, ,

کتاب استراتژی‌های پیشرفته تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 استراتژی‌های پیشرفته تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. فصل ۱: مقدمه بر تنظیم هایپرپارامتر
  • 2. فصل ۲: اهمیت هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 3. فصل ۳: انواع هایپرپارامترهای رایج
  • 4. فصل ۴: معیارهای ارزیابی مدل
  • 5. فصل ۵: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 6. فصل ۶: تنظیم هایپرپارامتر مبتنی بر جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 7. فصل ۷: تنظیم هایپرپارامتر مبتنی بر جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 8. فصل ۸: معرفی روش‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 9. فصل ۹: فرایند گوسی (Gaussian Processes)
  • 10. فصل ۱۰: تخمین تابع سود (Acquisition Function)
  • 11. فصل ۱۱: الگوریتم بهینه‌سازی Expected Improvement (EI)
  • 12. فصل ۱۲: الگوریتم بهینه‌سازی احتمالی مطلوبیت (Probability of Improvement – PI)
  • 13. فصل ۱۳: الگوریتم بهینه‌سازی حد پایین اطمینان (Lower Confidence Bound – LCB)
  • 14. فصل ۱۴: ابزارها و کتابخانه‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 15. فصل ۱۵: معرفی Optuna
  • 16. فصل ۱۶: معرفی Hyperopt
  • 17. فصل ۱۷: معرفی Scikit-optimize
  • 18. فصل ۱۸: معرفی Keras Tuner
  • 19. فصل ۱۹: تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 20. فصل ۲۰: تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. فصل ۲۱: تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer)
  • 22. فصل ۲۲: مقایسه روش‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 23. فصل ۲۳: ارزیابی کارایی روش‌های مختلف
  • 24. فصل ۲۴: تاثیر نرخ یادگیری بر عملکرد مدل
  • 25. فصل ۲۵: تنظیم بهینه اندازه دسته‌بندی (Batch Size)
  • 26. فصل ۲۶: تاثیر تابع فعال‌سازی بر خروجی
  • 27. فصل ۲۷: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های پنهان
  • 28. فصل ۲۸: تنظیم تعداد لایه‌های پنهان
  • 29. فصل ۲۹: تاثیر تعداد نورون‌ها در هر لایه
  • 30. فصل ۳۰: تنظیم پارامترهای رگولاریزاسیون (L1, L2)
  • 31. فصل ۳۱: تنظیم پارامترهای Dropout
  • 32. فصل ۳۲: تنظیم بهینه زمان توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 33. فصل ۳۳: تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 34. فصل ۳۴: معرفی بهینه‌ساز Adam
  • 35. فصل ۳۵: معرفی بهینه‌ساز SGD
  • 36. فصل ۳۶: معرفی بهینه‌ساز RMSprop
  • 37. فصل ۳۷: تنظیم فاکتورهای مربوط به بهینه‌سازها
  • 38. فصل ۳۸: تنظیم پارامترهای مربوط به Momentum
  • 39. فصل ۳۹: تنظیم پارامترهای مربوط به وزن‌دهی (Weight Decay)
  • 40. فصل ۴۰: استراتژی‌های تنظیم هایپرپارامتر پویا
  • 41. فصل ۴۱: تنظیم هایپرپارامتر در طول آموزش
  • 42. فصل ۴۲: استفاده از یادگیری تقویتی برای تنظیم هایپرپارامتر
  • 43. فصل ۴۳: معرفی قابلیتهای پیشرفته Optuna
  • 44. فصل ۴۴: زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 45. فصل ۴۵: معرفی Step Decay
  • 46. فصل ۴۶: معرفی Exponential Decay
  • 47. فصل ۴۷: معرفی Cosine Annealing
  • 48. فصل ۴۸: تنظیم پارامترهای زمان‌بندی نرخ یادگیری
  • 49. فصل ۴۹: تنظیم پارامترهای گرادیان مرکزی (Gradient Clipping)
  • 50. فصل ۵۰: تنظیم پارامترهای Batch Normalization
  • 51. فصل ۵۱: تنظیم پارامترهای Layer Normalization
  • 52. فصل ۵۲: تنظیم پارامترهای Group Normalization
  • 53. فصل ۵۳: تاثیر انواع Normalization بر آموزش
  • 54. فصل ۵۴: تنظیم هایپرپارامتر برای مدل‌های Ensemble
  • 55. فصل ۵۵: ترکیب مدل‌ها با وزن‌دهی متفاوت
  • 56. فصل ۵۶: استفاده از Bagging و Boosting
  • 57. فصل ۵۷: تنظیم هایپرپارامتر برای یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 58. فصل ۵۸: تنظیم لایه‌های بالایی مدل ترانسفر
  • 59. فصل ۵۹: تنظیم نرخ یادگیری برای لایه‌های مختلف
  • 60. فصل ۶۰: تنظیم هایپرپارامتر در شبکه‌های مولد (Generative Models)
  • 61. فصل ۶۱: تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های GAN
  • 62. فصل ۶۲: تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های VAE
  • 63. فصل ۶۳: تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های Diffusion
  • 64. فصل ۶۴: چالش‌های تنظیم هایپرپارامتر در داده‌های کم
  • 65. فصل ۶۵: تکنیک‌های داده‌افزایی (Data Augmentation)
  • 66. فصل ۶۶: تنظیم هایپرپارامتر با استفاده از داده‌افزایی
  • 67. فصل ۶۷: ارتباط بین هایپرپارامترها و معماری شبکه
  • 68. فصل ۶۸: بهینه‌سازی همزمان معماری و هایپرپارامترها (NAS)
  • 69. فصل ۶۹: معرفی Neural Architecture Search (NAS)
  • 70. فصل ۷۰: روش‌های جستجو در NAS
  • 71. فصل ۷۱: روش‌های ارزیابی در NAS
  • 72. فصل ۷۲: چالش‌های محاسباتی NAS
  • 73. فصل ۷۳: ابزارهای NAS
  • 74. فصل ۷۴: تنظیم هایپرپارامتر برای مدل‌های بزرگ
  • 75. فصل ۷۵: کاهش حافظه مورد نیاز در طول آموزش
  • 76. فصل ۷۶: موازی‌سازی داده و مدل
  • 77. فصل ۷۷: تنظیم هایپرپارامتر در محیط‌های توزیع شده
  • 78. فصل ۷۸: خطاهای رایج در تنظیم هایپرپارامتر
  • 79. فصل ۷۹: مشکل بیش‌برازش (Overfitting)
  • 80. فصل ۸۰: مشکل کم‌برازش (Underfitting)
  • 81. فصل ۸۱: تشخیص و رفع بیش‌برازش
  • 82. فصل ۸۲: تشخیص و رفع کم‌برازش
  • 83. فصل ۸۳: اعتبار سنجی نتایج تنظیم هایپرپارامتر
  • 84. فصل ۸۴: تفسیر نتایج بهینه‌سازی بیزی
  • 85. فصل ۸۵: visualize کردن فضای هایپرپارامتر
  • 86. فصل ۸۶: تحلیل حساسیت به هایپرپارامترها
  • 87. فصل ۸۷: استراتژی‌های اکتشافی در تنظیم هایپرپارامتر
  • 88. فصل ۸۸: استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge)
  • 89. فصل ۸۹: تنظیم هایپرپارامتر برای مسائل خاص
  • 90. فصل ۹۰: تنظیم هایپرپارامتر در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 91. فصل ۹۱: تنظیم هایپرپارامتر در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 92. فصل ۹۲: تنظیم هایپرپارامتر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 93. فصل ۹۳: بررسی موردی: تنظیم هایپرپارامتر برای ImageNet
  • 94. فصل ۹۴: بررسی موردی: تنظیم هایپرپارامتر برای SQuAD
  • 95. فصل ۹۵: روندهای آینده در تنظیم هایپرپارامتر
  • 96. فصل ۹۶: اتوماسیون کامل تنظیم هایپرپارامتر
  • 97. فصل ۹۷: تنظیم هایپرپارامتر خودکار و تطبیقی
  • 98. فصل ۹۸: اخلاقیات و مسئولیت‌ها در تنظیم هایپرپارامتر
  • 99. فصل ۹۹: درس آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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 استراتژی‌های پیشرفته تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی”

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

پیمایش به بالا