اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: اصول، تنظیم و آزمایش

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: اصول، تنظیم و آزمایش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین: رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی و مهندسی ویژگی
  • 5. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت، صحت و بازیابی
  • 6. تنظیم ابرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای و جستجوی تصادفی
  • 7. اعتبارسنجی متقابل: اطمینان از تعمیم‌پذیری مدل
  • 8. مدل‌های خطی: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 11. مدل‌های مبتنی بر جامعه (Ensemble Methods)
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و ساختار
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 15. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 16. مبانی یادگیری عمیق
  • 17. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 18. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 19. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 20. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 21. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 22. خوشه‌بندی: K-Means و DBSCAN
  • 23. الگوریتم‌های انجمنی: Apriori
  • 24. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 25. شبکه‌های بیزی
  • 26. میدان‌های تصادفی مارکوف
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP): مبانی
  • 28. مدل‌های زبانی آماری
  • 29. مدل‌های زبانی عصبی
  • 30. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
  • 31. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
  • 32. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
  • 33. مدل‌های ترنسفورمر
  • 34. مدل‌های BERT و GPT
  • 35. مدل‌های تولید متن
  • 36. مدل‌های تشخیص اشیاء در تصویر
  • 37. مدل‌های قطعه‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 38. مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 39. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 40. فیلترینگ مشارکتی
  • 41. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 42. یادگیری تقویتی: مبانی
  • 43. عامل‌ها و محیط‌ها در یادگیری تقویتی
  • 44. یادگیری Q
  • 45. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 46. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 47. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 48. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 49. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 50. آزمایش مدل‌ها: طراحی آزمایش
  • 51. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آزمایشی
  • 52. اجرای آزمایش‌ها و ثبت نتایج
  • 53. تحلیل آماری نتایج آزمایش
  • 54. تفسیر نتایج و استنتاج
  • 55. مستندسازی فرآیند مهندسی و آزمایش
  • 56. نکات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 57. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 58. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 59. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 60. روش‌های کاهش سوگیری
  • 61. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
  • 62. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 63. اعتبارسنجی مدل در محیط عملیاتی
  • 64. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 65. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 66. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 67. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 68. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی
  • 69. مهندسی ویژگی برای داده‌های عددی
  • 70. مهندسی ویژگی برای داده‌های دسته‌ای
  • 71. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 72. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی
  • 73. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای مهندسی ویژگی
  • 74. نمونه‌سازی اولیه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 75. توسعه سریع مدل‌ها
  • 76. ارزیابی اولیه عملکرد مدل
  • 77. تکرار و بهبود مدل‌ها
  • 78. مبانی بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 79. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 80. بهینه‌سازی معماری مدل
  • 81. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی خودکار
  • 82. روش‌های گرادیان کاهشی پیشرفته
  • 83. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 84. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 85. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 86. تنظیم ضریب منظم‌سازی
  • 87. استفاده از Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 88. استفاده از Batch Normalization
  • 89. مبانی آزمایش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. طراحی سناریوهای آزمایشی
  • 91. تولید داده‌های مصنوعی برای آزمایش
  • 92. آزمایش در شرایط مرزی
  • 93. آزمایش مقایسه‌ای بین مدل‌ها
  • 94. استفاده از ابزارهای تحلیل خطا
  • 95. مستندسازی نتایج آزمایش‌ها
  • 96. ارائه نتایج آزمایش‌ها
  • 97. فرهنگ آزمایش در تیم‌های هوش مصنوعی
  • 98. کاربرد ابزارهای MLOps در مهندسی مدل
  • 99. مدیریت مخازن کد و داده
  • 100. اتوماسیون فرآیندهای ساخت و استقرار
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.