کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
, ,

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016650 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر انگلیسی فنی برای مهندسان
  • 2. واژگان کلیدی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 3. مفاهیم اساسی جبر خطی: واژگان مربوط به بردارها، ماتریس‌ها و تانسورها
  • 4. زبان حسابان برای شبکه‌های عصبی: مشتقات و گرادیان‌ها
  • 5. تشریح مفهوم پرسپترون: ورودی‌ها، وزن‌ها، بایاس و فعال‌سازی
  • 6. توصیف یک شبکه عصبی: لایه‌ها، نودها و اتصالات
  • 7. واژگان توابع هزینه (Loss Functions) و بهینه‌سازی
  • 8. اصطلاحات مربوط به گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و پس‌انتشار (Backpropagation)
  • 9. درک مفاهیم Epoch، Batch و Iteration
  • 10. مفهوم نرخ یادگیری (Learning Rate): واژگان و عبارت‌ها
  • 11. واژگان مربوط به مجموعه داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 12. توصیف مراحل پیش‌پردازش داده‌ها به زبان انگلیسی
  • 13. استفاده از صدای مجهول (Passive Voice) در توصیفات فنی
  • 14. حروف اضافه مکان و عملکرد در دیاگرام‌های سیستمی
  • 15. اصطلاحات مربوط به بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 16. انگیزه‌های پیدایش CNN: از تصاویر تا استخراج ویژگی
  • 17. معرفی لایه کانولوشنی: اصطلاحات کلیدی
  • 18. توصیف مفاهیم کرنل (Kernel)، فیلتر (Filter) و نقشه ویژگی (Feature Map)
  • 19. تشریح Stride و Padding: واژگان و کاربردها
  • 20. زبان توصیفی برای بصری‌سازی عملیات کانولوشن
  • 21. درک مفهوم میدان پذیرش (Receptive Field)
  • 22. توضیح اشتراک‌گذاری وزن (Weight Sharing) و مزایای آن
  • 23. توابع فعال‌سازی: زبان توصیف عدم خطی بودن (Non-linearity)
  • 24. تابع ReLU و انواع آن: واژگان و مقایسه
  • 25. لایه ادغام (Pooling Layer): مقایسه Max Pooling و Average Pooling
  • 26. توصیف مفاهیم کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و نمونه‌برداری کاهشی (Downsampling)
  • 27. لایه تماماً متصل (Fully Connected Layer): اتصال ویژگی‌ها به خروجی
  • 28. تشریح آناتومی یک CNN کلاسیک
  • 29. واژگان مربوط به تانسورهای ورودی و خروجی
  • 30. چگونگی توضیح جریان داده در یک CNN
  • 31. نقش تابع Softmax در طبقه‌بندی
  • 32. تحلیل خروجی: Logits، احتمالات و پیش‌بینی‌ها
  • 33. افعال عبارتی رایج در توضیحات CNN (مانند pass through, feed into)
  • 34. مقایسه شبکه‌های عصبی متراکم (Dense) و کانولوشنی
  • 35. واژگان مربوط به پارامترها و هایپرپارامترها
  • 36. توصیف ابعاد و شکل (Shape) تانسورها در هر لایه
  • 37. مطالعه موردی: توصیف معماری LeNet-5
  • 38. مقدمه‌ای بر معماری‌های مدرن CNN
  • 39. مطالعه موردی: تشریح معماری AlexNet
  • 40. VGGNet: زبان توصیف "عمق" و "سادگی"
  • 41. توضیح بلوک‌های باقی‌مانده (Residual Blocks) در ResNet
  • 42. GoogLeNet و ماژول Inception: واژگان پیشرفته
  • 43. DenseNet: تشریح مفهوم "استفاده مجدد از ویژگی" (Feature Reuse)
  • 44. زبان مربوط به یادگیری انتقال (Transfer Learning): مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 45. توصیف تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 46. منظم‌سازی (Regularization) در CNN: توضیح Dropout و L2 Regularization
  • 47. درک مفهوم Batch Normalization: هدف و عبارت‌پردازی
  • 48. مقایسه معماری‌های مختلف CNN: استفاده از صفات تفضیلی و عالی
  • 49. MobileNet و EfficientNets: زبان توصیف بهره‌وری محاسباتی
  • 50. مقدمه‌ای بر مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) در بینایی ماشین
  • 51. توصیف شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید تصویر
  • 52. توضیح شبکه‌های کاملاً کانولوشنی (FCN) برای بخش‌بندی
  • 53. واژگان مربوط به بینایی کامپیوتر: از پیکسل تا معنا
  • 54. چگونه در مورد پیچیدگی محاسباتی یک مدل صحبت کنیم
  • 55. توصیف گلوگاه‌ها (Bottlenecks) در معماری‌های شبکه
  • 56. زبان فنی برای مدل‌های سبک (Lightweight Models)
  • 57. راهنمای خواندن مستندات فنی: TensorFlow و Keras
  • 58. راهنمای خواندن مستندات فنی: PyTorch
  • 59. چگونه یک توصیف واضح از مدل بنویسیم
  • 60. ساختاربندی یک گزارش فنی برای پروژه CNN
  • 61. خواندن و خلاصه‌نویسی یک مقاله پژوهشی در زمینه CNN
  • 62. ارجاع‌دهی و پرهیز از سرقت ادبی در نوشتار فنی
  • 63. زمان‌های افعال برای توصیف آزمایش‌ها و نتایج
  • 64. آماده‌سازی یک ارائه در مورد مدل CNN شما
  • 65. استفاده از ابزارهای بصری: توصیف نمودارها، چارت‌ها و دیاگرام‌ها
  • 66. واژگان مربوط به وظیفه طبقه‌بندی تصویر (Image Classification)
  • 67. اصطلاحات تشخیص اشیاء (Object Detection): جعبه‌های مرزی (Bounding Boxes) و IoU
  • 68. بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation): توصیف طبقه‌بندی در سطح پیکسل
  • 69. زبان تحلیل تصاویر پزشکی با CNN
  • 70. اصطلاحات کلیدی سیستم‌های تشخیص چهره
  • 71. واژگان مربوط به پردازش زبان طبیعی (NLP) با CNN
  • 72. کاربرد CNN در تحلیل سری‌های زمانی: واژگان مرتبط
  • 73. توصیف کد پایتون برای پیاده‌سازی CNN
  • 74. نحوه گزارش‌دهی نتایج آزمایش‌ها به زبان انگلیسی
  • 75. عبارات مفید برای بخش بحث و نتیجه‌گیری (Discussion and Conclusion) در مقالات
  • 76. معیارهای ارزیابی عملکرد: توضیح Accuracy، Precision و Recall
  • 77. راهنمای واژگانی ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 78. درک منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC): واژگان مناسب
  • 79. توصیف منحنی‌های یادگیری (Learning Curves) برای تشخیص مشکلات مدل
  • 80. زبان مربوط به استقرار مدل (Model Deployment) و تولید
  • 81. بحث در مورد تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput) مدل
  • 82. ملاحظات اخلاقی: بحث در مورد سوگیری (Bias) در CNN
  • 83. محدودیت‌های CNN: بیان نقاط ضعف به زبان فنی
  • 84. روندهای آینده در شبکه‌های کانولوشنی: زبان گمانه‌زنی
  • 85. مهندسی مشارکتی: زبان پروژه‌های تیمی و بازبینی کد (Code Review)
  • 86. واژگان مربوط به بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 87. توضیح حملات تخاصمی (Adversarial Attacks) بر روی CNN
  • 88. زبان مربوط به یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) در بینایی
  • 89. مفاهیم Explainable AI (XAI) برای CNN: توصیف Heatmaps و CAM
  • 90. مقایسه CNN با Vision Transformers (ViT): واژگان مقایسه‌ای
  • 91. اصطلاحات مربوط به محاسبات توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 92. واژگان مربوط به فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل
  • 93. عبارات کاربردی برای شرکت در کنفرانس‌های علمی و پرسش و پاسخ
  • 94. مرور دوره و تثبیت واژگان پروژه نهایی
  • 95. **CNN Architectures: Understanding and Using Common Layer Types (Pooling, Activation, Normalization)**
  • 96. **Data Augmentation Techniques: Expanding Datasets and Improving Model Generalization – Vocabulary and Phrases**
  • 97. **CNN Implementation and Frameworks: TensorFlow/Keras, PyTorch – Technical Terminology**
  • 98. **Evaluating CNN Performance: Metrics, Interpretability, and English for Reporting Results**
  • 99. **Transfer Learning with CNNs: Leveraging Pre-trained Models – Terminology and Practical Application**
  • 100. **Ethical Considerations and Biases in CNNs: Vocabulary for Discussing Responsible AI Development**

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا