, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه‌های پیشرفته

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 بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه‌های پیشرفته

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: کتابخانه‌های یادگیری ماشینی

🎓 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. مقدمه بر بهینه‌سازی مدل
  • 2. چرا بهینه‌سازی اهمیت دارد؟
  • 3. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی
  • 4. معرفی کتابخانه‌های پیشرفته
  • 5. سنتکس و ساختار کلی کتابخانه‌ها
  • 6. نصب و پیکربندی محیط
  • 7. اولین گام‌ها با کتابخانه‌های بهینه‌سازی
  • 8. تنظیم پارامترهای مدل: مقدمه
  • 9. روش‌های جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 10. اجرای جستجوی شبکه‌ای
  • 11. مزایا و معایب جستجوی شبکه‌ای
  • 12. روش‌های جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 13. اجرای جستجوی تصادفی
  • 14. مقایسه جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
  • 15. تنظیم فوق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 16. استراتژی‌های تنظیم فوق پارامتر
  • 17. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 18. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
  • 19. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در یادگیری ماشین
  • 20. کتابخانه‌های محبوب برای بهینه‌سازی بیزی
  • 21. تجزیه و تحلیل فضای جستجو
  • 22. توابع بهره (Acquisition Functions)
  • 23. انتخاب تابع بهره مناسب
  • 24. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
  • 25. مفهوم گرادیان در بهینه‌سازی
  • 26. مشتق‌گیری خودکار (Automatic Differentiation)
  • 27. کتابخانه‌های پشتیبان مشتق‌گیری خودکار
  • 28. استفاده از گرادیان برای تنظیم پارامتر
  • 29. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 30. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 31. بهینه‌سازی معماری شبکه عصبی
  • 32. جستجوی معماری عصبی (Neural Architecture Search – NAS)
  • 33. مقدمه‌ای بر NAS
  • 34. روش‌های NAS: جستجوی تصادفی در NAS
  • 35. روش‌های NAS: جستجوی مبتنی بر گرادیان در NAS
  • 36. روش‌های NAS: بهینه‌سازی بیزی در NAS
  • 37. کاربرد NAS در مسائل مختلف
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 39. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در RL
  • 40. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های RL
  • 41. بهینه‌سازی سیاست (Policy Optimization)
  • 42. بهینه‌سازی تابع ارزش (Value Function Optimization)
  • 43. استفاده از کتابخانه‌ها در RL
  • 44. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 45. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
  • 46. بهینه‌سازی معماری مدل‌های NLP
  • 47. مدل‌های ترنسفورمر و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 48. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 49. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 50. تنظیم پارامترهای شبکه‌های کانولوشنی
  • 51. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های کانولوشنی
  • 52. Data Augmentation و تاثیر آن بر بهینه‌سازی
  • 53. استفاده از NAS در بینایی ماشین
  • 54. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 55. تنظیم پارامتر برای تشخیص ناهنجاری
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌های آنالیز سری‌های زمانی
  • 57. تنظیم پارامتر برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 58. بهینه‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 59. تنظیم پارامتر برای الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد و بهینه‌سازی
  • 61. Principal Component Analysis (PCA) و بهینه‌سازی
  • 62. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 63. کاربرد PCA و t-SNE در بهینه‌سازی
  • 64. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. تنظیم پارامتر در یادگیری انتقالی
  • 66. انتخاب لایه‌های مناسب برای تنظیم
  • 67. کاربرد کتابخانه‌ها در یادگیری انتقالی
  • 68. بهینه‌سازی مدل‌های با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 69. استراتژی‌های بهینه‌سازی برای داده‌های کم
  • 70. یادگیری متریک (Metric Learning) و بهینه‌سازی
  • 71. بهینه‌سازی مدل‌های عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 72. تنظیم پارامتر برای مدل‌های عدم قطعیت
  • 73. کتابخانه‌های اختصاصی برای عدم قطعیت
  • 74. بهینه‌سازی مدل‌های قابل تفسیر (Interpretable ML)
  • 75. تنظیم پارامتر برای مدل‌های تفسیرپذیر
  • 76. روش‌های تفسیرپذیری و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 77. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 78. چالش‌های بهینه‌سازی در یادگیری فدرال
  • 79. تنظیم پارامتر در محیط‌های توزیع شده
  • 80. بهینه‌سازی مدل‌های با منابع محدود
  • 81. استراتژی‌های بهینه‌سازی برای سخت‌افزار ضعیف
  • 82. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
  • 83. تکنیک‌های فشرده‌سازی: هرس کردن (Pruning)
  • 84. تکنیک‌های فشرده‌سازی: کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 85. تکنیک‌های فشرده‌سازی: تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 86. بهینه‌سازی زمان اجرا (Inference Optimization)
  • 87. افزایش سرعت پیش‌بینی
  • 88. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های موبایل و Edge
  • 89. معرفی فریم‌ورک‌های تخصصی بهینه‌سازی
  • 90. TensorRT و کاربردهای آن
  • 91. OpenVINO و کاربردهای آن
  • 92. ONNX Runtime و کاربردهای آن
  • 93. مدیریت خودکار آزمایش‌ها (Automated Experiment Management)
  • 94. ثبت و ردیابی نتایج بهینه‌سازی
  • 95. ابزارهای مدیریت آزمایش
  • 96. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی
  • 97. بررسی عمیق‌تر توابع هزینه (Loss Functions)
  • 98. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 99. تنظیم پارامترهای مربوط به تابع هزینه
  • 100. استفاده از تکنیک‌های Ensemble

📚 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 بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه‌های پیشرفته”

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

پیمایش به بالا