سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی

کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی داده های ترتیبی و اهمیت RNN ها
  • 2. آشنایی با انواع داده های ترتیبی
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه شبکه های عصبی
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری عمیق
  • 5. معرفی شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 6. معماری و عملکرد پایه RNN
  • 7. شرح سلول RNN ساده
  • 8. انتشار رو به جلو (Forward Propagation) در RNN
  • 9. انتشار رو به عقب (Backpropagation) در RNN
  • 10. مشکل ناپایداری گرادیان در RNN
  • 11. توابع فعال سازی مناسب برای RNN
  • 12. معرفی انواع مختلف RNN ها
  • 13. RNN یک به یک، یک به چند، چند به یک، و چند به چند
  • 14. پیاده سازی RNN ساده با پایتون و کتابخانه های پایه
  • 15. استفاده از NumPy برای پیاده سازی RNN
  • 16. آشنایی با کتابخانه TensorFlow و Keras
  • 17. ساخت یک مدل RNN ساده با Keras
  • 18. آماده سازی داده برای RNN
  • 19. تکنیک های Preprocessing داده های متنی
  • 20. Tokenization و تبدیل کلمات به اندیس
  • 21. Embedding چیست و چرا مهم است؟
  • 22. استفاده از لایه Embedding در Keras
  • 23. ارزیابی مدل های RNN
  • 24. معیارهای ارزیابی برای داده های ترتیبی
  • 25. Overfitting و Underfitting در RNN
  • 26. تنظیم هایپرپارامترهای RNN
  • 27. بهینه سازهای (Optimizers) مهم در RNN
  • 28. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 29. Regularization در RNN
  • 30. Dropout و اهمیت آن در جلوگیری از Overfitting
  • 31. معرفی LSTM (Long Short-Term Memory)
  • 32. معماری داخلی LSTM و اجزای آن
  • 33. سلول LSTM و عملکرد آن
  • 34. انتشار رو به جلو و عقب در LSTM
  • 35. مقایسه LSTM با RNN ساده
  • 36. مزایای LSTM نسبت به RNN ساده
  • 37. پیاده سازی LSTM با پایتون و Keras
  • 38. کاربرد LSTM در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 39. مدل سازی زبان با LSTM
  • 40. تولید متن با LSTM
  • 41. کاربرد LSTM در ترجمه ماشینی
  • 42. آشنایی با Attention Mechanism
  • 43. Attention در مدل های RNN و LSTM
  • 44. پیاده سازی Attention در Keras
  • 45. کاربردهای پیشرفته LSTM: تشخیص گفتار
  • 46. کاربردهای پیشرفته LSTM: پیش بینی سری های زمانی
  • 47. کاربرد LSTM در تشخیص احساسات (Sentiment Analysis)
  • 48. کاربرد LSTM در تحلیل توییت ها و داده های اجتماعی
  • 49. LSTM در پردازش موسیقی
  • 50. آشنایی با GRU (Gated Recurrent Unit)
  • 51. مقایسه GRU با LSTM
  • 52. معماری و عملکرد GRU
  • 53. پیاده سازی GRU با Keras
  • 54. مدل های دوجانبه (Bidirectional) RNN و LSTM
  • 55. Bidirectional LSTM
  • 56. تاثیر Bidirectional در بهبود عملکرد
  • 57. RNN های عمیق (Deep RNN)
  • 58. Stacking لایه های RNN و LSTM
  • 59. محدودیت ها و چالش های RNN و LSTM
  • 60. مشکل فراموشی اطلاعات طولانی مدت
  • 61. راه حل های پیشرفته برای بهبود عملکرد
  • 62. استفاده از RNN و LSTM در مسائل تصویر
  • 63. مدل های مبتنی بر Transformer
  • 64. معرفی Transformer و معماری آن
  • 65. Transformer در مقایسه با RNN و LSTM
  • 66. Subword Tokenization
  • 67. استفاده از Pre-trained models (مانند BERT)
  • 68. Fine-tuning مدل های از پیش آموزش دیده
  • 69. معرفی GANs (Generative Adversarial Networks)
  • 70. GAN ها و داده های ترتیبی
  • 71. استفاده از RNN و LSTM برای تولید داده
  • 72. مدل های Encoder-Decoder
  • 73. معرفی مدل Seq2Seq
  • 74. کاربرد مدل Seq2Seq در ترجمه ماشینی
  • 75. روش های مختلف برای ارزیابی مدل های Seq2Seq
  • 76. Beam Search
  • 77. شبکه های عصبی بازگشتی چند لایه (Stacked RNNs)
  • 78. استفاده از تکنیک های Regularization در مدل های پیچیده
  • 79. بهینه سازی های پیشرفته برای آموزش RNN
  • 80. آموزش موازی (Parallel Training)
  • 81. استفاده از GPU و TPU برای آموزش
  • 82. مدیریت حافظه در آموزش مدل های بزرگ
  • 83. مبانی Gradient Clipping
  • 84. انتخاب بهترین معماری برای یک مسئله خاص
  • 85. انتخاب مناسب ترین کتابخانه های یادگیری عمیق
  • 86. ابزار های Visualization در یادگیری عمیق
  • 87. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ آموزش مدل
  • 88. تجزیه و تحلیل خطا و بهبود مدل
  • 89. مدیریت داده های نامتعادل در RNN
  • 90. تکنیک های کاهش ابعاد داده
  • 91. اصول Data Augmentation برای داده های ترتیبی
  • 92. بررسی مقالات و تحقیقات جدید در زمینه RNN و LSTM
  • 93. آموزش Transfer Learning برای RNN و LSTM
  • 94. استفاده از RNN و LSTM در کاربردهای مالی
  • 95. کاربرد RNN و LSTM در تشخیص ناهنجاری ها (Anomaly Detection)
  • 96. مدل های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 97. کاربرد RNN در رباتیک و کنترل
  • 98. آینده RNN و LSTM در هوش مصنوعی
  • 99. اخلاقیات و تعصب در هوش مصنوعی
  • 100. مسائل امنیتی در مدل های یادگیری عمیق

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.