, ,

کتاب پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با TensorFlow و Keras

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 پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با TensorFlow و Keras

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

🎓 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. مقدمه به شبکه‌های عصبی عمیق
  • 2. یادگیری عمیق و جایگاه آن
  • 3. تاریخچه مختصر شبکه‌های عصبی
  • 4. چرا TensorFlow و Keras؟
  • 5. نصب TensorFlow و Keras
  • 6. محیط توسعه مناسب
  • 7. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
  • 8. نورون و لایه‌ها
  • 9. تابع فعال‌سازی
  • 10. انواع توابع فعال‌سازی
  • 11. شبکه‌های عصبی پیشخور
  • 12. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 13. فرایند آموزش شبکه عصبی
  • 14. توابع هزینه (Loss Functions)
  • 15. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 16. گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 17. بچ گرادیان کاهشی
  • 18. مینی بچ گرادیان کاهشی
  • 19. استوکاستیک گرادیان کاهشی
  • 20. نرخ یادگیری
  • 21. تنظیم نرخ یادگیری
  • 22. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 23. اعتبارسنجی و تست
  • 24. بیش‌برازش (Overfitting)
  • 25. کم‌برازش (Underfitting)
  • 26. روش‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 27. L1 و L2 Regularization
  • 28. Dropout
  • 29. Batch Normalization
  • 30. Data Augmentation
  • 31. ساخت اولین مدل با Keras
  • 32. مدل ترتیبی (Sequential Model)
  • 33. مدل فانکشنال (Functional API)
  • 34. لایه‌های Dense (Fully Connected)
  • 35. لایه‌های ورودی (Input Layer)
  • 36. لایه‌های خروجی (Output Layer)
  • 37. کامپایل کردن مدل
  • 38. متد fit برای آموزش
  • 39. متد predict برای پیش‌بینی
  • 40. متد evaluate برای ارزیابی
  • 41. آموزش مدل MLP برای طبقه‌بندی
  • 42. مجموعه داده MNIST
  • 43. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 44. ساخت مدل MLP برای MNIST
  • 45. آموزش و ارزیابی مدل MLP
  • 46. کار با داده‌های تصویری
  • 47. کانولوشنال ن
  • 48. لایه‌های کانولوشن (Conv2D)
  • 49. فیلترها و کرنل‌ها
  • 50. انتخاب اندازه کرنل
  • 51. گام (Stride) در لایه‌های کانولوشن
  • 52. Padding در لایه‌های کانولوشن
  • 53. لایه‌های pooling (MaxPooling2D, AveragePooling2D)
  • 54. لایه‌های Flatten
  • 55. ساخت مدل CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 56. مجموعه داده CIFAR-10
  • 57. پیش‌پردازش تصاویر CIFAR-10
  • 58. ساخت مدل CNN برای CIFAR-10
  • 59. آموزش و ارزیابی مدل CNN
  • 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 61. لایه RNN
  • 62. حالت پنهان (Hidden State)
  • 63. شبکه‌های LSTM (Long Short-Term Memory)
  • 64. مشکل محوشدگی گرادیان در RNN
  • 65. لایه LSTM
  • 66. لایه‌های GRU (Gated Recurrent Unit)
  • 67. شبکه GRU
  • 68. کار با داده‌های متوالی (Sequential Data)
  • 69. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. کار با متون
  • 71. کلمات و توکن‌ها
  • 72. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 73. Word2Vec
  • 74. GloVe
  • 75. آموزش یک مدل RNN/LSTM برای طبقه‌بندی متن
  • 76. مجموعه داده IMDB برای بررسی احساسات
  • 77. پیش‌پردازش متون
  • 78. ساخت مدل LSTM برای طبقه‌بندی متن
  • 79. آموزش و ارزیابی مدل LSTM
  • 80. مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 81. شبکه‌های پیچشی (Transformer Networks)
  • 82. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 83. کدگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 84. کاربرد شبکه‌های Transformer
  • 85. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 86. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 87. Fine-tuning مدل‌ها
  • 88. استفاده از VGG16، ResNet، Inception
  • 89. آموزش مدل با انتقال یادگیری
  • 90. تولید مدل (Generative Models)
  • 91. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 92. شبکه مولد (Generator)
  • 93. شبکه تمایزدهنده (Discriminator)
  • 94. آموزش GANs
  • 95. تولید تصاویر با GANs
  • 96. آموزش مدل‌های سفارشی (Custom Models)
  • 97. تعریف توابع هزینه سفارشی
  • 98. تعریف بهینه‌سازهای سفارشی
  • 99. پیاده‌سازی لایه‌های سفارشی
  • 100. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها

📚 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 پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با TensorFlow و Keras”

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

پیمایش به بالا