, ,

کتاب بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های عصبی عمیق در کاربردهای علمی

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 بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های عصبی عمیق در کاربردهای علمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 8. نورون‌های مصنوعی
  • 9. توابع فعال‌سازی
  • 10. ساختار شبکه‌های عصبی
  • 11. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 12. پس‌انتشار خطا
  • 13. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 14. گرادیان کاهشی
  • 15. انواع گرادیان کاهشی
  • 16. نرخ یادگیری
  • 17. تنظیم نرخ یادگیری
  • 18. تنظیم‌کننده‌ها
  • 19. تنظیم‌کننده‌های L1 و L2
  • 20. تنظیم‌کننده Dropout
  • 21. تنظیم‌کننده Batch Normalization
  • 22. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 23. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 25. کاربردهای CNN
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. کاربردهای RNN
  • 28. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 29. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 30. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 31. معماری ترنسفورمر
  • 32. کاربردهای ترنسفورمر
  • 33. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 34. معماری GAN
  • 35. کاربردهای GAN
  • 36. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 37. مدل‌سازی زبان
  • 38. ترجمه ماشینی
  • 39. خلاصه‌سازی متن
  • 40. تحلیل احساسات
  • 41. شبکه‌های عصبی برای بینایی ماشین
  • 42. تشخیص اشیاء
  • 43. تقسیم‌بندی تصویر
  • 44. تولید تصویر
  • 45. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 46. جستجوی معماری عصبی (NAS)
  • 47. تکنیک‌های افزایش داده
  • 48. اهمیت داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 49. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 50. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 51. استانداردسازی داده‌ها
  • 52. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 53. استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 54. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 55. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 56. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 57. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 58. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 59. یادگیری خودنظارت‌شده
  • 60. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 61. حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 62. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 63. تفسیرپذیری مبتنی بر گرادیان
  • 64. تفسیرپذیری مبتنی بر اِفزایش
  • 65. شاخص‌های ارزیابی مدل
  • 66. دقت (Accuracy)
  • 67. صحت (Precision)
  • 68. بازیابی (Recall)
  • 69. امتیاز F1
  • 70. منحنی ROC و AUC
  • 71. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 72. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 73. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 74. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 75. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 76. کاربرد شبکه‌های عصبی در علوم زیستی
  • 77. کاربرد شبکه‌های عصبی در فیزیک
  • 78. کاربرد شبکه‌های عصبی در مهندسی
  • 79. کاربرد شبکه‌های عصبی در اقتصاد
  • 80. کاربرد شبکه‌های عصبی در علوم اجتماعی
  • 81. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 82. سوگیری در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 83. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 84. ملاحظات قانونی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی
  • 85. آینده شبکه‌های عصبی عمیق
  • 86. چالش‌های پیش رو در یادگیری عمیق
  • 87. راهکارهای نوآورانه در بهینه‌سازی عملکرد
  • 88. اهمیت معماری‌های عصبی نوین
  • 89. نقش داده‌های بزرگ در پیشرفت یادگیری عمیق
  • 90. توسعه مدل‌های کارآمدتر

📚 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 بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های عصبی عمیق در کاربردهای علمی”

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

پیمایش به بالا