کتاب بهبود دقت و کارایی CNN در پروژه‌های هوش مصنوعی
, ,

کتاب بهبود دقت و کارایی CNN در پروژه‌های هوش مصنوعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000107343 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 بهبود دقت و کارایی CNN در پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 2. ساختار و معماری لایه‌های CNN
  • 3. توابع فعال‌سازی در CNN
  • 4. تابع هزینه و بهینه‌سازی در CNN
  • 5. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های CNN
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای CNN
  • 7. افزایش داده (Data Augmentation) برای CNN
  • 8. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در CNN
  • 9. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) در CNN
  • 10. کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در CNN
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق (Deep CNNs)
  • 12. شبکه‌های معروف CNN (مانند AlexNet, VGG)
  • 13. شبکه‌های CNN با اتصالات پرشی (Residual Networks)
  • 14. شبکه‌های CNN با کانولوشن‌های گسترده (Dilated Convolutions)
  • 15. شبکه‌های CNN با کانولوشن‌های تفکیک‌پذیر عمقی (Depthwise Separable Convolutions)
  • 16. کاربرد CNN در تشخیص تصویر (Image Classification)
  • 17. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 18. کاربرد CNN در قطعه‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 19. کاربرد CNN در تشخیص چهره (Face Recognition)
  • 20. کاربرد CNN در تحلیل پزشکی تصاویر
  • 21. کاربرد CNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. کاربرد CNN در تحلیل سری‌های زمانی
  • 23. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 24. عناصر یادگیری تقویتی (عامل، محیط، پاداش)
  • 25. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 26. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
  • 27. الگوریتم Q-Learning
  • 28. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 29. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 30. الگوریتم Policy Gradients
  • 31. الگوریتم Actor-Critic
  • 32. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid RL)
  • 33. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 36. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 37. مبانی هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 38. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 39. معماری شبکه‌های GAN
  • 40. آموزش شبکه‌های GAN
  • 41. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 42. کاربرد GAN در تولید متن
  • 43. کاربرد GAN در افزایش و بهبود کیفیت تصاویر
  • 44. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 45. معماری ترانسفورمر (Transformer)
  • 46. توکن‌سازی و جاسازی (Tokenization and Embeddings)
  • 47. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 48. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 49. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 50. کاربرد LLMs در پاسخگویی به سوالات
  • 51. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 52. بهینه‌سازی مدل‌های CNN برای کارایی
  • 53. فشرده‌سازی مدل‌های CNN (Model Compression)
  • 54. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 55. هرس کردن (Pruning) مدل‌های CNN
  • 56. کمی‌سازی (Quantization) مدل‌های CNN
  • 57. استفاده از معماری‌های سبک (Lightweight Architectures)
  • 58. پیاده‌سازی CNN با فریم‌ورک‌های محبوب (TensorFlow, PyTorch)
  • 59. توسعه و استقرار مدل‌های CNN
  • 60. ارزیابی عملکرد مدل‌های CNN
  • 61. متریک‌های ارزیابی در طبقه‌بندی تصویر
  • 62. متریک‌های ارزیابی در تشخیص و قطعه‌بندی اشیاء
  • 63. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 65. حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 66. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 67. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 68. مقابله با سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی
  • 70. مطالعات موردی موفق در ایران
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران
  • 72. راهکارهای افزایش دقت و کارایی CNN
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته در CNN
  • 74. روش‌های نوین در یادگیری تقویتی
  • 75. کاربردهای خلاقانه هوش مصنوعی مولد
  • 76. آینده هوش مصنوعی و CNN
  • 77. آموزش مدل‌های CNN روی سخت‌افزارهای تخصصی
  • 78. بهینه‌سازی CNN برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 79. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 80. تست و اعتبارسنجی مستمر مدل‌ها
  • 81. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 82. قوانین و مقررات مرتبط با محتوای دیجیتال
  • 83. اصول فقهی در کاربردهای نوظهور هوش مصنوعی
  • 84. حفظ منافع ملی در توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 85. استفاده از داده‌های بومی و داخلی
  • 86. توسعه ابزارهای بومی برای هوش مصنوعی
  • 87. همکاری با مراکز علمی و پژوهشی داخلی
  • 88. آموزش نیروی متخصص در حوزه هوش مصنوعی
  • 89. ترویج فرهنگ استفاده صحیح از هوش مصنوعی
  • 90. چالش‌های اقتصادی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 91. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
  • 92. دفاع سایبری و هوش مصنوعی
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود خدمات عمومی
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی هوشمند
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل هوشمند
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش مجازی
  • 98. مباحث پیشرفته در CNN
  • 99. روش‌های بهبود دقت در تشخیص چهره
  • 100. تکنیک‌های پیشرفته در قطعه‌بندی معنایی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهبود دقت و کارایی CNN در پروژه‌های هوش مصنوعی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا