, ,

کتاب راز عمق شبکه: تجمیع هوشمند اطلاعات با یادگیری ماشین توزیع‌شده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 راز عمق شبکه: تجمیع هوشمند اطلاعات با یادگیری ماشین توزیع‌شده

موضوع کلی: یادگیری توزیع‌شده

موضوع میانی: تجمیع اطلاعات در شبکه‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 2. معرفی شبکه‌های هوشمند و تجمیع اطلاعات
  • 3. مروری بر مقاله "Networked Information Aggregation via Machine Learning"
  • 4. مفاهیم پایه شبکه‌های کامپیوتری
  • 5. معماری‌های شبکه و پروتکل‌های ارتباطی
  • 6. آشنایی با الگوریتم‌های اجماع
  • 7. مبانی یادگیری ماشین: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 8. یادگیری ماشین: درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی
  • 9. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
  • 10. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 11. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 12. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 13. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 14. مبانی آمار و احتمال در یادگیری ماشین
  • 15. توزیع‌های احتمالاتی و کاربرد آن‌ها
  • 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 18. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 20. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 21. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون
  • 22. یادگیری توزیع‌شده: مفاهیم و چالش‌ها
  • 23. مزایای یادگیری توزیع‌شده نسبت به یادگیری متمرکز
  • 24. معماری‌های یادگیری توزیع‌شده (Federated Learning, Distributed Learning)
  • 25. یادگیری فدرال: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 26. انتخاب مدل در یادگیری فدرال
  • 27. تجمیع مدل‌های فدرال (Federated Averaging)
  • 28. محاسبه گرادیان در یادگیری توزیع‌شده
  • 29. چالش‌های ناهمگونی داده در یادگیری فدرال
  • 30. الگوریتم‌های جبران ناهمگونی داده
  • 31. حریم خصوصی در یادگیری توزیع‌شده
  • 32. حملات استنتاج عضویت (Membership Inference Attacks)
  • 33. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 34. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 35. مبانی رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 36. کاربردهای رمزنگاری همومورفیک در یادگیری توزیع‌شده
  • 37. تجمیع امن گرادیان‌ها
  • 38. مقاوم‌سازی یادگیری توزیع‌شده در برابر حملات
  • 39. حملات توسط گره‌های مخرب (Byzantine Attacks)
  • 40. الگوریتم‌های تحمل خطای بیزانسی (Byzantine Fault Tolerance)
  • 41. تراکم مدل (Model Compression)
  • 42. کاهش حجم مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. هرس کردن (Pruning) شبکه‌های عصبی
  • 44. کوانتیزاسیون (Quantization) وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 45. دانش تقطیری (Knowledge Distillation)
  • 46. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 47. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 48. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 49. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 50. ادغام اطلاعات از منابع مختلف
  • 51. تجمیع اطلاعات حسی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 52. فیلتر کالمن (Kalman Filter)
  • 53. فیلتر ذره‌ای (Particle Filter)
  • 54. الگوریتم‌های تخمین حالت (State Estimation)
  • 55. تئوری اطلاعات و کاربرد آن در تجمیع اطلاعات
  • 56. معیارهای اندازه‌گیری اطلاعات (Entropy, Mutual Information)
  • 57. الگوریتم‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 58. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 59. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis)
  • 60. نقشه‌سازی خودسازمان‌ده (Self-Organizing Maps)
  • 61. تجمیع اطلاعات در اینترنت اشیا (IoT)
  • 62. کاربردهای یادگیری توزیع‌شده در شهر هوشمند
  • 63. تجمیع اطلاعات در خودروهای خودران
  • 64. تجمیع اطلاعات در سیستم‌های سلامت هوشمند
  • 65. تجمیع اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 66. شناسایی ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 67. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
  • 68. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
  • 69. تشخیص الگو (Pattern Recognition)
  • 70. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
  • 71. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 72. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 73. تجمیع اطلاعات در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 74. فیلتر مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 75. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 76. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 77. شبکه‌های رقیب مولد (Generative Adversarial Networks)
  • 78. تولید داده‌های مصنوعی برای یادگیری توزیع‌شده
  • 79. معرفی ابزارهای شبیه‌سازی شبکه‌های توزیع‌شده
  • 80. شبیه‌سازی یادگیری فدرال با استفاده از Flower
  • 81. شبیه‌سازی حملات و دفاع‌ها در یادگیری توزیع‌شده
  • 82. تحلیل عملکرد و مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 83. مباحث پیشرفته در یادگیری فدرال
  • 84. یادگیری فدرال شخصی‌سازی‌شده (Personalized Federated Learning)
  • 85. یادگیری فدرال ناهمزمان (Asynchronous Federated Learning)
  • 86. یادگیری فدرال متمرکز بر دستگاه (On-Device Federated Learning)
  • 87. ادغام یادگیری فدرال با بلاک‌چین (Blockchain)
  • 88. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری توزیع‌شده با بلاک‌چین
  • 89. چالش‌های قانونی و اخلاقی در یادگیری توزیع‌شده
  • 90. آینده یادگیری توزیع‌شده و کاربردهای آن
  • 91. مباحث تحقیقاتی در زمینه تجمیع اطلاعات در شبکه‌های هوشمند
  • 92. مقایسه الگوریتم‌های تجمیع اطلاعات از نظر دقت و کارایی
  • 93. ارائه یک پروژه عملی در زمینه یادگیری توزیع‌شده
  • 94. پیاده‌سازی یک سیستم تجمیع اطلاعات در یک شبکه حسگر بی‌سیم
  • 95. ارزیابی عملکرد سیستم پیاده‌سازی شده
  • 96. بهینه‌سازی سیستم تجمیع اطلاعات
  • 97. ارائه راهکارهای بهبود امنیت و حریم خصوصی
  • 98. بررسی کاربردهای تجاری یادگیری توزیع‌شده
  • 99. مطالعه موردی: استفاده از یادگیری فدرال در یک شرکت بزرگ
  • 100. بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی یادگیری فدرال در صنعت

📚 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 راز عمق شبکه: تجمیع هوشمند اطلاعات با یادگیری ماشین توزیع‌شده”

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

پیمایش به بالا