سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه های عصبی بازگشتی برای داده های متوالی

کتاب شبکه های عصبی بازگشتی برای داده های متوالی

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 شبکه های عصبی بازگشتی برای داده های متوالی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر شبکه های عصبی بازگشتی
  • 2. مبانی یادگیری عمیق
  • 3. توابع فعال سازی در شبکه های عصبی
  • 4. نحوه کار شبکه های عصبی بازگشتی
  • 5. سلول های حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)
  • 6. گیت های LSTM: فراموشی، ورودی، خروجی
  • 7. معماری LSTM
  • 8. مزایای LSTM
  • 9. معایب LSTM
  • 10. محدودیت های LSTM
  • 11. حافظه بلند مدت کوتاه (GRU)
  • 12. گیت های GRU: ریست، بروزرسانی
  • 13. معماری GRU
  • 14. مقایسه LSTM و GRU
  • 15. تطبیق پذیری LSTM و GRU
  • 16. آموزش شبکه های عصبی بازگشتی
  • 17. بهینه سازی گرادیان کاهشی
  • 18. تکنیک های تنظیم کننده
  • 19. تشخیص و جلوگیری از بیش برازش
  • 20. استفاده از نرخ یادگیری
  • 21. روش های پیشرفته بهینه سازی
  • 22. شبکه های عصبی بازگشتی عمیق
  • 23. انواع معماری های RNN
  • 24. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 25. تحلیل احساسات با RNN
  • 26. ترجمه ماشینی با RNN
  • 27. تولید متن با RNN
  • 28. شناخت گفتار با RNN
  • 29. تشخیص الگو در داده های سری زمانی
  • 30. پیش بینی سری زمانی
  • 31. مدل سازی مالی با RNN
  • 32. پیش بینی قیمت سهام
  • 33. شناخت تصویر با RNN
  • 34. تشخیص اشیاء با RNN
  • 35. تولید تصویر با RNN
  • 36. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 37. معماری CNN
  • 38. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 39. تلفیق RNN و CNN
  • 40. کاربرد تلفیقی در تشخیص ویدئو
  • 41. کاربرد تلفیقی در تحلیل سری زمانی چند متغیره
  • 42. شبکه های عصبی مولد (GAN)
  • 43. معماری GAN
  • 44. آموزش GAN
  • 45. کاربرد GAN در تولید داده
  • 46. کاربرد GAN در افزایش داده
  • 47. شبکه های عصبی ترنسفورمر
  • 48. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 49. انواع مکانیزم توجه
  • 50. مدل های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 51. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 52. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
  • 53. مدل های زبانی بزرگ
  • 54. کاربرد ترنسفورمر در بینایی کامپیوتر
  • 55. شبکه های عصبی پراکنده
  • 56. شبکه های عصبی با حافظه خارجی
  • 57. پیاده سازی RNN در پایتون
  • 58. استفاده از کتابخانه Keras
  • 59. استفاده از کتابخانه TensorFlow
  • 60. استفاده از کتابخانه PyTorch
  • 61. مجموعه داده های رایج برای RNN
  • 62. آماده سازی داده ها برای RNN
  • 63. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 64. تنظیم پارامترهای مدل
  • 65. ارزیابی عملکرد مدل
  • 66. معیارهای ارزیابی مدل
  • 67. شاخص میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 68. شاخص میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 69. شاخص R-squared
  • 70. بررسی نتایج و تفسیر آن ها
  • 71. رفع اشکالات رایج در آموزش RNN
  • 72. محدودیت های عملی RNN
  • 73. تکنیک های مقیاس بندی داده ها
  • 74. پیش پردازش داده های سری زمانی
  • 75. تشخیص داده های پرت
  • 76. تکنیک های نرمال سازی داده ها
  • 77. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 78. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
  • 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل ها
  • 80. کاربرد RNN در سیستم های توصیه گر
  • 81. کاربرد RNN در تشخیص ناهنجاری
  • 82. کاربرد RNN در پردازش سیگنال
  • 83. کاربرد RNN در رباتیک
  • 84. کاربرد RNN در اکتشافات علمی
  • 85. مقایسه RNN با مدل های آماری سنتی
  • 86. شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 87. مبانی شبکه های عصبی گراف
  • 88. کاربرد GNN در داده های شبکه ای
  • 89. مدل سازی دینامیک در شبکه های عصبی
  • 90. تکنیک های نمونه برداری در RNN
  • 91. شبکه های عصبی تصادفی
  • 92. آموزش پایدار شبکه های عصبی بازگشتی
  • 93. روش های پیشرفته تولید متن
  • 94. تکنیک های خلاصه سازی متن با RNN
  • 95. کاربرد RNN در تجزیه و تحلیل نمودارها
  • 96. مبانی یادگیری تقویتی با RNN
  • 97. طراحی معماری های خلاقانه RNN
  • 98. آینده شبکه های عصبی بازگشتی
  • 99. چالش های فعلی در حوزه RNN
  • 100. اهمیت داده های با کیفیت برای RNN

📚 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.