سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق در استنباط علّی: رویکردهای مبتنی بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

کتاب یادگیری عمیق در استنباط علّی: رویکردهای مبتنی بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

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 در استنباط علّی: رویکردهای مبتنی بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر یادگیری عمیق
  • 2. مقدمه بر استنباط علّی
  • 3. مفاهیم کلیدی در استنباط علّی
  • 4. مبانی نظری استنباط علّی
  • 5. مدل‌های آماری در استنباط علّی
  • 6. مدل‌های ساختاری علّی
  • 7. مقدمه بر یادگیری انتقالی
  • 8. انواع یادگیری انتقالی
  • 9. چالش‌های یادگیری انتقالی
  • 10. کاربردهای یادگیری انتقالی
  • 11. یادگیری عمیق و یادگیری انتقالی
  • 12. نقش شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. ترانسفورمرها
  • 16. استنباط علّی با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 17. مدل‌های مبتنی بر گراف علّی
  • 18. یادگیری عمیق برای تخمین اثرات میانگین درمان
  • 19. یادگیری عمیق برای تخمین اثرات شرطی درمان
  • 20. مدل‌های یادگیری عمیق برای شناسایی متغیرهای مداخله‌گر
  • 21. مدل‌های یادگیری عمیق برای شناسایی متغیرهای میانجی
  • 22. استفاده از یادگیری انتقالی در استنباط علّی
  • 23. انتقال دانش از دامنه منبع به دامنه هدف
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های یادگیری عمیق
  • 25. انتقال ویژگی (Feature Extraction)
  • 26. انتقال دانش مبتنی بر متریک (Metric-based Transfer Learning)
  • 27. انتقال دانش مبتنی بر مسئله (Instance-based Transfer Learning)
  • 28. انتقال دانش مبتنی بر پارامتر (Parameter-based Transfer Learning)
  • 29. استفاده از یادگیری انتقالی در مدل‌های گراف علّی
  • 30. چالش‌های استفاده از یادگیری انتقالی در استنباط علّی
  • 31. کمبود داده در دامنه هدف
  • 32. ناهمگونی بین دامنه‌ها
  • 33. نامشخص بودن روابط علّی در دامنه منبع
  • 34. روش‌های مبتنی بر یادگیری انتقالی برای استنباط علّی
  • 35. رویکردهای مبتنی بر مدل‌های جایگزین (Surrogate Models)
  • 36. رویکردهای مبتنی بر شبکه‌های عصبی علّی (Causal Neural Networks)
  • 37. رویکردهای مبتنی بر یادگیری تقویتی علّی (Causal Reinforcement Learning)
  • 38. رویکردهای مبتنی بر یادگیری ناظر (Supervised Learning) برای استنباط علّی
  • 39. رویکردهای مبتنی بر یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) برای استنباط علّی
  • 40. رویکردهای مبتنی بر یادگیری نیمه‌ناظر (Semi-supervised Learning) برای استنباط علّی
  • 41. استنباط علّی در داده‌های پزشکی با یادگیری عمیق و انتقالی
  • 42. پیش‌بینی بیماری با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 43. شناسایی عوامل خطر بیماری با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 44. ارزیابی اثربخشی درمان با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 45. مطالعات موردی در داده‌های پزشکی
  • 46. استنباط علّی در داده‌های اقتصادی با یادگیری عمیق و انتقالی
  • 47. پیش‌بینی روند بازار با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 48. شناسایی عوامل مؤثر بر تورم با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 49. ارزیابی سیاست‌های اقتصادی با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 50. مطالعات موردی در داده‌های اقتصادی
  • 51. استنباط علّی در داده‌های اجتماعی با یادگیری عمیق و انتقالی
  • 52. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 53. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 54. شناسایی عوامل مؤثر بر نظرات عمومی با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 55. مطالعات موردی در داده‌های اجتماعی
  • 56. استنباط علّی در داده‌های علوم زیستی با یادگیری عمیق و انتقالی
  • 57. تحلیل داده‌های ژنومیک با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 58. شناسایی مسیرهای بیولوژیکی با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 59. پیش‌بینی تعاملات پروتئینی با استفاده از یادگیری عمیق و انتقالی
  • 60. مطالعات موردی در داده‌های علوم زیستی
  • 61. مقایسه رویکردهای مختلف یادگیری عمیق در استنباط علّی
  • 62. مقایسه رویکردهای مختلف یادگیری انتقالی در استنباط علّی
  • 63. ترکیب یادگیری عمیق و یادگیری انتقالی برای بهبود استنباط علّی
  • 64. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 65. معیارهای ارزیابی در استنباط علّی
  • 66. ارزیابی قوی بودن (Robustness) مدل‌ها
  • 67. مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 68. پیاده‌سازی عملی مدل‌های مبتنی بر یادگیری انتقالی
  • 69. ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری
  • 70. راهنمایی برای توسعه‌دهندگان
  • 71. چالش‌های آتی در یادگیری عمیق استنباط علّی
  • 72. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 73. نقش هوش مصنوعی در درک روابط علّی
  • 74. نقش یادگیری عمیق در کشف دانش جدید
  • 75. نقش یادگیری انتقالی در تسریع یادگیری
  • 76. کاربردهای نوظهور یادگیری عمیق در استنباط علّی
  • 77. توضیح‌پذیری (Explainability) در مدل‌های یادگیری عمیق علّی
  • 78. قابلیت تفسیر (Interpretability) نتایج
  • 79. اخلاق در استنباط علّی با یادگیری عمیق
  • 80. مسئولیت‌پذیری مدل‌ها
  • 81. اعتماد به مدل‌های یادگیری عمیق علّی
  • 82. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 83. مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق علّی
  • 84. نظریه اطلاعات علّی (Causal Information Theory)
  • 85. یادگیری عمیق برای علیت قوی (Strong Causality)
  • 86. یادگیری عمیق برای علیت غیرخطی (Nonlinear Causality)
  • 87. یادگیری عمیق برای علیت چندمتغیره (Multivariate Causality)
  • 88. استنباط علّی در سیستم‌های پویا (Dynamic Systems)
  • 89. استنباط علّی در داده‌های متوالی (Sequential Data)
  • 90. استنباط علّی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 91. استنباط علّی در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 92. استنباط علّی در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 93. یادگیری عمیق با مفاهیم علّی در رباتیک
  • 94. کاربردهای عملی و تجاری
  • 95. ارتباط با یادگیری ماشینی سنتی
  • 96. مقایسه با روش‌های آماری کلاسیک
  • 97. پیاده‌سازی پایلوت پروژه‌ها
  • 98. اندازه‌گیری تأثیر علّی در دنیای واقعی
  • 99. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق علّی
  • 100. انتخاب دامنه مناسب برای یادگیری انتقالی

📚 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.