سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق و نمایش‌دهی ابعاد پایین برای داده‌های آشوبناک

کتاب یادگیری عمیق و نمایش‌دهی ابعاد پایین برای داده‌های آشوبناک

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 یادگیری عمیق و نمایش‌دهی ابعاد پایین برای داده‌های آشوبناک

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Chaos Theory Applications

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر داده های آشوبناک
  • 2. ویژگی های داده های آشوبناک
  • 3. کاربرد داده های آشوبناک
  • 4. معرفی یادگیری عمیق
  • 5. شبکه های عصبی کانولوشنی
  • 6. شبکه های عصبی بازگشتی
  • 7. شبکه های عصبی ترنسفورمر
  • 8. نمایش‌دهی ابعاد پایین
  • 9. تحلیل مولفه های اصلی
  • 10. t-SNE
  • 11. UMAP
  • 12. یادگیری عمیق برای نمایش‌دهی ابعاد پایین
  • 13. شبکه های عصبی خودرمزگذار
  • 14. شبکه های عصبی خودرمزگذار متغیر
  • 15. کاربرد یادگیری عمیق در نمایش‌دهی ابعاد پایین داده های آشوبناک
  • 16. پیش پردازش داده های آشوبناک
  • 17. نرمال سازی داده ها
  • 18. استانداردسازی داده ها
  • 19. کاهش ابعاد اولیه
  • 20. استخراج ویژگی
  • 21. استفاده از خودرمزگذارها برای کاهش ابعاد
  • 22. استفاده از ترنسفورمرها برای کاهش ابعاد
  • 23. معماری های عمیق برای نمایش‌دهی ابعاد پایین
  • 24. شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 25. شبکه های عصبی گرافی
  • 26. شبکه های عصبی بر پایه توجه
  • 27. مدل سازی داده های آشوبناک با یادگیری عمیق
  • 28. مدل سازی سری های زمانی آشوبناک
  • 29. پیش بینی سری های زمانی آشوبناک
  • 30. شناسایی الگو در داده های آشوبناک
  • 31. تشخیص ناهنجاری در داده های آشوبناک
  • 32. دسته بندی داده های آشوبناک
  • 33. تجمیع داده های آشوبناک
  • 34. مدل های تولیدی برای داده های آشوبناک
  • 35. GAN ها برای داده های آشوبناک
  • 36. VAE ها برای داده های آشوبناک
  • 37. مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق برای تولید داده های آشوبناک
  • 38. ارزیابی مدل های یادگیری عمیق برای داده های آشوبناک
  • 39. معیارهای ارزیابی برای پیش بینی
  • 40. معیارهای ارزیابی برای دسته بندی
  • 41. معیارهای ارزیابی برای تجمیع
  • 42. معیارهای ارزیابی برای تولید داده
  • 43. مطالعات موردی در داده های آشوبناک
  • 44. داده های آشوبناک در فیزیک
  • 45. داده های آشوبناک در زیست شناسی
  • 46. داده های آشوبناک در اقتصاد
  • 47. داده های آشوبناک در اقلیم شناسی
  • 48. داده های آشوبناک در مهندسی
  • 49. پیچیدگی های محاسباتی
  • 50. زمان محاسباتی
  • 51. حافظه محاسباتی
  • 52. استفاده از GPU و TPU
  • 53. محاسبات موازی
  • 54. مقیاس پذیری مدل ها
  • 55. تفسیر پذیری مدل های یادگیری عمیق
  • 56. تکنیک های تفسیر پذیری
  • 57. LIME
  • 58. SHAP
  • 59. تحلیل حساسیت
  • 60. تجسمی سازی نتایج
  • 61. تجسمی سازی ابعاد پایین
  • 62. تجسمی سازی ارتباطات
  • 63. تجسمی سازی الگوها
  • 64. تجسمی سازی عدم قطعیت
  • 65. چالش ها و فرصت های آینده
  • 66. داده های بزرگ و آشوبناک
  • 67. یادگیری عمیق غیرنظارتی
  • 68. یادگیری عمیق نیمه نظارتی
  • 69. یادگیری عمیق تقویتی
  • 70. یادگیری عمیق توزیع شده
  • 71. یادگیری عمیق برای داده های نامتوازن
  • 72. یادگیری عمیق برای داده های نویزی
  • 73. یادگیری عمیق برای داده های کم کیفیت
  • 74. هوش مصنوعی و آشوب
  • 75. کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق
  • 76. پردازش زبان طبیعی برای داده های آشوبناک
  • 77. بینایی ماشین برای داده های آشوبناک
  • 78. سیستم های توصیه گر برای داده های آشوبناک
  • 79. رباتیک و داده های آشوبناک
  • 80. طراحی آزمایشگاهی و یادگیری عمیق
  • 81. ایمنی و امنیت مدل های یادگیری عمیق
  • 82. اخلاق در هوش مصنوعی و داده های آشوبناک
  • 83. ملاحظات قانونی و حریم خصوصی
  • 84. مسائل مربوط به داده های آشوبناک
  • 85. استفاده از یادگیری عمیق در کشف دانش
  • 86. کشف دانش از داده های آشوبناک
  • 87. استخراج الگوهای پنهان
  • 88. شناسایی روابط غیرخطی
  • 89. پیشرفت های اخیر در نمایش‌دهی ابعاد پایین
  • 90. تکنیک های مبتنی بر تانسور
  • 91. یادگیری مبتنی بر مشخصه
  • 92. یادگیری خودکار
  • 93. آموزش مدل های پیچیده
  • 94. بهینه سازی های جدید
  • 95. الگوریتم های آموزش
  • 96. تنظیم ابرپارامترها
  • 97. انتخاب معماری
  • 98. یادگیری عمیق برای شبیه سازی
  • 99. شبیه سازی سیستم های آشوبناک
  • 100. تحلیل سناریوهای مختلف

📚 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.