اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی نظری یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علم داده

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 مبانی نظری یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علم داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. تاریخچه و چشم‌انداز یادگیری ماشین
  • 3. مبانی آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
  • 4. جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 5. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 7. روش‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 8. روش‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 9. طبقه‌بندهای مبتنی بر درخت تصمیم
  • 10. جنگل‌های تصادفی
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. روش‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
  • 13. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 16. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 17. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 18. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 19. گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 20. مدل‌های پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 22. معماری‌های CNN: لایه‌های کانولوشن، پولینگ
  • 23. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 25. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 26. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 27. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 28. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 29. مدل‌های زبانی
  • 30. تعبیه‌سازی واژگان (Word Embeddings)
  • 31. مدل‌های ترنسفورمر
  • 32. توجه (Attention Mechanism)
  • 33. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 34. مقدمه‌ای بر معماری‌های ترنسفورمر
  • 35. کاربردهای LLMs در تولید متن
  • 36. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 37. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 38. یادگیری تقویتی مقدماتی
  • 39. عناصر یادگیری تقویتی
  • 40. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 41. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 42. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 43. کاربرد DRL در بازی‌ها
  • 44. کاربرد DRL در رباتیک
  • 45. کاربرد DRL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. مقدمه‌ای بر علم داده در ایران
  • 47. چارچوب‌های قانونی داده در ایران
  • 48. اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
  • 49. حریم خصوصی داده‌ها و قوانین مربوطه
  • 50. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 51. ملاحظات شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 52. انطباق مدل‌های هوش مصنوعی با موازین اسلامی
  • 53. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد اسلامی
  • 54. بانکداری بدون ربا و هوش مصنوعی
  • 55. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی حلال
  • 56. مدل‌های پیش‌بینی اقتصادی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 57. تحلیل داده‌های بازار سرمایه در چارچوب اسلامی
  • 58. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت ریسک مالی
  • 59. چارچوب‌های نظارتی بر هوش مصنوعی در ایران
  • 60. سازماندهی محتوای دیجیتال و هوش مصنوعی
  • 61. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 62. توسعه هوش مصنوعی پایدار و مسئولانه
  • 63. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 64. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های فرهنگی و هنری (با رعایت چارچوب)
  • 65. پردازش زبان فارسی با هوش مصنوعی
  • 66. تحلیل احساسات در متن فارسی
  • 67. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های ایرانی
  • 68. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
  • 69. یادگیری تطبیقی با هوش مصنوعی
  • 70. سیستم‌های ارزیابی هوشمند
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
  • 72. تشخیص بیماری با استفاده از یادگیری عمیق
  • 73. مدل‌های پیش‌بینی شیوع بیماری
  • 74. پردازش تصاویر پزشکی با CNN
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 76. کشاورزی دقیق با استفاده از هوش مصنوعی
  • 77. پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی
  • 78. مدیریت منابع آب با هوش مصنوعی
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت (با رعایت مقررات)
  • 80. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 81. نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات
  • 82. کنترل کیفیت خودکار
  • 83. هوش مصنوعی و شهر هوشمند (با رویکرد اسلامی)
  • 84. مدیریت ترافیک شهری
  • 85. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 86. خدمات عمومی هوشمند
  • 87. ملاحظات اجتماعی و فرهنگی هوش مصنوعی
  • 88. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
  • 89. آموزش نیروی انسانی برای عصر هوش مصنوعی
  • 90. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات اداری
  • 91. کاهش بروکراسی با هوش مصنوعی
  • 92. سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 94. یادگیری خودنظارت‌شده
  • 95. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 96. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 97. مدل‌های پایه (Foundation Models)
  • 98. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 99. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 100. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
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.