سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در افزایش کارایی یادگیری انتقالی برای داده‌های تصویری با ابعاد بالا

کتاب استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در افزایش کارایی یادگیری انتقالی برای داده‌های تصویری با ابعاد بالا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد در افزایش کارایی یادگیری انتقالی برای داده‌های تصویری با ابعاد بالا

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: کاربردها و مسائل عملی در مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 2. فصل ۲: چالش‌های داده‌های تصویری با ابعاد بالا
  • 3. فصل ۳: اهمیت کاهش ابعاد
  • 4. فصل ۴: مبانی کاهش ابعاد
  • 5. فصل ۵: روش‌های کاهش ابعاد خطی
  • 6. فصل ۶: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 7. فصل ۷: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 8. فصل ۸: روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 9. فصل ۹: نمودارهای توزیع تصادفی (t-SNE)
  • 10. فصل ۱۰: نگاشت ایزومتریک (Isomap)
  • 11. فصل ۱۱: یادگیری محلی خطی (LLE)
  • 12. فصل ۱۲: نگاشت ویژگی‌های محلی (LFA)
  • 13. فصل ۱۳: تکنیک‌های مبتنی بر شبکه عصبی
  • 14. فصل ۱۴: رمزگذارها (Autoencoders)
  • 15. فصل ۱۵: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 16. فصل ۱۶: کاربرد PCA در داده‌های تصویری
  • 17. فصل ۱۷: کاربرد SVD در داده‌های تصویری
  • 18. فصل ۱۸: کاربرد t-SNE در بصری‌سازی داده‌های تصویری
  • 19. فصل ۱۹: انتخاب ابزار مناسب کاهش ابعاد
  • 20. فصل ۲۰: معیارهای ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد
  • 21. فصل ۲۱: حفظ اطلاعات در کاهش ابعاد
  • 22. فصل ۲۲: حفظ ساختار داده در کاهش ابعاد
  • 23. فصل ۲۳: تأثیر انتخاب مؤلفه‌ها بر کارایی
  • 24. فصل ۲۴: پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 25. فصل ۲۵: نرمال‌سازی و استانداردسازی تصاویر
  • 26. فصل ۲۶: کاهش نویز در تصاویر
  • 27. فصل ۲۷: افزایش داده (Data Augmentation)
  • 28. فصل ۲۸: مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای تصاویر
  • 29. فصل ۲۹: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
  • 30. فصل ۳۰: معماری‌های مشهور CNN
  • 31. فصل ۳۱: CNNs برای استخراج ویژگی
  • 32. فصل ۳۲: مفهوم یادگیری انتقالی
  • 33. فصل ۳۳: مزایای یادگیری انتقالی
  • 34. فصل ۳۴: روش‌های انتقال دانش
  • 35. فصل ۳۵: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 36. فصل ۳۶: استفاده از ویژگی‌های استخراج شده
  • 37. فصل ۳۷: انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده
  • 38. فصل ۳۸: مجموعه داده‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 39. فصل ۳۹: تأثیر اندازه داده انتقالی
  • 40. فصل ۴۰: تفاوت داده‌های مبدأ و مقصد
  • 41. فصل ۴۱: انتقال یادگیری در طبقه‌بندی تصاویر
  • 42. فصل ۴۲: انتقال یادگیری در تشخیص اشیاء
  • 43. فصل ۴۳: انتقال یادگیری در تقسیم‌بندی تصاویر
  • 44. فصل ۴۴: چالش‌های یادگیری انتقالی با داده‌های ابعاد بالا
  • 45. فصل ۴۵: ابعاد بالا و overfitting
  • 46. فصل ۴۶: تأثیر ابعاد بالا بر CNNs
  • 47. فصل ۴۷: کاهش ابعاد به عنوان پیش‌پردازش یادگیری انتقالی
  • 48. فصل ۴۸: ترکیب PCA و یادگیری انتقالی
  • 49. فصل ۴۹: ترکیب SVD و یادگیری انتقالی
  • 50. فصل ۵۰: ترکیب t-SNE و یادگیری انتقالی
  • 51. فصل ۵۱: ترکیب رمزگذارها و یادگیری انتقالی
  • 52. فصل ۵۲: کاهش ابعاد قبل از استخراج ویژگی CNN
  • 53. فصل ۵۳: کاهش ابعاد پس از استخراج ویژگی CNN
  • 54. فصل ۵۴: معماری‌های ترکیبی
  • 55. فصل ۵۵: استخراج ویژگی با ابعاد کاهش یافته
  • 56. فصل ۵۶: استفاده از فضاهای نهفته (Latent Spaces)
  • 57. فصل ۵۷: افزایش کارایی با کاهش ابعاد
  • 58. فصل ۵۸: کاهش زمان آموزش
  • 59. فصل ۵۹: کاهش نیاز به حافظه
  • 60. فصل ۶۰: بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 61. فصل ۶۱: مطالعات موردی: طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 62. فصل ۶۲: تصاویر با رزولوشن بالا در پزشکی
  • 63. فصل ۶۳: کاربرد یادگیری انتقالی و کاهش ابعاد در این حوزه
  • 64. فصل ۶۴: مطالعات موردی: تشخیص نقص در تصاویر صنعتی
  • 65. فصل ۶۵: تصاویر با جزئیات زیاد
  • 66. فصل ۶۶: تأثیر کاهش ابعاد بر دقت تشخیص
  • 67. فصل ۶۷: مطالعات موردی: تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • 68. فصل ۶۸: مقیاس‌پذیری در تصاویر ماهواره‌ای
  • 69. فصل ۶۹: چالش‌های کاهش ابعاد برای داده‌های بزرگ
  • 70. فصل ۷۰: ارزیابی عملکرد روش‌های ترکیبی
  • 71. فصل ۷۱: معیارهای دقت و یادآوری
  • 72. فصل ۷۲: معیارهای F1-score و AUC
  • 73. فصل ۷۳: معیارهای مربوط به کاهش ابعاد
  • 74. فصل ۷۴: مقایسه روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری انتقالی
  • 75. فصل ۷۵: تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 76. فصل ۷۶: تأثیر انتخاب مجموعه داده پیش‌آموزش‌دیده
  • 77. فصل ۷۷: تأثیر انتخاب مدل پایه
  • 78. فصل ۷۸: تنظیم دقیق لایه‌های مختلف CNN
  • 79. فصل ۷۹: تکنیک‌های regularization
  • 80. فصل ۸۰: dropout در لایه‌های کاهش یافته
  • 81. فصل ۸۱: batch normalization
  • 82. فصل ۸۲: مسائل مربوط به داده‌های نامتوازن
  • 83. فصل ۸۳: کاهش ابعاد و داده‌های نامتوازن
  • 84. فصل ۸۴: انتقال یادگیری برای داده‌های نامتوازن
  • 85. فصل ۸۵: تکنیک‌های افزایش داده برای داده‌های نامتوازن
  • 86. فصل ۸۶: پیاده‌سازی عملی
  • 87. فصل ۸۷: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 88. فصل ۸۸: TensorFlow و Keras
  • 89. فصل ۸۹: PyTorch
  • 90. فصل ۹۰: Scikit-learn برای کاهش ابعاد
  • 91. فصل ۹۱: پیاده‌سازی PCA با TensorFlow/PyTorch
  • 92. فصل ۹۲: پیاده‌سازی رمزگذارها با TensorFlow/PyTorch
  • 93. فصل ۹۳: ادغام کاهش ابعاد در pipeline یادگیری انتقالی
  • 94. فصل ۹۴: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده
  • 95. فصل ۹۵: آموزش و ارزیابی مدل
  • 96. فصل ۹۶: تحلیل نتایج و تفسیر
  • 97. فصل ۹۷: محدودیت‌های روش‌های فعلی
  • 98. فصل ۹۸: روندهای آینده در کاهش ابعاد و یادگیری انتقالی
  • 99. فصل ۹۹: هوش مصنوعی تفسیرپذیر (XAI) و کاهش ابعاد
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.