, ,

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

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 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)

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری عمیق در استنباط علّی: رویکردهای مبتنی بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)”

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

پیمایش به بالا