, ,

کتاب یادگیری ماشین نظارت شده با شبکه‌های عصبی: مقدمه‌ای بر MLP

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 ماشین نظارت شده با شبکه‌های عصبی: مقدمه‌ای بر MLP

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین نظارت شده (Supervised 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. شبکه‌های عصبی: مقدمه‌ای بر MLP
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت شده
  • 3. مفهوم شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. ساختار پایه نورون
  • 5. توابع فعال‌سازی
  • 6. انواع توابع فعال‌سازی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 9. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 10. مجموعه داده‌ها و تقسیم‌بندی
  • 11. ویژگی‌ها و برچسب‌ها
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 14. کدگذاری دسته‌ای (One-Hot Encoding)
  • 15. شبکه‌های پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 16. معماری MLP
  • 17. لایه ورودی
  • 18. لایه‌های پنهان
  • 19. لایه خروجی
  • 20. تعداد لایه‌های پنهان
  • 21. تعداد نورون‌ها در لایه‌های پنهان
  • 22. بهینه‌سازی پارامترها
  • 23. نرخ یادگیری
  • 24. اندازه دسته (Batch Size)
  • 25. تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 26. مثال ساده MLP
  • 27. پیاده‌سازی MLP با کتابخانه‌ها
  • 28. کتابخانه TensorFlow
  • 29. کتابخانه Keras
  • 30. کتابخانه PyTorch
  • 31. ساخت مدل MLP در Keras
  • 32. تعریف لایه‌های Dense
  • 33. انتخاب تابع فعال‌سازی
  • 34. کامپایل کردن مدل
  • 35. تابع هزینه (Loss Function)
  • 36. بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 37. معیارهای ارزیابی
  • 38. آموزش مدل MLP
  • 39. تابع evaluate
  • 40. تابع predict
  • 41. کاربرد MLP در طبقه‌بندی
  • 42. داده‌های طبقه‌بندی
  • 43. مجموعه داده Iris
  • 44. آموزش MLP برای طبقه‌بندی Iris
  • 45. ارزیابی مدل طبقه‌بندی
  • 46. کاربرد MLP در رگرسیون
  • 47. داده‌های رگرسیون
  • 48. مجموعه داده Boston Housing
  • 49. آموزش MLP برای رگرسیون Boston Housing
  • 50. ارزیابی مدل رگرسیون
  • 51. بیش‌برازش (Overfitting)
  • 52. کم‌برازش (Underfitting)
  • 53. راه‌های مقابله با بیش‌برازش
  • 54. تنظیم‌گرمی (Regularization)
  • 55. L1 و L2 Regularization
  • 56. کاهش احتمال (Dropout)
  • 57. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 58. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 59. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 60. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 61. ارزیابی متقابل (Cross-Validation)
  • 62. کدگذاری دسته‌ای برای MLP
  • 63. تنظیم اندازه دسته
  • 64. تنظیم نرخ یادگیری
  • 65. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 66. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
  • 67. پیاده‌سازی MLP از ابتدا
  • 68. اصول اولیه پیاده‌سازی
  • 69. نورون و لایه
  • 70. عملیات ماتریسی
  • 71. حساب دیفرانسیل نمادین
  • 72. محاسبه گرادیان‌ها
  • 73. پیاده‌سازی پس‌انتشار
  • 74. آموزش MLP بدون کتابخانه
  • 75. عیب‌یابی مدل‌های MLP
  • 76. خطاهای رایج در MLP
  • 77. تفسیر نتایج
  • 78. شاخص‌های عملکرد
  • 79. پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید
  • 80. اعتبار سنجی مدل
  • 81. استفاده از GPU در آموزش
  • 82. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 83. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 84. تفاوت MLP با شبکه‌های عمیق‌تر
  • 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 87. مقدمه‌ای بر CNN
  • 88. مقدمه‌ای بر RNN
  • 89. محدودیت‌های MLP
  • 90. کاربرد MLP در مسائل واقعی
  • 91. تشخیص تصویر پایه
  • 92. پردازش زبان طبیعی پایه
  • 93. پیش‌بینی سری‌های زمانی ساده
  • 94. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 95. کاربرد MLP در یادگیری انتقال
  • 96. جمع‌بندی MLP
  • 97. آینده MLP
  • 98. مفاهیم پیشرفته‌تر MLP
  • 99. سایر انواع شبکه‌های عصبی
  • 100. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)

📚 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 ماشین نظارت شده با شبکه‌های عصبی: مقدمه‌ای بر MLP”

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

پیمایش به بالا