کتاب یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج
• 6. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک
• 7. رگرسیون خطی و ارزیابی آن
• 8. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 9. دسته‌بندی‌کننده‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 10. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 11. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 12. خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
• 13. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
• 14. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 15. ساختار سلول عصبی مصنوعی (نورون)
• 16. توابع فعال‌سازی: سیگموئید، ReLU، تانژانت هیپربولیک
• 17. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
• 18. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار به عقب (Backpropagation)
• 19. بهینه‌سازی گرادیان نزولی و انواع آن
• 20. تنظیم نرخ یادگیری و شتاب‌دهنده‌ها
• 21. تنظیم‌گری (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 22. تکنیک‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 23. معرفی یادگیری عمیق
• 24. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
• 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): انگیزه و اصول
• 26. لایه‌های کانولوشن و فیلترها
• 27. لایه‌های پولینگ (Pooling) برای کاهش ابعاد
• 28. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layers)
• 29. معماری‌های پایه CNN: LeNet-5، AlexNet
• 30. آموزش CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
• 31. مجموعه داده‌های استاندارد برای بینایی ماشین
• 32. پیش‌پردازش تصاویر برای CNN
• 33. تقویت داده‌ها (Data Augmentation)
• 34. تنظیم‌گری در CNN
• 35. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 36. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 37. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 38. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 39. معماری‌های پیشرفته CNN
• 40. شبکه‌های باقی‌مانده (ResNet)
• 41. شبکه‌های گشت و گذار (Inception/GoogLeNet)
• 42. شبکه‌های تراکمی (DenseNet)
• 43. شبکه‌های کانولوشنی عمیق برای وظایف پیچیده
• 44. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
• 45. شبکه‌های تشخیص اشیاء: Faster R-CNN، YOLO
• 46. بخش‌بندی معنایی تصاویر با CNN
• 47. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 48. کاربرد ترنسفورمر در بینایی ماشین
• 49. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 50. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 52. معرفی مدل‌های مولد
• 53. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 54. کاربرد GANs در تولید تصویر
• 55. معرفی مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
• 56. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد و حذف نویز
• 57. موضوعات پیشرفته در یادگیری عمیق
• 58. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 59. کاربرد DRL در بازی‌ها و رباتیک
• 60. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
• 61. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و مولکولی
• 62. معرفی مدل‌های توضیح‌پذیر هوش مصنوعی (XAI)
• 63. تکنیک‌های XAI برای درک تصمیمات مدل
• 64. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 65. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 66. حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی
• 67. اخلاق توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
• 69. هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی
• 70. هوش مصنوعی در امور مالی و بانکداری
• 71. هوش مصنوعی در صنعت و تولید
• 72. هوش مصنوعی در حمل و نقل و خودروهای خودران
• 73. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
• 74. هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 75. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
• 76. خلاصه‌سازی متن با یادگیری عمیق
• 77. تحلیل احساسات با مدل‌های NLP
• 78. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 79. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار
• 80. تشخیص گفتار با شبکه‌های عصبی
• 81. تولید گفتار با مدل‌های یادگیری عمیق
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
• 83. هوش مصنوعی در کشف دارو
• 84. هوش مصنوعی در علوم مواد
• 85. هوش مصنوعی در نجوم و اخترفیزیک
• 86. هوش مصنوعی در مدل‌سازی اقلیمی
• 87. پیشرفت‌های آینده در هوش مصنوعی
• 88. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 89. هوش مصنوعی و رباتیک پیشرفته
• 90. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه و اقتصاد
• 91. یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 92. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 93. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 94. روش‌های پیشرفته برای ارزیابی مدل
• 95. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 96. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
• 97. تکنیک‌های مقابله با حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
• 98. روش‌های مقاوم‌سازی مدل‌ها
• 99. مباحث پیشرفته در CNN
• 100. شبکه‌های با وضوح متغیر (Multi-scale CNNs)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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