سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ضمنی شهری: ساخت مدل‌های پیش‌بینی یکپارچه با ترنسفورمرهای دیفیوژن

کتاب یادگیری ضمنی شهری: ساخت مدل‌های پیش‌بینی یکپارچه با ترنسفورمرهای دیفیوژن

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 یادگیری ضمنی شهری: ساخت مدل‌های پیش‌بینی یکپارچه با ترنسفورمرهای دیفیوژن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده مکانی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای پروفایل‌سازی و تحلیل شهری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی علوم داده مکانی و GIS
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری عمیق: مفاهیم پایه و کاربردها
  • 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): معماری و پیاده‌سازی
  • 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 6. معرفی داده‌های شهری: انواع و منابع داده
  • 7. پیش‌پردازش داده‌های مکانی: تمیزسازی و نرمال‌سازی
  • 8. مهندسی ویژگی برای داده‌های شهری
  • 9. تجسم داده‌های شهری با استفاده از ابزارهای مختلف
  • 10. آشنایی با ترنسفورمرها: معماری و عملکرد
  • 11. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
  • 12. خود-توجه (Self-Attention) و توجه متقابل (Cross-Attention)
  • 13. انکودرها و دیکودرهای ترنسفورمری
  • 14. مبانی مدل‌های دیفیوژن: از نویز تا بازسازی
  • 15. فرآیند انتشار مستقیم (Forward Diffusion Process)
  • 16. فرآیند انتشار معکوس (Reverse Diffusion Process)
  • 17. معرفی مدل‌های دیفیوژن احتمالی (Probabilistic Diffusion Models)
  • 18. تابع ضرر (Loss Function) در مدل‌های دیفیوژن
  • 19. روش‌های نمونه‌برداری از مدل‌های دیفیوژن
  • 20. یادگیری ضمنی (In-Context Learning): مفاهیم و کاربردها
  • 21. یادگیری متا (Meta-Learning) و ارتباط آن با یادگیری ضمنی
  • 22. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در مدل‌های یادگیری ضمنی
  • 23. پروفایل‌سازی شهری: مفاهیم و اهمیت
  • 24. روش‌های سنتی پروفایل‌سازی شهری
  • 25. محدودیت‌های روش‌های سنتی پروفایل‌سازی شهری
  • 26. معرفی مقاله "Urban In-Context Learning"
  • 27. معماری کلی مدل پیشنهادی در مقاله
  • 28. نقش ترنسفورمرها در مدل "Urban In-Context Learning"
  • 29. نقش مدل‌های دیفیوژن در مدل "Urban In-Context Learning"
  • 30. پیاده‌سازی مرحله پیش‌آموزش (Pretraining)
  • 31. پیاده‌سازی مرحله استنتاج (Inference)
  • 32. استفاده از ماسک‌گذاری (Masking) در مدل "Urban In-Context Learning"
  • 33. بهبود عملکرد مدل با استفاده از ماسک‌گذاری
  • 34. ارزیابی مدل "Urban In-Context Learning"
  • 35. معیارهای ارزیابی عملکرد در پروفایل‌سازی شهری
  • 36. مقایسه مدل "Urban In-Context Learning" با روش‌های دیگر
  • 37. تحلیل نتایج تجربی در مقاله
  • 38. بررسی نقاط قوت و ضعف مدل پیشنهادی
  • 39. کاربردهای مدل "Urban In-Context Learning" در شهرسازی
  • 40. کاربردهای مدل در برنامه‌ریزی حمل و نقل شهری
  • 41. کاربردهای مدل در مدیریت بحران‌های شهری
  • 42. کاربردهای مدل در تحلیل جرایم شهری
  • 43. کاربردهای مدل در تحلیل کیفیت هوا
  • 44. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز برای مدل
  • 45. انتخاب داده‌های آموزشی مناسب
  • 46. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای مدل
  • 47. بهینه‌سازی مدل برای عملکرد بهتر
  • 48. تطبیق مدل با داده‌های جدید
  • 49. حل مشکلات مربوط به کمبود داده
  • 50. غلبه بر چالش‌های مربوط به داده‌های ناهمگن
  • 51. مقابله با بایاس (Bias) در داده‌های شهری
  • 52. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 53. روش‌های تفسیرپذیری مدل "Urban In-Context Learning"
  • 54. استفاده از تکنیک‌های لایزیشن برای فهم مدل
  • 55. بررسی ارتباط بین ویژگی‌ها و پیش‌بینی‌ها
  • 56. مقایسه مدل "Urban In-Context Learning" با مدل‌های قابل تفسیر
  • 57. اخلاق در هوش مصنوعی شهری
  • 58. حریم خصوصی و امنیت داده‌های شهری
  • 59. پاسخگویی و شفافیت در الگوریتم‌های شهری
  • 60. جلوگیری از تبعیض در الگوریتم‌های شهری
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 62. روش‌های پیش‌آموزش خود نظارتی برای داده‌های شهری
  • 63. استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data)
  • 64. بهبود عملکرد مدل با استفاده از یادگیری خود نظارتی
  • 65. معرفی مدل‌های دیفیوژن مشروط (Conditional Diffusion Models)
  • 66. کنترل فرآیند تولید تصویر در مدل‌های دیفیوژن
  • 67. استفاده از اطلاعات جانبی (Side Information) در مدل‌های دیفیوژن
  • 68. تطبیق مدل "Urban In-Context Learning" با مدل‌های دیفیوژن مشروط
  • 69. معرفی شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 70. GANs در مقایسه با مدل‌های دیفیوژن
  • 71. ترکیب GANs و مدل‌های دیفیوژن
  • 72. آینده هوش مصنوعی شهری و پروفایل‌سازی شهری
  • 73. روند‌های جدید در یادگیری عمیق برای داده‌های مکانی
  • 74. چالش‌های پیش روی توسعه مدل‌های هوشمند شهری
  • 75. نقش داده‌های بزرگ (Big Data) در هوش مصنوعی شهری
  • 76. اهمیت همکاری بین رشته‌ای در هوش مصنوعی شهری
  • 77. توسعه پایدار شهری با استفاده از هوش مصنوعی
  • 78. اثرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی شهری
  • 79. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای علوم داده مکانی
  • 80. Geopandas: کار با داده‌های برداری
  • 81. Rasterio: کار با داده‌های رستری
  • 82. Scikit-learn: الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 83. TensorFlow و PyTorch: فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 84. ایجاد یک پروژه پروفایل‌سازی شهری با استفاده از مدل "Urban In-Context Learning"
  • 85. تعریف مسئله و تعیین اهداف پروژه
  • 86. انتخاب داده‌های مناسب برای پروژه
  • 87. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 88. پیاده‌سازی و آموزش مدل "Urban In-Context Learning"
  • 89. ارزیابی عملکرد مدل در پروژه
  • 90. تجزیه و تحلیل نتایج و ارائه گزارش
  • 91. بهبود و بهینه‌سازی مدل برای پروژه
  • 92. توسعه یک رابط کاربری (UI) برای مدل
  • 93. استفاده از مدل در یک برنامه کاربردی عملی
  • 94. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل در پروژه
  • 95. راهکارهای مقابله با محدودیت‌های مدل
  • 96. مستندسازی و اشتراک‌گذاری پروژه
  • 97. مطالعات موردی پروفایل‌سازی شهری با استفاده از یادگیری عمیق
  • 98. بررسی پروژه‌های موفق در زمینه پروفایل‌سازی شهری
  • 99. تحلیل چالش‌ها و راهکارهای پروژه‌های واقعی
  • 100. الهام‌گیری از پروژه‌های موجود برای توسعه مدل‌های جدید

📚 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.