, ,

کتاب یادگیری عمیق انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 عمیق انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: روش‌های یادگیری عمیق برای داده‌های با ابعاد بالا

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و انتقال‌پذیر
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
  • 5. تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. روش‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 7. مقدمه‌ای بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 8. استراتژی‌های رایج انتقال یادگیری
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای انتقال یادگیری
  • 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 11. انتقال ویژگی (Feature Extraction)
  • 12. کاربرد انتقال یادگیری در بینایی ماشین
  • 13. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای انتقال یادگیری
  • 14. معماری‌های پیشرفته CNN
  • 15. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 16. کاربرد CNN در قطعه‌بندی تصویر
  • 17. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 18. انتقال یادگیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
  • 21. معماری BERT و کاربردهای آن
  • 22. معماری GPT و کاربردهای آن
  • 23. انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
  • 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 25. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 26. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
  • 27. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
  • 28. تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
  • 29. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
  • 30. تولید پاسخ برای سوالات (Question Answering)
  • 31. انتقال یادگیری در داده‌های سری زمانی
  • 32. مدل‌های بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 33. کاربرد RNN/LSTM در انتقال یادگیری
  • 34. انتقال یادگیری در داده‌های ساختاریافته
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 36. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 38. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 39. کاربرد انتقال یادگیری در رباتیک
  • 40. کاربرد انتقال یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 42. استراتژی‌های یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 43. انتقال یادگیری و یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی با داده‌های نامتقارن
  • 45. روش‌های مقابله با عدم توازن داده‌ها
  • 46. انتقال یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 48. ترکیب انتقال یادگیری با یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 50. کاربرد انتقال یادگیری در یادگیری بدون نظارت
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 52. انتقال یادگیری در یادگیری فدرال
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 54. انتقال یادگیری در یادگیری فعال
  • 55. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 56. ترکیب انتقال یادگیری با یادگیری خودنظارتی
  • 57. ارزیابی مدل‌های انتقال یادگیری
  • 58. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 59. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 60. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 61. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 62. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 63. نقش انتقال یادگیری در مهندسی ویژگی
  • 64. انتقال دانش بین حوزه‌های مختلف
  • 65. چالش‌های انتقال یادگیری
  • 66. راهکارهای مقابله با چالش‌های انتقال یادگیری
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)
  • 68. انتقال یادگیری در سیستم‌های تطبیقی
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری توضیحی (Explainable AI – XAI)
  • 70. انتقال یادگیری و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 71. ملاحظات اخلاقی در انتقال یادگیری
  • 72. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در انتقال یادگیری
  • 73. مقررات و چارچوب‌های قانونی در ایران
  • 74. کاربرد انتقال یادگیری در صنایع مختلف ایران
  • 75. انتقال یادگیری در حوزه سلامت
  • 76. انتقال یادگیری در حوزه کشاورزی
  • 77. انتقال یادگیری در حوزه صنعت
  • 78. انتقال یادگیری در حوزه مالی
  • 79. انتقال یادگیری در حوزه آموزش
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 81. انتقال یادگیری در محیط‌های توزیع‌شده
  • 82. کاربرد انتقال یادگیری در هوش مصنوعی مولد
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 84. انتقال یادگیری در مدل‌های انتشار
  • 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 86. انتقال یادگیری در GANs
  • 87. بهینه‌سازی مصرف منابع در انتقال یادگیری
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری قابل تعمیم (Generalizable Learning)
  • 89. انتقال یادگیری به عنوان راهی برای تعمیم‌پذیری
  • 90. آینده پژوهش در انتقال یادگیری عمیق
  • 91. پروژه‌های عملی در انتقال یادگیری عمیق
  • 92. کارگاه عملی: پیاده‌سازی انتقال یادگیری
  • 93. بررسی موردی: موفقیت‌های انتقال یادگیری
  • 94. آموزش انتقال یادگیری برای وظایف جدید

📚 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 یادگیری عمیق انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید”

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

پیمایش به بالا