, ,

کتاب شبکه های عصبی بازگشتی برای داده های متوالی

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 شبکه های عصبی بازگشتی برای داده های متوالی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)

🎓 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 ای بر شبکه های عصبی بازگشتی
  • 2. مبانی یادگیری عمیق
  • 3. توابع فعال سازی در شبکه های عصبی
  • 4. نحوه کار شبکه های عصبی بازگشتی
  • 5. سلول های حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)
  • 6. گیت های LSTM: فراموشی، ورودی، خروجی
  • 7. معماری LSTM
  • 8. مزایای LSTM
  • 9. معایب LSTM
  • 10. محدودیت های LSTM
  • 11. حافظه بلند مدت کوتاه (GRU)
  • 12. گیت های GRU: ریست، بروزرسانی
  • 13. معماری GRU
  • 14. مقایسه LSTM و GRU
  • 15. تطبیق پذیری LSTM و GRU
  • 16. آموزش شبکه های عصبی بازگشتی
  • 17. بهینه سازی گرادیان کاهشی
  • 18. تکنیک های تنظیم کننده
  • 19. تشخیص و جلوگیری از بیش برازش
  • 20. استفاده از نرخ یادگیری
  • 21. روش های پیشرفته بهینه سازی
  • 22. شبکه های عصبی بازگشتی عمیق
  • 23. انواع معماری های RNN
  • 24. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 25. تحلیل احساسات با RNN
  • 26. ترجمه ماشینی با RNN
  • 27. تولید متن با RNN
  • 28. شناخت گفتار با RNN
  • 29. تشخیص الگو در داده های سری زمانی
  • 30. پیش بینی سری زمانی
  • 31. مدل سازی مالی با RNN
  • 32. پیش بینی قیمت سهام
  • 33. شناخت تصویر با RNN
  • 34. تشخیص اشیاء با RNN
  • 35. تولید تصویر با RNN
  • 36. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 37. معماری CNN
  • 38. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 39. تلفیق RNN و CNN
  • 40. کاربرد تلفیقی در تشخیص ویدئو
  • 41. کاربرد تلفیقی در تحلیل سری زمانی چند متغیره
  • 42. شبکه های عصبی مولد (GAN)
  • 43. معماری GAN
  • 44. آموزش GAN
  • 45. کاربرد GAN در تولید داده
  • 46. کاربرد GAN در افزایش داده
  • 47. شبکه های عصبی ترنسفورمر
  • 48. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 49. انواع مکانیزم توجه
  • 50. مدل های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 51. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 52. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
  • 53. مدل های زبانی بزرگ
  • 54. کاربرد ترنسفورمر در بینایی کامپیوتر
  • 55. شبکه های عصبی پراکنده
  • 56. شبکه های عصبی با حافظه خارجی
  • 57. پیاده سازی RNN در پایتون
  • 58. استفاده از کتابخانه Keras
  • 59. استفاده از کتابخانه TensorFlow
  • 60. استفاده از کتابخانه PyTorch
  • 61. مجموعه داده های رایج برای RNN
  • 62. آماده سازی داده ها برای RNN
  • 63. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 64. تنظیم پارامترهای مدل
  • 65. ارزیابی عملکرد مدل
  • 66. معیارهای ارزیابی مدل
  • 67. شاخص میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 68. شاخص میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 69. شاخص R-squared
  • 70. بررسی نتایج و تفسیر آن ها
  • 71. رفع اشکالات رایج در آموزش RNN
  • 72. محدودیت های عملی RNN
  • 73. تکنیک های مقیاس بندی داده ها
  • 74. پیش پردازش داده های سری زمانی
  • 75. تشخیص داده های پرت
  • 76. تکنیک های نرمال سازی داده ها
  • 77. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 78. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
  • 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل ها
  • 80. کاربرد RNN در سیستم های توصیه گر
  • 81. کاربرد RNN در تشخیص ناهنجاری
  • 82. کاربرد RNN در پردازش سیگنال
  • 83. کاربرد RNN در رباتیک
  • 84. کاربرد RNN در اکتشافات علمی
  • 85. مقایسه RNN با مدل های آماری سنتی
  • 86. شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 87. مبانی شبکه های عصبی گراف
  • 88. کاربرد GNN در داده های شبکه ای
  • 89. مدل سازی دینامیک در شبکه های عصبی
  • 90. تکنیک های نمونه برداری در RNN
  • 91. شبکه های عصبی تصادفی
  • 92. آموزش پایدار شبکه های عصبی بازگشتی
  • 93. روش های پیشرفته تولید متن
  • 94. تکنیک های خلاصه سازی متن با RNN
  • 95. کاربرد RNN در تجزیه و تحلیل نمودارها
  • 96. مبانی یادگیری تقویتی با RNN
  • 97. طراحی معماری های خلاقانه RNN
  • 98. آینده شبکه های عصبی بازگشتی
  • 99. چالش های فعلی در حوزه RNN
  • 100. اهمیت داده های با کیفیت برای RNN

📚 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 شبکه های عصبی بازگشتی برای داده های متوالی”

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

پیمایش به بالا