اکسپرس 24
کتاب یادگیری تطبیقی با شبکه‌های عصبی: راهنمای کاربردی برای ساخت سیستم‌های یادگیری تطبیقی

کتاب یادگیری تطبیقی با شبکه‌های عصبی: راهنمای کاربردی برای ساخت سیستم‌های یادگیری تطبیقی

تگ‌ها: MAML PyTorch TensorFlow انتقال یادگیری بهینه‌سازی هوش مصنوعی تحقیقات هوش مصنوعی شبکه‌های عصبی مدل‌آگنوستیک یادگیری برنامه‌ریزی‌شده یادگیری تطبیقی یادگیری چندتایی 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 یادگیری تطبیقی با شبکه‌های عصبی: راهنمای کاربردی برای ساخت سیستم‌های یادگیری تطبیقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی (متا-یادگیری)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تطبیقی (متا-یادگیری)
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 3. مبانی گرادیان داون و محاسبه مشتقات
  • 4. عملکردهای از دست رفته و انتخاب هدف
  • 5. بررسی عمیق بک‌پراپاگیشن
  • 6. بررسی اجمالی معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 7. تکنیک‌های نرخ یادگیری تطبیقی (آدم، آرام‌اس‌پروپ و غیره)
  • 8. برنامه‌ریزی نرخ یادگیری
  • 9. اصول یادگیری برنامه‌ریزی‌شده (Curriculum Learning)
  • 10. چارچوب‌های یادگیری تطبیقی (MAML، ProtoNets و غیره)
  • 11. پیاده‌سازی مدل‌آگنوستیک یادگیری تطبیقی (MAML)
  • 12. بررسی یادگیری چندتایی (few-shot learning)
  • 13. شبکه‌های سایمی برای یادگیری شباهت
  • 14. شبکه‌های عصبی گرافیکی برای یادگیری تطبیقی
  • 15. یادگیری تطبیقی در تقویت‌کننده‌ها
  • 16. انتقال یادگیری و تطبیق دامنه
  • 17. استراتژی‌های تقویت داده‌ها
  • 18. تکنیک‌های رگولاریزاسیون در یادگیری تطبیقی
  • 19. معیارهای اعتبارسنجی و ارزیابی
  • 20. یادگیری تطبیقی برای بهینه‌سازی سوپرخواصی
  • 21. جستجوی معماری خودکار (AutoML)
  • 22. یادگیری تطبیقی با شبکه‌های عصبی بیزینسی
  • 23. ارزیابی عدم قطعیت در یادگیری تطبیقی
  • 24. نکات عملی برای پایداری آموزش
  • 25. اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری تطبیقی
  • 26. مقیاس‌بندی یادگیری تطبیقی به مجموعه‌های داده بزرگ
  • 27. استراتژی‌های آموزش توزیع‌شده
  • 28. ابزارهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری (PyTorch، TensorFlow و غیره)
  • 29. ساخت محیط توسعه یادگیری تطبیقی
  • 30. کنترل نسخه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 31. ردیابی آزمایش‌ها (MLflow، Weights & Biases و غیره)
  • 32. قابلیت تکرارپذیری و تنظیمSeed
  • 33. طراحی مجموعه‌های داده مخصوص یادگیری تطبیقی
  • 34. تولید داده‌های مصنوعی برای یادگیری تطبیقی
  • 35. ارزیابی بین‌دامنه‌ای
  • 36. کاربردهای خاص یادگیری تطبیقی (پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و غیره)
  • 37. کاربرد یادگیری تطبیقی در پردازش زبان طبیعی
  • 38. دسته‌بندی چندتایی متن با یادگیری تطبیقی
  • 39. مدل‌های زبان پیش‌آموزش‌دیده به عنوان یادگیرنده‌های تطبیقی
  • 40. تبدیل‌های بصری و یادگیری تطبیقی
  • 41. تکنیک‌های دسته‌بندی چندتایی تصویر با یادگیری تطبیقی
  • 42. یادگیری تطبیقی برای تشخیص اشیاء
  • 43. یادگیری تطبیقی در تشخیص گفتار
  • 44. مطالعات موردی کاربردی: یادگیری تطبیقی در رباتیک تطبیقی
  • 45. اخلاق و پیش‌داوری در سیستم‌های یادگیری تطبیقی
  • 46. معیارهای عادلانه‌سازی در یادگیری تطبیقی
  • 47. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تطبیقی
  • 48. ابزارهای تفسیر مدل
  • 49. استقرار مدل‌های یادگیری تطبیقی در دستگاه‌های لبه‌ای
  • 50. فشرده‌سازی مدل برای یادگیرنده‌های تطبیقی
  • 51. تکنیک‌های کوانتایزاسیون و pruning
  • 52. نظارت و مشاهده در تولید
  • 53. آزمایش A/B برای استراتژی‌های یادگیری تطبیقی
  • 54. حلقه‌های بازخورد برای بهبود مستمر
  • 55. یادگیری برنامه‌ریزی‌شده خودکار
  • 56. بهینه‌سازی سوپرخواصی با یادگیری تطبیقی در شبکه‌های همبستگی
  • 57. یادگیری تطبیقی برای شبکه‌های تکراری
  • 58. یادگیری تطبیقی در مدل‌های توالی-به-توالی
  • 59. یادگیری تطبیقی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 60. روندهای آینده در تحقیقات یادگیری تطبیقی

📚 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.