کتاب طراحی و عملیات شبکه‌های عصبی عمیق با رویکرد عملی
, ,

کتاب طراحی و عملیات شبکه‌های عصبی عمیق با رویکرد عملی

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000018462 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 طراحی و عملیات شبکه‌های عصبی عمیق با رویکرد عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی محاسبات و معماری کامپیوتر
  • 2. مروری بر کتاب "Wei dian nao cheng shi she ji yu cao zuo" و رویکرد آن
  • 3. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 4. آشنایی با شبکه‌های عصبی و الهام از زیست‌شناسی
  • 5. معرفی انواع شبکه‌های عصبی (MLP, CNN, RNN)
  • 6. جبر خطی و کاربرد آن در شبکه‌های عصبی
  • 7. حسابان و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 8. آشنایی با ابزارهای برنامه‌نویسی (Python, TensorFlow, PyTorch)
  • 9. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای شبکه‌های عصبی
  • 10. ساختارهای داده و الگوریتم‌های پایه مورد نیاز
  • 11. معرفی Tensor و عملیات پایه در TensorFlow
  • 12. معرفی Variable و ساختار مدل در TensorFlow
  • 13. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده (Perceptron)
  • 14. تابع فعال‌سازی (Activation Function) و انواع آن
  • 15. معرفی تابع هزینه (Loss Function) و انتخاب مناسب آن
  • 16. الگوریتم Backpropagation و مفهوم Gradient Descent
  • 17. بهینه‌سازی Gradient Descent: Momentum, Adam
  • 18. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش شبکه‌های عصبی
  • 19. تقسیم‌بندی داده‌ها: Train, Validation, Test
  • 20. معیارهای ارزیابی مدل (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 21. Overfitting و Underfitting: تشخیص و راه‌حل‌ها
  • 22. Regularization: L1, L2, Dropout
  • 23. بهینه‌سازی Hyperparameter و روش‌های مختلف آن
  • 24. معرفی CNN و کاربرد آن در پردازش تصویر
  • 25. عملگر Convolution و انواع آن
  • 26. عملگر Pooling و انواع آن
  • 27. معماری‌های معروف CNN (LeNet, AlexNet, VGGNet)
  • 28. پیاده‌سازی CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 29. Transfer Learning و استفاده از شبکه‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 30. CNN برای تشخیص اشیا (Object Detection)
  • 31. CNN برای تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 32. معرفی RNN و کاربرد آن در پردازش زبان طبیعی
  • 33. مفهوم Recurrent connection و Hidden state
  • 34. انواع RNN (Simple RNN, LSTM, GRU)
  • 35. پیاده‌سازی RNN برای پردازش متن
  • 36. Embeddings و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 37. RNN برای تولید متن
  • 38. شبکه‌های عصبی ترتیبی (Sequence Models)
  • 39. معرفی شبکه‌های Attention و مکانیسم‌های آن
  • 40. Transformer و معماری آن
  • 41. Transformer برای پردازش زبان طبیعی
  • 42. Self-Supervised Learning
  • 43. Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 44. Variational Autoencoders (VAEs)
  • 45. Autoencoders و کاربردهای آن
  • 46. تبدیل داده و مهندسی ویژگی
  • 47. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 48. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 49. پردازش زبان طبیعی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 50. پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی
  • 51. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 52. مقدمه‌ای بر Reinforcement Learning
  • 53. Markov Decision Process (MDP)
  • 54. Q-learning
  • 55. Deep Q-Network (DQN)
  • 56. Policy Gradients
  • 57. Actor-Critic Methods
  • 58. مبانی معماری‌های سخت‌افزاری کامپیوتر برای یادگیری عمیق (GPU, TPU)
  • 59. بهینه‌سازی مدل برای اجرا روی سخت‌افزار
  • 60. مدل‌های بزرگ زبان
  • 61. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 62. آشنایی با شبکه‌های عصبی سیامی (Siamese Networks)
  • 63. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 64. معرفی کتابخانه‌های تخصصی (Keras, Fastai)
  • 65. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص چهره
  • 66. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص صدا
  • 67. کاربرد شبکه‌های عصبی در پزشکی
  • 68. کاربرد شبکه‌های عصبی در صنعت
  • 69. کاربرد شبکه‌های عصبی در علوم داده
  • 70. ساخت و آموزش مدل‌های بزرگ
  • 71. فرایند مهندسی مدل
  • 72. آزمایش A/B
  • 73. استقرار مدل (Model Deployment)
  • 74. مفاهیم امنیت در شبکه‌های عصبی
  • 75. توضیح‌پذیری شبکه‌های عصبی
  • 76. مشکلات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 77. مقایسه کتابخانه های یادگیری عمیق
  • 78. مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده و تنظیم دقیق
  • 79. ترکیب انواع شبکه‌های عصبی
  • 80. بررسی مقالات علمی جدید در حوزه یادگیری عمیق
  • 81. مسابقات و چالش‌های یادگیری ماشین
  • 82. آشنایی با روش‌های افزایش سرعت آموزش
  • 83. مبانی محاسبات موازی و توزیع‌شده برای شبکه‌های عصبی
  • 84. مدیریت حافظه در شبکه‌های عصبی
  • 85. طراحی معماری شبکه عصبی با توجه به نیازهای مسئله
  • 86. ابزارهای مانیتورینگ و اشکال‌زدایی مدل
  • 87. ارزیابی ریسک و قابلیت اطمینان مدل
  • 88. مفاهیم DevOps در هوش مصنوعی
  • 89. اتوماسیون فرایند آموزش و استقرار مدل
  • 90. آشنایی با مفاهیم Blockchain و کاربرد آن در هوش مصنوعی
  • 91. مقدمه ای بر متاورس و کاربرد یادگیری عمیق در آن
  • 92. فناوری‌های نوین و آینده هوش مصنوعی
  • 93. ارتباط هوش مصنوعی با سایر حوزه‌ها
  • 94. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
  • 95. مروری بر کارهای پایانی دوره و پروژه‌های عملی
  • 96. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 97. معرفی منابع بیشتر برای یادگیری
  • 98. چشم‌انداز و مسیر پیشرفت در حوزه 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب طراحی و عملیات شبکه‌های عصبی عمیق با رویکرد عملی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا