید متن با استفاده از RNN
  • 27. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از RNN
  • 28. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 29. خودرمزگذار زیرفشار (Sparse Autoencoder)
  • 30. خودرمزگذار قراردادی (Contractive Autoencoder)
  • 31. کاربردهای خودرمزگذار در کاهش ابعاد
  • 32. تشخیص ناهنجاری با استفاده از خودرمزگذار
  • 33. شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks - GAN)
  • 34. شبکه‌های مولد متغیر (Variational Autoencoders - VAE)
  • 35. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 36. Q-Learning
  • 37. Deep Q-Network (DQN)
  • 38. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 39. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
  • 40. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 41. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 42. الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 43. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 44. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNN)
  • 45. شبکه‌های ترانسفورمر (Transformers)
  • 46. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 47. کاربردهای ترانسفورمر در ترجمه ماشینی
  • 48. پردازش زبان طبیعی با ترانسفورمر
  • 49. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با TensorFlow
  • 50. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با Keras
  • 51. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با PyTorch
  • 52. استفاده از GPU برای آموزش شبکه‌های عصبی
  • 53. مبانی محاسبات توزیع‌شده برای آموزش شبکه‌های عصبی
  • 54. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 55. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی (Explainable AI - XAI)
  • 56. روش‌های تجسم‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 57. اعتبارسنجی و تست شبکه‌های عصبی
  • 58. استقرار مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 59. ملاحظات امنیتی در شبکه‌های عصبی
  • 60. حملات Adversarial و روش‌های دفاعی
  • 61. آینده شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین
  • 62. کاربردهای نوظهور شبکه‌های عصبی در صنایع مختلف
  • 63. چالش‌ها و محدودیت‌های فعلی شبکه‌های عصبی

📚 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.