کتاب Weights & Biases: تسریع روند تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی
, ,

کتاب Weights & Biases: تسریع روند تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000035006 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 Weights & Biases: تسریع روند تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: Weights & Biases

🎓 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 ماشین و یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
  • 5. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی
  • 6. مدل‌های یادگیری ماشین: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 7. دسته‌بندی‌کننده‌ها: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 8. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 9. خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
  • 10. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 11. ارزیابی مدل: معیارهای دقت، صحت، بازیابی و F1-Score
  • 12. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 13. مقدمه بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. ساختار شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها، توابع فعال‌سازی
  • 15. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 16. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی و مشتقات آن
  • 17. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 18. تنظیم‌کننده‌ها: L1 و L2
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 20. معماری‌های CNN: LeNet، AlexNet، VGG، ResNet
  • 21. کاربردهای CNN: تشخیص اشیاء، بخش‌بندی تصویر
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 23. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 24. کاربردهای RNN: پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 25. مقدمه بر چارچوب Weights & Biases (W&B)
  • 26. نصب و راه‌اندازی W&B
  • 27. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها در W&B
  • 28. تجسم نتایج آزمایش‌ها در W&B
  • 29. مقایسهٔ مدل‌ها و هایپرپارامترها در W&B
  • 30. مدیریت پروژه و تیم در W&B
  • 31. استفاده از W&B برای گزارش‌دهی و اشتراک‌گذاری
  • 32. ادغام W&B با چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 33. تنظیم خودکار هایپرپارامترها با W&B
  • 34. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 35. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 36. استفاده از ابزارهای W&B برای تسریع تحقیق و توسعه
  • 37. مقدمه بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 39. تعبیه‌های کلمه: Word2Vec، GloVe
  • 40. مدل‌های زبانی: N-gram
  • 41. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 42. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 43. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): GPT، BERT
  • 44. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 45. کاربردهای NLP: ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن
  • 46. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
  • 47. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 48. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 49. مقدمه بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 50. پردازش اولیهٔ تصویر: فیلترها، لبه‌یابی
  • 51. استخراج ویژگی‌های تصویر: SIFT، SURF
  • 52. تشخیص و شناسایی اشیاء
  • 53. بخش‌بندی معنایی و نمونه‌ای تصویر
  • 54. تولید تصویر: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 55. کاربردهای بینایی ماشین: خودروهای خودران، پزشکی
  • 56. مقدمه بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 57. مفاهیم پایه: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 58. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 59. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 60. شبکه‌های عصبی Q-Learning عمیق (DQN)
  • 61. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 62. کاربردهای یادگیری تقویتی: بازی‌ها، رباتیک
  • 63. مقدمه بر MLOps (Machine Learning Operations)
  • 64. چرخهٔ حیات مدل یادگیری ماشین
  • 65. استقرار مدل (Model Deployment)
  • 66. نظارت بر مدل در محیط عملیاتی
  • 67. نسخه‌بندی مدل و داده
  • 68. اتوماسیون خطوط لولهٔ یادگیری ماشین (ML Pipelines)
  • 69. امنیت در یادگیری ماشین
  • 70. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 72. سوگیری (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله
  • 73. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 74. آیندهٔ هوش مصنوعی و روندهای نوظهور
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف (با تأکید بر حوزه‌های مجاز)
  • 76. مقدمه بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 77. ابزارها و تکنولوژی‌های کلان داده
  • 78. پردازش داده‌های حجیم با Apache Spark
  • 79. امنیت داده‌های حجیم
  • 80. کاربرد داده‌های حجیم در تحقیقات و توسعه

📚 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 Weights & Biases: تسریع روند تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا