سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب EQUATE: کشف معادلات علمی با کارایی بالا با استفاده از مدل‌های پایه و تقطیر داده

کتاب EQUATE: کشف معادلات علمی با کارایی بالا با استفاده از مدل‌های پایه و تقطیر داده

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 EQUATE: کشف معادلات علمی با کارایی بالا با استفاده از مدل‌های پایه و تقطیر داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی پیشرفته و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین تفسیرپذیر و کشف معادلات

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم اساسی در یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی
  • 3. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 4. آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
  • 5. مقدمه‌ای بر توابع ریاضی و معادلات
  • 6. جبر خطی و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
  • 7. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی
  • 8. رگرسیون خطی: مبانی و کاربردها
  • 9. رگرسیون غیرخطی: مدل‌ها و چالش‌ها
  • 10. معیارها و ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 11. بیش‌برازش و کم‌برازش: تشخیص و راه‌حل‌ها
  • 12. اعتبارسنجی متقابل و تکنیک‌های انتخاب مدل
  • 13. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. گرادیان کاهشی و روش‌های بهینه‌سازی
  • 15. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری در یادگیری ماشین
  • 16. کشف معادلات علمی: تاریخچه و اهمیت
  • 17. رگرسیون نمادین (Symbolic Regression): تعریف و کاربردها
  • 18. تفاوت رگرسیون نمادین با رگرسیون عددی سنتی
  • 19. مزایای تفسیرپذیری معادلات کشف شده
  • 20. چالش‌های اصلی در رگرسیون نمادین
  • 21. نمایش ساختار درختی معادلات ریاضی
  • 22. ژنتیک الگوریتم‌ها و برنامه‌نویسی ژنتیک (GP)
  • 23. برنامه‌نویسی ژنتیک برای رگرسیون نمادین
  • 24. عملگرهای ژنتیکی: جهش، تقاطع، انتخاب
  • 25. توابع اولیه و پایانه در رگرسیون نمادین
  • 26. معیارهای ارزیابی در رگرسیون نمادین: دقت و سادگی
  • 27. الگوریتم‌های مدرن رگرسیون نمادین (غیر از GP)
  • 28. مرور ابزارها و کتابخانه‌های رگرسیون نمادین
  • 29. مثال‌های کاربردی اولیه از رگرسیون نمادین
  • 30. مسئله مقیاس‌پذیری و پیچیدگی محاسباتی در رگرسیون نمادین
  • 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه (Foundation Models)
  • 32. ظهور و تکامل مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 33. معماری ترنسفورمر: رمزگذار و رمزگشا
  • 34. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 35. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): معماری و توانمندی‌ها
  • 36. مدل‌های بینایی (Vision Transformers) و کاربردها
  • 37. فرآیند پیش‌آموزش (Pre-training) مدل‌های پایه
  • 38. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 39. یادگیری چند-وظیفه‌ای و قابلیت‌های صفر-شات/چند-شات
  • 40. مدل‌های پایه به عنوان تولیدکننده‌های کد
  • 41. مدل‌های پایه برای استدلال ریاضی و نمادین
  • 42. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های پایه
  • 43. جنبه‌های اخلاقی و بایاس در مدل‌های پایه
  • 44. محاسبات عظیم و منابع مورد نیاز برای مدل‌های پایه
  • 45. مرور مدل‌های پایه برجسته (مانند GPT, BERT, Llama, ViT)
  • 46. انگیزه‌ها برای ادغام مدل‌های پایه با رگرسیون نمادین
  • 47. مدل‌های پایه به عنوان کاوشگر فضای معادلات
  • 48. نمایش نمادین معادلات برای مدل‌های پایه: S-expressions
  • 49. رمزگذاری و رمزگشایی عبارات ریاضی برای مدل‌های پایه
  • 50. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ برای تولید کاندیداهای معادلات
  • 51. تولید دنباله به دنباله (Seq2Seq) برای رگرسیون نمادین
  • 52. مدل‌های پایه به عنوان داور و ارزیاب معادلات
  • 53. ترکیب روش‌های جستجوی هیوریستیک با مدل‌های پایه
  • 54. مسئله کارایی داده (Data-Efficiency) در رگرسیون نمادین
  • 55. نقش مدل‌های پایه در کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار
  • 56. چارچوب‌های کلی برای استفاده از مدل‌های پایه در رگرسیون نمادین
  • 57. رویکردهای مبتنی بر Prompt Engineering برای رگرسیون نمادین
  • 58. تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از مدل‌های پایه
  • 59. فیلتر کردن و انتخاب کاندیداهای معادلات از خروجی مدل پایه
  • 60. ارزیابی اولیه مدل‌های مبتنی بر مدل پایه برای رگرسیون نمادین
  • 61. چالش‌های مقایسه خروجی مدل پایه با واقعیت
  • 62. تنظیم دقیق مدل‌های پایه برای وظایف رگرسیون نمادین
  • 63. بهره‌برداری از دانش ضمنی مدل‌های پایه
  • 64. تحلیل معنایی و ساختاری معادلات توسط مدل‌های پایه
  • 65. معرفی مفهوم تقطیر مدل پایه برای رگرسیون نمادین
  • 66. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): مبانی و اهداف
  • 67. چرا به تقطیر مدل پایه برای رگرسیون نمادین نیاز داریم؟
  • 68. تقطیر مدل پایه برای افزایش کارایی داده در رگرسیون نمادین
  • 69. استراتژی‌های تقطیر: معلم-دانش‌آموز (Teacher-Student)
  • 70. تولید برچسب‌های شبه (Pseudo-labeling) توسط مدل پایه
  • 71. خود-آموزی (Self-training) با استفاده از مدل‌های پایه
  • 72. داده‌افزایی (Data Augmentation) غنی شده با مدل پایه
  • 73. انتخاب نمونه‌های با کیفیت از داده‌های تولید شده
  • 74. معماری‌های هدف برای مدل‌های تقطیر شده رگرسیون نمادین
  • 75. آموزش مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر برای رگرسیون نمادین
  • 76. حلقه‌های بازخورد در فرآیند تقطیر تکراری
  • 77. تقطیر برای پیچیدگی کمتر و تفسیرپذیری بیشتر
  • 78. استفاده از دانش توزیع احتمال مدل پایه
  • 79. تکنیک‌های کاهش ابعاد در تقطیر مدل پایه
  • 80. مدیریت نویز و عدم قطعیت در برچسب‌های شبه
  • 81. تقطیر دانش استدلالی و ساختاری
  • 82. معیارهای ارزیابی کارایی داده پس از تقطیر
  • 83. مقایسه با روش‌های سنتی کارایی داده
  • 84. طراحی تابع زیان (Loss Function) برای تقطیر رگرسیون نمادین
  • 85. بهینه‌سازی فرآیند تقطیر برای رگرسیون نمادین
  • 86. تحلیل حساسیت پارامترهای تقطیر
  • 87. ملاحظات محاسباتی در فرآیند تقطیر
  • 88. مثال موردی: پیاده‌سازی تقطیر مدل پایه برای یک مجموعه داده
  • 89. نقش تعمیم‌پذیری (Generalization) در مدل‌های تقطیر شده
  • 90. چالش‌های پیشرفته در تقطیر دانش نمادین
  • 91. کاربردهای رگرسیون نمادین در فیزیک
  • 92. کشف قوانین شیمیایی و بیولوژیکی
  • 93. بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی با رگرسیون نمادین
  • 94. رگرسیون نمادین برای مدل‌سازی مالی و اقتصادی
  • 95. آینده کشف خودکار دانش علمی
  • 96. چالش‌های داده‌های نویزدار و ناقص در عمل
  • 97. ابزارهای متن‌باز و پلتفرم‌های ابری برای EQUATE
  • 98. تحقیقات فعلی و مسیرهای آینده در رگرسیون نمادین با مدل‌های پایه
  • 99. محدودیت‌ها و مرزهای فعلی تکنیک EQUATE
  • 100. خلاصه و جمع‌بندی: آینده هوش مصنوعی برای علم

📚 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.