, ,

کتاب تقریب توابع با شبکه‌های عصبی عمیق: مبانی و کاربردها

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 تقریب توابع با شبکه‌های عصبی عمیق: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

🎓 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 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختار پایه پرسپترون
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 6. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان
  • 9. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 10. انواع نرخ یادگیری و روش‌های تطبیقی
  • 11. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری: Adagrad
  • 12. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری: RMSprop
  • 13. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری: Adam
  • 14. تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
  • 15. تنظیم هایپرپارامترها
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 17. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 18. تنظیم‌گری L1 و L2
  • 19. رگولاریزاسیون Dropout
  • 20. مدل‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 21. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 22. روش‌های کاهش ابعاد
  • 23. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. لایه‌های کانولوشن
  • 27. لایه‌های تجمیع (Pooling)
  • 28. معماری‌های CNN رایج
  • 29. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. ساختار حافظه در RNN
  • 32. مدل‌های LSTM و GRU
  • 33. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 34. پردازش توالی‌ها
  • 35. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 36. مدل‌های زبانی آماری
  • 37. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 38. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 39. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 40. معماری ترنسفورمر
  • 41. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 42. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 43. مبانی تقریب توابع
  • 44. تقریب توابع با چندجمله‌ای‌ها
  • 45. تقریب توابع با سری فوریه
  • 46. محدودیت‌های روش‌های سنتی تقریب
  • 47. نظریه تقریب با شبکه‌های عصبی
  • 48. نظریه تقریب با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 49. محدودیت عرض (Width Limitation)
  • 50. محدودیت عمق (Depth Limitation)
  • 51. نظریه تقریب با شبکه‌های عصبی عمیق: نتایج کلیدی
  • 52. نظریه حدس (Universal Approximation Theorem)
  • 53. تقریب توابع پیوسته
  • 54. تقریب توابع با شبکه‌های عصبی تک‌لایه‌ای
  • 55. تقریب توابع با شبکه‌های عصبی چندلایه‌ای
  • 56. تأثیر عمق بر قدرت تقریب
  • 57. نظریه تقریب برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 58. تقریب با شبکه‌های عصبی عمیق: نتایج مدرن
  • 59. تقریب توابع با ابعاد بالا
  • 60. تقریب توابع مختلط
  • 61. تقریب توابع با ویژگی‌های خاص
  • 62. نظریه تقریب و پیچیدگی محاسباتی
  • 63. پیچیدگی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 64. ظرفیت (Capacity) شبکه‌های عصبی
  • 65. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 66. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 67. تکنیک‌های تنظیم‌گری پیشرفته
  • 68. آموزش شبکه‌های عصبی با داده‌های محدود
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 71. کاربرد یادگیری انتقالی
  • 72. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 73. عوامل یادگیری تقویتی
  • 74. محیط یادگیری تقویتی
  • 75. پاداش و جریمه
  • 76. سیاست (Policy) در یادگیری تقویتی
  • 77. مقدار (Value) در یادگیری تقویتی
  • 78. الگوریتم‌های Q-learning
  • 79. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 80. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (Deep RL)
  • 81. کاربرد Deep RL
  • 82. تولید محتوا با شبکه‌های عصبی
  • 83. تولید متن خلاقانه
  • 84. تولید تصویر و هنر دیجیتال
  • 85. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
  • 86. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 87. معماری GAN
  • 88. آموزش GAN ها
  • 89. کاربرد GAN ها در تولید محتوا
  • 90. شبکه‌های مولد با اتوانکودر متغیر (VAEs)
  • 91. معماری VAE
  • 92. آموزش VAE ها
  • 93. کاربرد VAE ها در تولید محتوا
  • 94. کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در مدل‌سازی داده‌ها
  • 95. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 96. پیش‌بینی مالی با هوش مصنوعی
  • 97. تحلیل احساسات با شبکه‌های عصبی
  • 98. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 100. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)

📚 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 تقریب توابع با شبکه‌های عصبی عمیق: مبانی و کاربردها”

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

پیمایش به بالا