کتاب یادگیری عمیق با جاوا (Deep Learning with Java)
, ,

کتاب یادگیری عمیق با جاوا (Deep Learning with Java)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000024410 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 یادگیری عمیق با جاوا (Deep Learning with Java)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 2. مقدمه ای بر جاوا برای یادگیری عمیق
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 4. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
  • 5. نورون های مصنوعی
  • 6. توابع فعال سازی
  • 7. شبکه های عصبی پیشخور
  • 8. آموزش شبکه های عصبی
  • 9. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 10. بهینه سازی گرادیان نزولی (Gradient Descent)
  • 11. انواع گرادیان نزولی
  • 12. تنظیم نرخ یادگیری
  • 13. تنظیم کننده ها (Optimizers)
  • 14. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 15. لایه های کانولوشن
  • 16. لایه های Pooling
  • 17. معماری های CNN محبوب
  • 18. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 19. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. سلول های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 21. واحدهای بازگشتی دروازه دار (GRU)
  • 22. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 23. شبکه های مولد تخاصمی (GAN)
  • 24. معماری Generator و Discriminator
  • 25. آموزش GAN
  • 26. کاربرد GAN در تولید محتوا
  • 27. تکنیک های تنظیم (Regularization)
  • 28. Dropout
  • 29. Batch Normalization
  • 30. Data Augmentation
  • 31. Early Stopping
  • 32. تنظیم ابر پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 33. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 34. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 35. بهینه سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 36. مقدمه ای بر TensorFlow Java API
  • 37. نصب و راه اندازی TensorFlow Java
  • 38. ساخت مدل های ساده با TensorFlow Java
  • 39. پیاده سازی لایه های کانولوشن با TensorFlow Java
  • 40. پیاده سازی لایه های Pooling با TensorFlow Java
  • 41. پیاده سازی لایه های بازگشتی با TensorFlow Java
  • 42. آموزش مدل ها با TensorFlow Java
  • 43. ارزیابی مدل ها با TensorFlow Java
  • 44. ذخیره و بارگذاری مدل ها با TensorFlow Java
  • 45. مقدمه ای بر DL4J (Deep Learning for Java)
  • 46. نصب و راه اندازی DL4J
  • 47. ساخت مدل های ساده با DL4J
  • 48. پیاده سازی لایه های کانولوشن با DL4J
  • 49. پیاده سازی لایه های Pooling با DL4J
  • 50. پیاده سازی لایه های بازگشتی با DL4J
  • 51. آموزش مدل ها با DL4J
  • 52. ارزیابی مدل ها با DL4J
  • 53. ذخیره و بارگذاری مدل ها با DL4J
  • 54. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 55. تشخیص اشیاء
  • 56. قطعه بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 57. تولید تصویر
  • 58. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 59. تحلیل احساسات
  • 60. ترجمه ماشینی
  • 61. تولید متن
  • 62. مدل های زبانی
  • 63. مدل های embedding (Word2Vec, GloVe)
  • 64. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده های سری زمانی
  • 65. پیش بینی سری زمانی
  • 66. تشخیص ناهنجاری
  • 67. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر
  • 68. توصیه محصولات
  • 69. توصیه محتوا
  • 70. کاربرد یادگیری عمیق در بازی ها
  • 71. هوش مصنوعی در بازی ها
  • 72. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 73. پیاده سازی یادگیری تقویتی با جاوا
  • 74. مقدمه ای بر محاسبات توزیع شده برای یادگیری عمیق
  • 75. استفاده از Apache Spark برای یادگیری عمیق
  • 76. استفاده از Flink برای یادگیری عمیق
  • 77. مقدمه ای بر پردازش داده های بزرگ (Big Data)
  • 78. ابزارهای پردازش داده های بزرگ برای یادگیری عمیق
  • 79. مقدمه ای بر امنیت در یادگیری عمیق
  • 80. حملات به مدل های یادگیری عمیق
  • 81. دفاع در برابر حملات
  • 82. مقدمه ای بر اخلاق در یادگیری عمیق
  • 83. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 84. مسئولیت پذیری در توسعه مدل ها
  • 85. مقدمه ای بر تفسیرپذیری مدل های یادگیری عمیق (Explainable AI)
  • 86. تکنیک های تفسیر مدل ها
  • 87. کاربرد در درک تصمیمات مدل
  • 88. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در زمان واقعی (Real-time Deep Learning)
  • 89. بهینه سازی مدل ها برای استنتاج سریع
  • 90. استقرار مدل ها در محیط های محدود
  • 91. مقدمه ای بر یادگیری عمیق برای اینترنت اشیا (IoT)
  • 92. مدل های سبک وزن (Lightweight Models)
  • 93. استقرار مدل ها روی دستگاه های لبه (Edge Devices)
  • 94. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در بلاکچین
  • 95. کاربرد یادگیری عمیق در قراردادهای هوشمند
  • 96. امنیت و اعتبار سنجی در بلاکچین با یادگیری عمیق
  • 97. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در علم پزشکی
  • 98. تشخیص بیماری ها
  • 99. کشف دارو
  • 100. تحلیل تصاویر پزشکی

📚 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 یادگیری عمیق با جاوا (Deep Learning with Java)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا