کتاب پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با F# و CNTK
, ,

کتاب پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با F# و CNTK

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000080238 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 پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با F# و CNTK

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

🎓 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 علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 2. اصول یادگیری ماشین
  • 3. مبانی یادگیری عمیق
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. ساختار و عملکرد نورون‌ها
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازی پارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 9. معرفی کتابخانه CNTK
  • 10. نصب و پیکربندی CNTK
  • 11. مفاهیم پایه در CNTK
  • 12. ساختارهای داده در CNTK (Tensor, Variable, Constant)
  • 13. عملیات ریاضی بر روی تانسورها در CNTK
  • 14. تعریف مدل‌های شبکه‌های عصبی در CNTK
  • 15. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 17. لایه‌های کانولوشن در CNNs
  • 18. لایه‌های پولینگ در CNNs
  • 19. معماری‌های رایج CNN (مانند LeNet، AlexNet)
  • 20. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 22. سلول‌های حافظه کوتاه-بلند مدت (LSTM)
  • 23. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 24. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 25. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 26. مدل‌های زبانی
  • 27. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 28. معماری پایه GAN
  • 29. آموزش GANs
  • 30. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 31. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 32. مبانی یادگیری تقویتی
  • 33. عوامل و محیط‌ها در یادگیری تقویتی
  • 34. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (مانند Q-Learning)
  • 35. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 36. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 37. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی F#
  • 38. مفاهیم پایه F# (توابع، انواع داده)
  • 39. برنامه‌نویسی تابعی در F#
  • 40. ساختارهای داده در F# (لیست‌ها، آرایه‌ها)
  • 41. برنامه‌نویسی شی‌ءگرا در F# (اختیاری و در چارچوب)
  • 42. اصول برنامه‌نویسی ناهمزمان در F#
  • 43. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی در F#
  • 44. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در F#
  • 45. اتصال F# به CNTK
  • 46. تعریف مدل‌های شبکه‌های عصبی با F# و CNTK
  • 47. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیش‌خور در F#
  • 48. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی در F#
  • 49. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی در F#
  • 50. آموزش مدل‌ها با داده‌های تصویری در F#
  • 51. آموزش مدل‌ها با داده‌های متنی در F#
  • 52. استفاده از LSTM و GRU در F#
  • 53. ساخت مدل‌های GAN با F# و CNTK
  • 54. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با F#
  • 55. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 56. معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 57. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 58. کاهش بیش‌برازش (Overfitting Reduction)
  • 59. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 60. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 61. مجموعه داده‌های رایج در یادگیری عمیق (MNIST، CIFAR-10)
  • 62. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 63. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 64. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص اشیاء
  • 65. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص بیماری‌ها (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 66. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش گفتار (با چارچوب رسمی)
  • 67. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 69. حفظ حریم خصوصی در داده‌ها
  • 70. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 71. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 72. توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
  • 73. آینده یادگیری عمیق
  • 74. یادگیری عمیق قابل تفسیر (XAI)
  • 75. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 76. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 77. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 78. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌ها
  • 79. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 80. مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 81. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 82. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 83. استخراج اطلاعات از متن
  • 84. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 85. ترجمه ماشینی
  • 86. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 87. فهم و تولید زبان طبیعی
  • 88. کاربردهای LLMs در چارچوب اسلامی (با احتیاط)
  • 89. ملاحظات امنیتی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 90. حملات خصمانه به شبکه‌های عصبی
  • 91. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 92. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 93. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌های سنتی
  • 94. تفاوت مهندسی ویژگی با یادگیری عمیق
  • 95. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 96. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
  • 97. کاربرد F# در پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی
  • 98. جمع‌بندی مباحث و چشم‌انداز آینده

📚 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 مدل‌های یادگیری عمیق با F# و CNTK”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا