کتاب از مغز تا ماشین: سفری به دنیای محاسبات طبیعی
, ,

کتاب از مغز تا ماشین: سفری به دنیای محاسبات طبیعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019710 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 از مغز تا ماشین: سفری به دنیای محاسبات طبیعی

موضوع کلی: هوش محاسباتی

موضوع میانی: اصول محاسبات الهام‌گرفته از طبیعت

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات طبیعی: الهام از طبیعت
  • 2. تاریخچه هوش محاسباتی: از سایبرنتیک تا امروز
  • 3. تفاوت هوش محاسباتی و هوش مصنوعی کلاسیک
  • 4. مفهوم جستجو، بهینه‌سازی و یادگیری
  • 5. فضاهای جستجو و مناظر شایستگی (Fitness Landscapes)
  • 6. مسئله فروشنده دوره‌گرد: یک مثال کلاسیک
  • 7. پیچیدگی محاسباتی: مسائل P، NP و NP-Hard
  • 8. مفهوم الگوریتم‌های هیوریستیک و متاهیوریستیک
  • 9. بازنمایی (Representation): کلید حل مسئله
  • 10. ارزیابی عملکرد: معیارها و روش‌ها
  • 11. مفهوم اکتشاف (Exploration) و استخراج (Exploitation)
  • 12. قضیه "No Free Lunch" در بهینه‌سازی
  • 13. الهام از تکامل: نظریه داروین و انتخاب طبیعی
  • 14. الهام از مغز: ساختار و عملکرد نورون‌ها
  • 15. الهام از جوامع: هوش جمعی در طبیعت
  • 16. مقدمه‌ای بر محاسبات تکاملی
  • 17. الگوریتم ژنتیک: چارچوب اصلی
  • 18. رمزگذاری و بازنمایی کروموزوم: باینری، حقیقی و …
  • 19. جمعیت اولیه: اندازه و روش تولید
  • 20. تابع شایستگی (Fitness Function): طراحی و اهمیت
  • 21. عملگرهای انتخاب (Selection): چرخ رولت، مسابقه‌ای و رتبه‌ای
  • 22. عملگر تقاطع (Crossover): تک نقطه‌ای، دو نقطه‌ای و یکنواخت
  • 23. عملگر جهش (Mutation): تغییرات تصادفی
  • 24. پارامترهای الگوریتم ژنتیک: نرخ جهش و تقاطع
  • 25. شرایط توقف و همگرایی
  • 26. حل مسئله فروشنده دوره‌گرد با الگوریتم ژنتیک
  • 27. محدودیت‌ها و چالش‌های الگوریتم ژنتیک
  • 28. همگرایی زودرس و روش‌های مقابله با آن
  • 29. برنامه‌ریزی ژنتیک (Genetic Programming): تکامل برنامه‌ها
  • 30. بازنمایی درختی در برنامه‌ریزی ژنتیک
  • 31. مجموعه توابع و پایانه‌ها (Terminals)
  • 32. عملگرهای تقاطع و جهش در برنامه‌ریزی ژنتیک
  • 33. مسئله رگرسیون نمادین (Symbolic Regression)
  • 34. استراتژی‌های تکاملی (Evolutionary Strategies)
  • 35. برنامه‌ریزی تکاملی (Evolutionary Programming)
  • 36. سیستم‌های طبقه‌بند‌ی یادگیرنده (Learning Classifier Systems)
  • 37. الگوریتم‌های تکاملی چندهدفه (Multi-Objective)
  • 38. مفهوم جبهه پارتو (Pareto Front)
  • 39. الگوریتم‌های فرهنگی (Cultural Algorithms)
  • 40. کاربردهای عملی محاسبات تکاملی
  • 41. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 42. نورون بیولوژیکی: الهام‌بخش اصلی
  • 43. مدل ریاضی نورون: مک‌کالک-پیتز
  • 44. پرسپترون: ساده‌ترین شبکه عصبی
  • 45. قانون یادگیری پرسپترون و محدودیت‌های آن (مسئله XOR)
  • 46. شبکه‌های عصبی چندلایه (MLP)
  • 47. توابع فعال‌سازی: سیگموئید، تانژانت هیپربولیک، ReLU
  • 48. الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 49. یادگیری در شبکه‌های چندلایه: گرادیان کاهشی
  • 50. بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های جلوگیری از آن
  • 51. تنظیم‌سازی (Regularization): L1 و L2
  • 52. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 53. بهینه‌سازی یادگیری: نرخ یادگیری و مومنتوم
  • 54. شبکه‌های عصبی هاپفیلد (Hopfield Networks)
  • 55. حافظه تداعی‌گر (Associative Memory)
  • 56. مفهوم انرژی در شبکه‌های هاپفیلد
  • 57. ماشین بولتزمن (Boltzmann Machine)
  • 58. شبکه‌های عصبی رقابتی (Competitive Learning)
  • 59. نقشه‌های خودسازمانده (Self-Organizing Maps – SOM)
  • 60. معماری و الگوریتم یادگیری کوهونن (Kohonen)
  • 61. شبکه‌های با تابع پایه شعاعی (Radial Basis Function – RBF)
  • 62. یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 66. نورون‌های اسپایکی (Spiking Neural Networks)
  • 67. مدل‌سازی مغز و علوم اعصاب محاسباتی
  • 68. کاربردهای شبکه‌های عصبی در بازشناسی الگو
  • 69. کاربردهای شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 70. مقدمه‌ای بر هوش جمعی
  • 71. اصل خودسازماندهی در سیستم‌های طبیعی
  • 72. بهینه‌سازی کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization – ACO)
  • 73. رد فرومون (Pheromone Trail) و ارتباط غیرمستقیم
  • 74. الگوریتم ACO برای مسئله فروشنده دوره‌گرد
  • 75. به‌روزرسانی فرومون: تبخیر و تقویت
  • 76. انواع الگوریتم‌های مورچگان
  • 77. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization – PSO)
  • 78. مفهوم ذره، سرعت و موقعیت
  • 79. بهترین موقعیت شخصی (pbest) و بهترین موقعیت سراسری (gbest)
  • 80. معادلات حرکت و به‌روزرسانی در PSO
  • 81. توپولوژی‌های همسایگی در PSO
  • 82. مقایسه PSO با الگوریتم ژنتیک
  • 83. الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی (Artificial Bee Colony – ABC)
  • 84. الگوریتم کرم شب‌تاب (Firefly Algorithm)
  • 85. کاربردهای هوش جمعی در رباتیک و لجستیک
  • 86. مقدمه‌ای بر سیستم‌های ایمنی مصنوعی (Artificial Immune Systems – AIS)
  • 87. الهام از سیستم ایمنی بدن انسان
  • 88. الگوریتم انتخاب کلونال (Clonal Selection)
  • 89. الگوریتم انتخاب منفی (Negative Selection)
  • 90. شبکه‌های ایمنی (Immune Networks)
  • 91. مقدمه‌ای بر حیات مصنوعی (Artificial Life)
  • 92. اتوماتای سلولی (Cellular Automata)
  • 93. بازی زندگی کانوی (Conway's Game of Life)
  • 94. منطق فازی (Fuzzy Logic): مدیریت عدم قطعیت
  • 95. سیستم‌های استنتاج فازی (Fuzzy Inference Systems)
  • 96. سیستم‌های ترکیبی (Hybrid Systems): قدرت ترکیب پارادایم‌ها
  • 97. سیستم‌های نورو-فازی (Neuro-Fuzzy Systems)
  • 98. ترکیب الگوریتم‌های ژنتیک و شبکه‌های عصبی
  • 99. مطالعات موردی: کاربردهای واقعی هوش محاسباتی
  • 100. اخلاق در هوش محاسباتی و آینده این حوزه

📚 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 از مغز تا ماشین: سفری به دنیای محاسبات طبیعی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا