, ,

کتاب کاربردهای نوین در یادگیری عمیق: تجزیه وظایف و انتقال یادگیری

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 کاربردهای نوین در یادگیری عمیق: تجزیه وظایف و انتقال یادگیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و انتقال دانش

🎓 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 عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. ساختمان شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 3. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 5. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 6. مفاهیم اساسی انتقال یادگیری
  • 7. کاربرد انتقال یادگیری در بینایی ماشین
  • 8. تجزیه وظایف در یادگیری عمیق
  • 9. اهمیت تجزیه وظایف برای انتقال یادگیری
  • 10. معماری‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 11. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 12. کاربردهای GANs در تولید محتوا
  • 13. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 14. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 15. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت نشده
  • 17. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 18. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 19. کاربرد خودرمزگذارها در فشرده‌سازی داده
  • 20. یادگیری نمایشی (Representation Learning)
  • 21. اهمیت یادگیری نمایشی برای انتقال یادگیری
  • 22. تفکیک‌پذیری ویژگی‌ها در یادگیری عمیق
  • 23. ارزیابی کیفیت ویژگی‌های تفکیک‌شده
  • 24. معیارهای ارزیابی تجزیه وظایف
  • 25. اندازه‌گیری میزان انتقال یادگیری
  • 26. تاثیر انتقال یادگیری بر عملکرد وظایف
  • 27. مدل‌های یادگیری عمیق چندوظیفه‌ای
  • 28. مزایای یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 29. چالش‌های یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 30. تکنیک‌های تنظیم‌گر برای شبکه‌های عمیق
  • 31. روش‌های بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 32. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 33. تنظیم‌گرهای تطبیقی (Adaptive Optimizers)
  • 34. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 35. کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌ها
  • 36. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 37. کاربرد افزایش داده در بینایی ماشین
  • 38. افزایش داده برای پردازش زبان طبیعی
  • 39. یادگیری عمیق بر روی داده‌های نامتوازن
  • 40. مدیریت داده‌های کم‌نمونه (Few-shot Learning)
  • 41. یادگیری انتقالی در سناریوهای کم‌نمونه
  • 42. یادگیری با نمونه‌های محدود (Low-shot Learning)
  • 43. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه‌های حساس
  • 44. یادگیری عمیق در پزشکی و سلامت
  • 45. تشخیص بیماری با یادگیری عمیق
  • 46. کاربرد یادگیری عمیق در داروسازی
  • 47. یادگیری عمیق در کشاورزی هوشمند
  • 48. بهینه‌سازی تولید با یادگیری عمیق
  • 49. کاربرد یادگیری عمیق در صنعت
  • 50. کنترل کیفیت با بینایی ماشین
  • 51. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 52. هدایت ربات‌ها با یادگیری عمیق
  • 53. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. توصیه محتوا بر اساس علایق کاربر
  • 55. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل احساسات
  • 56. تحلیل بازخورد مشتریان
  • 57. یادگیری عمیق در گراف‌ها (Graph Neural Networks)
  • 58. کاربرد GNNs در شبکه‌های اجتماعی
  • 59. پیش‌بینی روابط در گراف‌ها
  • 60. یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 61. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 62. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 63. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 65. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های عمیق
  • 66. مقایسه روش‌های تجزیه وظایف
  • 67. ارزیابی جامع مدل‌های Taskonomy
  • 68. تحلیل حساسیت مدل‌ها به پارامترها
  • 69. بررسی تاثیر معماری بر تجزیه وظایف
  • 70. تاثیر حجم داده بر تفکیک‌پذیری وظایف
  • 71. مطالعه موردی: تجزیه وظایف در بینایی ماشین
  • 72. مطالعه موردی: انتقال یادگیری در پردازش زبان طبیعی
  • 73. ارتباط بین وظایف بصری و زبانی
  • 74. یادگیری عمیق برای درک صحنه
  • 75. تفسیر تصاویر با استفاده از دانش چندوظیفه‌ای
  • 76. یادگیری عمیق برای تولید زیرنویس تصویر
  • 77. تولید توضیحات متنی برای تصاویر
  • 78. یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء
  • 79. شناسایی و موقعیت‌یابی اشیاء در تصاویر
  • 80. یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی معنایی
  • 81. تفکیک پیکسل‌ها بر اساس اشیاء
  • 82. یادگیری عمیق برای تخمین عمق
  • 83. محاسبه فاصله اشیاء در صحنه
  • 84. یادگیری عمیق برای تخمین هیت‌مپ
  • 85. نمایش تراکم نقاط یا رویدادها
  • 86. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی حرکت
  • 87. تحلیل و پیش‌بینی مسیر اشیاء
  • 88. یادگیری عمیق برای بازسازی تصویر
  • 89. بهبود کیفیت و وضوح تصاویر
  • 90. یادگیری عمیق برای تشخیص لبه
  • 91. شناسایی مرزها و خطوط در تصاویر
  • 92. یادگیری عمیق برای حذف نویز تصویر
  • 93. پاکسازی تصاویر از نویزهای ناخواسته
  • 94. یادگیری عمیق برای تشخیص چهره
  • 95. شناسایی و احراز هویت افراد
  • 96. یادگیری عمیق برای تشخیص احساسات چهره
  • 97. تحلیل حالات روحی افراد از روی چهره
  • 98. یادگیری عمیق برای تشخیص فعالیت انسان
  • 99. شناسایی اقدامات و حرکات افراد
  • 100. یادگیری عمیق برای درک رفتار انسان

📚 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 کاربردهای نوین در یادگیری عمیق: تجزیه وظایف و انتقال یادگیری”

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

پیمایش به بالا