کتاب پروژه عملی طبقه‌بندی خودکار کهکشان‌ها با CNN

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 پروژه عملی طبقه‌بندی خودکار کهکشان‌ها با CNN

موضوع کلی: کیهان‌شناسی و فیزیک نوین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی کهکشان‌ها
  • 2. معرفی انواع کهکشان‌ها (بیضوی، مارپیچی، نامنظم)
  • 3. داده‌ست‌های تصویر کهکشان‌ها: منابع و ساختار
  • 4. مروری بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 5. شبکه‌های عصبی: اصول اولیه
  • 6. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 7. لایه کانولوشن: فیلترها و نگاشت ویژگی
  • 8. لایه Pooling: کاهش ابعاد و افزایش پایداری
  • 9. توابع فعال‌سازی: ReLU, Sigmoid, Tanh
  • 10. تابع هزینه (Loss Function): Cross-Entropy
  • 11. بهینه‌سازی: Gradient Descent و انواع آن
  • 12. معماری‌های CNN رایج (LeNet, AlexNet, VGG)
  • 13. پیاده‌سازی CNN با استفاده از TensorFlow/Keras
  • 14. آماده‌سازی داده‌ها: پیش‌پردازش تصاویر کهکشان
  • 15. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 16. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 17. ساخت مدل CNN برای طبقه‌بندی کهکشان‌ها
  • 18. آموزش مدل CNN
  • 19. ارزیابی مدل: دقت، صحت، Recall، F1-score
  • 20. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 21. تنظیم هایپرپارامترها: Learning Rate, Batch Size, Epochs
  • 22. Regularization: جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 23. Dropout: تکنیکی برای جلوگیری از Overfitting
  • 24. Batch Normalization: بهبود سرعت آموزش و پایداری
  • 25. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 26. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 27. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (مانند InceptionV3, ResNet)
  • 28. ویژوالیزه کردن ویژگی‌های یادگرفته شده توسط CNN
  • 29. تفسیرپذیری مدل‌های CNN
  • 30. بهبود مدل با استفاده از معماری‌های پیشرفته‌تر
  • 31. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف CNN
  • 32. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
  • 33. استقرار مدل برای پیش‌بینی‌های جدید
  • 34. بهینه‌سازی مدل برای استقرار روی سخت‌افزارهای محدود
  • 35. بررسی خطاها و تحلیل نمونه‌های طبقه‌بندی نادرست
  • 36. کار با داده‌های بزرگ تصاویر کهکشان
  • 37. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل
  • 38. مقدمه‌ای بر روش‌های Ensemble Learning
  • 39. ترکیب مدل‌های CNN مختلف برای بهبود عملکرد
  • 40. بررسی مقالات علمی مرتبط با طبقه‌بندی کهکشان‌ها با CNN

📚 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.