سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری انتقالی در مسائل طبقه‌بندی پیشرفته

کتاب یادگیری انتقالی در مسائل طبقه‌بندی پیشرفته

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 انتقالی در مسائل طبقه‌بندی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: دسته‌بندی داده‌های با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 2. فصل ۲: مبانی یادگیری عمیق
  • 3. فصل ۳: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 4. فصل ۴: معماری‌های رایج CNN
  • 5. فصل ۵: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 6. فصل ۶: معماری‌های رایج RNN
  • 7. فصل ۷: ترانسفورمرها و مکانیزم توجه
  • 8. فصل ۸: مفاهیم اساسی یادگیری انتقالی
  • 9. فصل ۹: استراتژی‌های انتقال دانش
  • 10. فصل ۱۰: انتقال ویژگی (Feature Transfer)
  • 11. فصل ۱۱: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 12. فصل ۱۲: استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 13. فصل ۱۳: انتقال دانش با استفاده از مکانیزم‌های توجه
  • 14. فصل ۱۴: انتقال دانش بین دامنه‌ها (Domain Adaptation)
  • 15. فصل ۱۵: مشکلات و چالش‌های یادگیری انتقالی
  • 16. فصل ۱۶: داده‌های کم (Low-data Regimes)
  • 17. فصل ۱۷: ناهمگونی داده‌ها (Data Heterogeneity)
  • 18. فصل ۱۸: تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 19. فصل ۱۹: بایاس و عدم تعادل (Bias and Imbalance)
  • 20. فصل ۲۰: ارزیابی مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 21. فصل ۲۱: معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 22. فصل ۲۲: معیارهای ارزیابی برای مسائل پیچیده
  • 23. فصل ۲۳: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 24. فصل ۲۴: تجزیه و تحلیل خطا (Error Analysis)
  • 25. فصل ۲۵: کاربردهای یادگیری انتقالی در طبقه‌بندی پیشرفته
  • 26. فصل ۲۶: طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 27. فصل ۲۷: طبقه‌بندی متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 28. فصل ۲۸: طبقه‌بندی صدا و تشخیص گفتار
  • 29. فصل ۲۹: تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصاویر
  • 30. فصل ۳۰: طبقه‌بندی در رباتیک و بینایی ماشین
  • 31. فصل ۳۱: طبقه‌بندی در حوزه مالی
  • 32. فصل ۳۲: طبقه‌بندی در حوزه علوم زیستی
  • 33. فصل ۳۳: انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده مناسب
  • 34. فصل ۳۴: مجموعه داده‌های پیش‌آموزش‌دیده رایج
  • 35. فصل ۳۵: ImageNet و مدل‌های مرتبط
  • 36. فصل ۳۶: BERT و مدل‌های NLP
  • 37. فصل ۳۷: مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
  • 38. فصل ۳۸: ملاحظات مربوط به معماری مدل
  • 39. فصل ۳۹: تأثیر اندازه مدل بر انتقال
  • 40. فصل ۴۰: تأثیر لایه‌های مدل بر انتقال
  • 41. فصل ۴۱: تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
  • 42. فصل ۴۲: تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Tuning)
  • 43. فصل ۴۳: تنظیم زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 44. فصل ۴۴: تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 45. فصل ۴۵: توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 46. فصل ۴۶: افزایش داده (Data Augmentation)
  • 47. فصل ۴۷: تکنیک‌های پیشرفته افزایش داده
  • 48. فصل ۴۸: تبدیل‌های هندسی و فتومتریک
  • 49. فصل ۴۹: افزایش داده برای داده‌های متنی
  • 50. فصل ۵۰: انتقال دانش صفر-شات (Zero-Shot Learning)
  • 51. فصل ۵۱: انتقال دانش یک-شات (One-Shot Learning)
  • 52. فصل ۵۲: یادگیری کم-نمونه (Few-Shot Learning)
  • 53. فصل ۵۳: روش‌های مبتنی بر تطبیق (Metric-based Methods)
  • 54. فصل ۵۴: روش‌های مبتنی بر مدل (Model-based Methods)
  • 55. فصل ۵۵: روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Methods)
  • 56. فصل ۵۶: یادگیری فراگیر (Meta-Learning)
  • 57. فصل ۵۷: آموزش یک عامل یادگیرنده (Learning to Learn)
  • 58. فصل ۵۸: الگوریتم MAML
  • 59. فصل ۵۹: الگوریتم Reptile
  • 60. فصل ۶۰: یادگیری انتقالی ناظر (Supervised Transfer Learning)
  • 61. فصل ۶۱: یادگیری انتقالی نیمه‌ناظر (Semi-Supervised Transfer Learning)
  • 62. فصل ۶۲: یادگیری انتقالی بدون ناظر (Unsupervised Transfer Learning)
  • 63. فصل ۶۳: استخراج ویژگی‌های بدون ناظر
  • 64. فصل ۶۴: پیش‌بینی پیش‌زمینه (Pretext Tasks)
  • 65. فصل ۶۵: کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 66. فصل ۶۶: کاربرد در تشخیص چهره
  • 67. فصل ۶۷: کاربرد در شناسایی اسناد
  • 68. فصل ۶۸: کاربرد در دسته‌بندی اخبار
  • 69. فصل ۶۹: کاربرد در تحلیل احساسات
  • 70. فصل ۷۰: کاربرد در شناسایی بیماری‌های گیاهی
  • 71. فصل ۷۱: انتقال دانش در داده‌های سری زمانی
  • 72. فصل ۷۲: انتقال دانش در شبکه‌های گراف
  • 73. فصل ۷۳: چالش‌های اخلاقی و امنیتی
  • 74. فصل ۷۴: تعصبات در داده‌ها و مدل‌ها
  • 75. فصل ۷۵: حفظ حریم خصوصی در یادگیری انتقالی
  • 76. فصل ۷۶: امنیت مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 77. فصل ۷۷: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری انتقالی
  • 78. فصل ۷۸: TensorFlow و Keras
  • 79. فصل ۷۹: PyTorch
  • 80. فصل ۸۰: Hugging Face Transformers
  • 81. فصل ۸۱: Scikit-learn
  • 82. فصل ۸۲: تکنیک‌های پیشرفته برای مقابله با کمبود داده
  • 83. فصل ۸۳: یادگیری تقویتی انتقالی (Transfer Reinforcement Learning)
  • 84. فصل ۸۴: انتقال سیاست (Policy Transfer)
  • 85. فصل ۸۵: انتقال ارزش (Value Transfer)
  • 86. فصل ۸۶: کاربرد در بازی‌ها
  • 87. فصل ۸۷: کاربرد در رباتیک
  • 88. فصل ۸۸: یادگیری خود-نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 89. فصل ۸۹: وظایف خود-نظارتی در تصاویر
  • 90. فصل ۹۰: وظایف خود-نظارتی در متن
  • 91. فصل ۹۱: ارتباط خود-نظارتی با یادگیری انتقالی
  • 92. فصل ۹۲: مسائل طبقه‌بندی طبقه‌بندی شده (Hierarchical Classification)
  • 93. فصل ۹۳: یادگیری انتقالی چند-برچسبی (Multi-label Classification)
  • 94. فصل ۹۴: یادگیری انتقالی چند-کاره (Multi-task Learning)
  • 95. فصل ۹۵: مقایسه یادگیری انتقالی با یادگیری از ابتدا (Learning from Scratch)
  • 96. فصل ۹۶: نکات عملی برای پیاده‌سازی
  • 97. فصل ۹۷: مدیریت منابع محاسباتی
  • 98. فصل ۹۸: اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 99. فصل ۹۹: روندهای آینده در یادگیری انتقالی
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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.