کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی بلند-کوتاه مدت (LSTM)
, ,

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی بلند-کوتاه مدت (LSTM)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017201 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 تحلیل الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی بلند-کوتاه مدت (LSTM)

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی زبان انگلیسی: الفبا و تلفظ
  • 2. مبانی زبان انگلیسی: کلمات رایج و فعل‌های اساسی
  • 3. مبانی زبان انگلیسی: ساختار جمله ساده
  • 4. مبانی زبان انگلیسی: ضمایر و صفت‌ها
  • 5. مبانی زبان انگلیسی: حروف اضافه و حرف ربط
  • 6. مبانی زبان انگلیسی: زمان حال ساده و استمراری
  • 7. مبانی زبان انگلیسی: زمان گذشته ساده و استمراری
  • 8. مبانی زبان انگلیسی: زمان آینده ساده و استمراری
  • 9. مبانی زبان انگلیسی: افعال مدال (Modal Verbs)
  • 10. مبانی زبان انگلیسی: جملات شرطی (Conditional Sentences)
  • 11. مبانی زبان انگلیسی: افعال مجهول (Passive Voice)
  • 12. مبانی زبان انگلیسی: جملات امری و سوالی
  • 13. مبانی زبان انگلیسی: درک متن و استخراج اطلاعات کلیدی
  • 14. مبانی زبان انگلیسی: فنون خلاصه‌نویسی و پارافریز
  • 15. مبانی زبان انگلیسی: واژگان پایه در حوزه فناوری
  • 16. مبانی زبان انگلیسی: واژگان پایه در حوزه علوم کامپیوتر
  • 17. مبانی زبان انگلیسی: واژگان پایه در حوزه مهندسی
  • 18. مبانی زبان انگلیسی: مهارت شنیداری: گوش دادن به مکالمات روزمره
  • 19. مهارت شنیداری: گوش دادن به پادکست‌های آموزشی
  • 20. مهارت شنیداری: گوش دادن به سخنرانی‌های کوتاه
  • 21. مهارت گفتاری: معرفی خود و بیان ایده‌های اولیه
  • 22. مهارت گفتاری: مشارکت در بحث‌های ساده
  • 23. مهارت نوشتاری: نوشتن پاراگراف‌های کوتاه
  • 24. مهارت نوشتاری: نوشتن ایمیل‌های رسمی و غیررسمی
  • 25. اصطلاحات رایج در مکاتبات حرفه‌ای
  • 26. اصطلاحات رایج در ارائه‌های فنی
  • 27. مقدمه‌ای بر مهندسی و نقش آن
  • 28. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و شاخه‌های آن
  • 29. مفاهیم پایه در حوزه داده‌ها
  • 30. انواع مختلف داده‌ها در مهندسی
  • 31. اصول اولیه الگوریتم‌ها
  • 32. تعریف الگوریتم و ویژگی‌های آن
  • 33. نمایش الگوریتم‌ها (شبه کد، فلوچارت)
  • 34. پیچیدگی الگوریتمی (Big O Notation)
  • 35. تحلیل زمانی و فضایی الگوریتم‌ها
  • 36. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
  • 37. ساختار نورون مصنوعی
  • 38. تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • 39. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 40. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 41. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 42. مفهوم تابع زیان (Loss Function)
  • 43. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 45. کاربرد NLP در حوزه‌های مختلف
  • 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های توالی (Sequence Models)
  • 47. نیاز به مدل‌های توالی برای داده‌های متوالی
  • 48. محدودیت‌های مدل‌های توالی ساده (مانند RNN)
  • 49. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 50. نحوه کارکرد RNN و حافظه کوتاه‌مدت آن
  • 51. مشکل محو شدگی گرادیان (Vanishing Gradient) در RNN
  • 52. مشکل انفجار گرادیان (Exploding Gradient) در RNN
  • 53. معرفی معماری LSTM
  • 54. تفاوت LSTM با RNN معمولی
  • 55. اجزای کلیدی LSTM: سلول حافظه (Cell State)
  • 56. اجزای کلیدی LSTM: گیت ورودی (Input Gate)
  • 57. اجزای کلیدی LSTM: گیت فراموشی (Forget Gate)
  • 58. اجزای کلیدی LSTM: گیت خروجی (Output Gate)
  • 59. نحوه جریان اطلاعات در LSTM
  • 60. ریاضیات پشت گیت‌های LSTM
  • 61. فرمول‌های سلول حافظه در LSTM
  • 62. فرمول‌های گیت ورودی در LSTM
  • 63. فرمول‌های گیت فراموشی در LSTM
  • 64. فرمول‌های گیت خروجی در LSTM
  • 65. فرایند پیش‌بینی در LSTM
  • 66. آموزش LSTM: نحوه انطباق پارامترها
  • 67. استفاده از LSTM برای طبقه‌بندی توالی
  • 68. استفاده از LSTM برای تولید توالی
  • 69. استفاده از LSTM برای ترجمه ماشینی
  • 70. استفاده از LSTM برای تحلیل احساسات
  • 71. استفاده از LSTM برای تشخیص الگو در سری‌های زمانی
  • 72. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی LSTM با Python
  • 73. کتابخانه TensorFlow/Keras برای LSTM
  • 74. کتابخانه PyTorch برای LSTM
  • 75. ساخت یک مدل LSTM ساده با Keras
  • 76. ساخت یک مدل LSTM ساده با PyTorch
  • 77. بارگذاری داده‌های سری زمانی
  • 78. پیش‌پردازش داده‌ها برای LSTM
  • 79. تنظیم ابعاد ورودی و خروجی LSTM
  • 80. انتخاب تابع زیان و بهینه‌ساز مناسب
  • 81. تفسیر نتایج آموزش LSTM
  • 82. ارزیابی مدل LSTM (دقت، میانگین مربعات خطا)
  • 83. نکات عملی در کار با LSTM
  • 84. تنظیم فراپارامترهای LSTM (تعداد لایه‌ها، تعداد واحدها)
  • 85. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization) برای LSTM
  • 86. استفاده از LSTM دوطرفه (Bidirectional LSTM)
  • 87. معرفی معماری GRU (Gated Recurrent Unit)
  • 88. تفاوت GRU با LSTM
  • 89. مزایای GRU نسبت به LSTM
  • 90. استفاده از GRU در کاربردهای مختلف
  • 91. مقایسه LSTM و GRU
  • 92. کاربرد LSTM در تحلیل الگوریتم‌های یادگیری عمیق
  • 93. درک مقالات علمی مرتبط با LSTM
  • 94. تکنیک‌های واژگان‌سازی (Tokenization) در NLP
  • 95. کدگذاری متون (Word Embeddings)
  • 96. استفاده از Word2Vec و GloVe با LSTM
  • 97. پردازش متن‌های طولانی با LSTM
  • 98. مدل‌های زبانی مبتنی بر LSTM
  • 99. پیاده‌سازی کاربردی LSTM: مثال گام به گام
  • 100. تحلیل نتایج و خطایابی در مدل‌های LSTM

📚 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 تحلیل الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی بلند-کوتاه مدت (LSTM)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا