سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید

کتاب یادگیری عمیق انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید

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 انتقال‌پذیر برای انتقال دانش به وظایف جدید

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: روش‌های یادگیری عمیق برای داده‌های با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و انتقال‌پذیر
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
  • 5. تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. روش‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 7. مقدمه‌ای بر انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 8. استراتژی‌های رایج انتقال یادگیری
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای انتقال یادگیری
  • 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 11. انتقال ویژگی (Feature Extraction)
  • 12. کاربرد انتقال یادگیری در بینایی ماشین
  • 13. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای انتقال یادگیری
  • 14. معماری‌های پیشرفته CNN
  • 15. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 16. کاربرد CNN در قطعه‌بندی تصویر
  • 17. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 18. انتقال یادگیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
  • 21. معماری BERT و کاربردهای آن
  • 22. معماری GPT و کاربردهای آن
  • 23. انتقال یادگیری در مدل‌های زبانی
  • 24. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 25. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 26. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی
  • 27. ترجمه ماشینی با مدل‌های زبانی
  • 28. تحلیل احساسات با مدل‌های زبانی
  • 29. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
  • 30. تولید پاسخ برای سوالات (Question Answering)
  • 31. انتقال یادگیری در داده‌های سری زمانی
  • 32. مدل‌های بازگشتی (RNN) و LSTM
  • 33. کاربرد RNN/LSTM در انتقال یادگیری
  • 34. انتقال یادگیری در داده‌های ساختاریافته
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 36. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 38. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 39. کاربرد انتقال یادگیری در رباتیک
  • 40. کاربرد انتقال یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 42. استراتژی‌های یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 43. انتقال یادگیری و یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی با داده‌های نامتقارن
  • 45. روش‌های مقابله با عدم توازن داده‌ها
  • 46. انتقال یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 48. ترکیب انتقال یادگیری با یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 50. کاربرد انتقال یادگیری در یادگیری بدون نظارت
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 52. انتقال یادگیری در یادگیری فدرال
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 54. انتقال یادگیری در یادگیری فعال
  • 55. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 56. ترکیب انتقال یادگیری با یادگیری خودنظارتی
  • 57. ارزیابی مدل‌های انتقال یادگیری
  • 58. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
  • 59. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 60. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 61. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 62. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 63. نقش انتقال یادگیری در مهندسی ویژگی
  • 64. انتقال دانش بین حوزه‌های مختلف
  • 65. چالش‌های انتقال یادگیری
  • 66. راهکارهای مقابله با چالش‌های انتقال یادگیری
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)
  • 68. انتقال یادگیری در سیستم‌های تطبیقی
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری توضیحی (Explainable AI - XAI)
  • 70. انتقال یادگیری و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 71. ملاحظات اخلاقی در انتقال یادگیری
  • 72. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در انتقال یادگیری
  • 73. مقررات و چارچوب‌های قانونی در ایران
  • 74. کاربرد انتقال یادگیری در صنایع مختلف ایران
  • 75. انتقال یادگیری در حوزه سلامت
  • 76. انتقال یادگیری در حوزه کشاورزی
  • 77. انتقال یادگیری در حوزه صنعت
  • 78. انتقال یادگیری در حوزه مالی
  • 79. انتقال یادگیری در حوزه آموزش
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 81. انتقال یادگیری در محیط‌های توزیع‌شده
  • 82. کاربرد انتقال یادگیری در هوش مصنوعی مولد
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 84. انتقال یادگیری در مدل‌های انتشار
  • 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 86. انتقال یادگیری در GANs
  • 87. بهینه‌سازی مصرف منابع در انتقال یادگیری
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری قابل تعمیم (Generalizable Learning)
  • 89. انتقال یادگیری به عنوان راهی برای تعمیم‌پذیری
  • 90. آینده پژوهش در انتقال یادگیری عمیق
  • 91. پروژه‌های عملی در انتقال یادگیری عمیق
  • 92. کارگاه عملی: پیاده‌سازی انتقال یادگیری
  • 93. بررسی موردی: موفقیت‌های انتقال یادگیری
  • 94. آموزش انتقال یادگیری برای وظایف جدید

📚 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.