کتاب شبکه‌های نمونه‌ای: طبقه‌بندی صفر-شات پیشرفته

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 شبکه‌های نمونه‌ای: طبقه‌بندی صفر-شات پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و چالش‌های آن
  • 2. آشنایی با طبقه‌بندی و انواع آن
  • 3. یادگیری نظارت‌شده، نیمه‌نظارت‌شده و بدون‌نظارت
  • 4. مفهوم طبقه‌بندی صفر-شات (Zero-Shot Classification)
  • 5. معرفی شبکه‌های عصبی و بلوک‌های سازنده آن‌ها
  • 6. لایه های مختلف شبکه‌های عصبی (کانولوشن، بازگشتی، تمام-متصل)
  • 7. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در یادگیری
  • 8. بهینه‌سازی و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 9. مفهوم Embedding و انواع آن
  • 10. فضای Embedding و نمایش داده‌ها
  • 11. معرفی شبکه‌های نمونه‌ای (Prototypical Networks)
  • 12. معماری شبکه‌های نمونه‌ای: یک نمای کلی
  • 13. محاسبه نمونه‌های نماینده (Prototypical Vectors)
  • 14. محاسبه فاصله بین داده‌ها و نمونه‌های نماینده
  • 15. تابع Loss در شبکه‌های نمونه‌ای
  • 16. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 17. آماده‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های نمونه‌ای
  • 18. معیارهای ارزیابی عملکرد در طبقه‌بندی صفر-شات
  • 19. مجموعه‌داده‌های مناسب برای آزمایش شبکه‌های نمونه‌ای
  • 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در شبکه‌های نمونه‌ای
  • 21. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد
  • 22. مقایسه شبکه‌های نمونه‌ای با روش‌های دیگر طبقه‌بندی صفر-شات
  • 23. شبکه‌های نمونه‌ای و یادگیری متا (Meta-Learning)
  • 24. کاربردهای شبکه‌های نمونه‌ای در پردازش تصویر
  • 25. کاربردهای شبکه‌های نمونه‌ای در پردازش زبان طبیعی
  • 26. کاربردهای شبکه‌های نمونه‌ای در تشخیص صدا
  • 27. شبکه‌های نمونه‌ای و یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 28. چالش‌ها و محدودیت‌های شبکه‌های نمونه‌ای
  • 29. تحقیقات فعلی و آینده شبکه‌های نمونه‌ای
  • 30. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای برای طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از MNIST
  • 31. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای برای طبقه‌بندی متن با استفاده از مجموعه داده‌های IMDB
  • 32. استفاده از شبکه‌های نمونه‌ای برای تشخیص چهره
  • 33. بهبود شبکه‌های نمونه‌ای با استفاده از Attention Mechanism
  • 34. تلفیق شبکه‌های نمونه‌ای با سایر معماری‌های یادگیری عمیق
  • 35. بهینه‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای برای دستگاه‌های با منابع محدود
  • 36. استفاده از شبکه‌های نمونه‌ای در تشخیص ناهنجاری
  • 37. بررسی اثرات اندازه مجموعه داده بر عملکرد شبکه‌های نمونه‌ای
  • 38. بررسی اثرات انتخاب تابع فاصله بر عملکرد شبکه‌های نمونه‌ای
  • 39. تحلیل حساسیت شبکه‌های نمونه‌ای به نویز در داده‌ها
  • 40. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق دیگر (Keras، MXNet)
  • 41. مقایسه عملکرد شبکه‌های نمونه‌ای بر روی CPU و GPU
  • 42. استفاده از شبکه‌های نمونه‌ای در کاربردهای دنیای واقعی
  • 43. آینده شبکه‌های نمونه‌ای و مسیرهای تحقیقاتی

📚 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.