سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق: درک و پیاده‌سازی مدل‌های روز دنیا

کتاب معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق: درک و پیاده‌سازی مدل‌های روز دنیا

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 معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق: درک و پیاده‌سازی مدل‌های روز دنیا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
  • 4. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 5. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 6. بهینه‌سازها: Adam، SGD، RMSprop
  • 7. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization): L1 و L2
  • 8. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 9. معماری‌های پیشخور (Feedforward Architectures)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 12. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 15. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 16. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 17. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 18. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 19. معماری ترنسفورمر برای پردازش زبان
  • 20. ترنسفورمرهای پیش‌آموزش‌دیده (BERT, GPT)
  • 21. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 22. مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 24. معماری‌های پیشرفته GAN
  • 25. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 26. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 27. خودرمزگذارهای متغیر (Variational Autoencoders - VAE)
  • 28. کاربرد VAE در کاهش ابعاد
  • 29. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 30. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 31. عامل (Agent)، محیط (Environment)، پاداش (Reward)
  • 32. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 33. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 34. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 35. یادگیری عمیق با معماری ترنسفورمر
  • 36. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 37. تکنیک‌های پیش‌آموزش LLMs
  • 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
  • 39. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 40. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 41. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 42. کاربرد LLMs در پاسخ به سوال
  • 43. معماری‌های مدل‌های گراف (GNNs)
  • 44. کاربرد GNNs در شبکه‌های اجتماعی
  • 45. کاربرد GNNs در پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 46. شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNNs)
  • 47. معماری‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 48. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 49. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 50. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 51. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 52. حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 53. امنیت در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 54. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (XAI)
  • 55. هوش مصنوعی مسئولانه
  • 56. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 57. پیاده‌سازی مدل‌ها با PyTorch
  • 58. پیاده‌سازی مدل‌ها با TensorFlow
  • 59. استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته
  • 60. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 61. مدیریت داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 62. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 63. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 64. ارزیابی مدل‌ها: معیارها
  • 65. عیب‌یابی مدل‌ها
  • 66. استقرار مدل‌ها (Deployment)
  • 67. معماری‌های محاسباتی برای یادگیری عمیق
  • 68. سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU, TPU)
  • 69. موازی‌سازی در یادگیری عمیق
  • 70. یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتر
  • 71. پردازش تصویر پیشرفته با CNN
  • 72. تشخیص اشیاء و بخش‌بندی معنایی
  • 73. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 74. مدل‌سازی توالی و سری‌های زمانی
  • 75. تحلیل احساسات با مدل‌های پیشرفته
  • 76. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 77. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 78. سیستم‌های خودمختار و یادگیری عمیق
  • 79. یادگیری عمیق در پزشکی و سلامت
  • 80. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص بیماری
  • 81. یادگیری عمیق در کشف دارو
  • 82. یادگیری عمیق در امور مالی
  • 83. تحلیل ریسک با یادگیری عمیق
  • 84. شناسایی تقلب با یادگیری عمیق
  • 85. کاربرد یادگیری عمیق در علوم داده
  • 86. تحلیل داده‌های بزرگ با مدل‌های پیشرفته
  • 87. پیش‌بینی روندها با یادگیری عمیق
  • 88. معماری‌های عصبی برای داده‌های ساختاریافته
  • 89. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 90. یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 91. بهینه‌سازی سیستم‌ها با یادگیری عمیق
  • 92. توسعه ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 93. مقایسه معماری‌های نوین
  • 94. چالش‌های پیش رو در یادگیری عمیق
  • 95. آینده پژوهش در یادگیری عمیق
  • 96. ارتباط با چارچوب‌های رسمی علمی و فقهی
  • 97. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 98. استانداردهای داده در نظام جمهوری اسلامی ایران
  • 99. کاربرد یادگیری عمیق در تحقق اقتصاد مقاومتی
  • 100. نقش یادگیری عمیق در پیشرفت علمی کشور

📚 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.