سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب فهم عمیق معماری CNN: از کانولوشن تا Pooling

کتاب فهم عمیق معماری CNN: از کانولوشن تا Pooling

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 فهم عمیق معماری CNN: از کانولوشن تا Pooling

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر شبکه های عصبی کانولوشنال
  • 2. مبانی یادگیری عمیق
  • 3. اجزای اصلی شبکه های عصبی
  • 4. توابع فعال سازی در شبکه های عصبی
  • 5. شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 6. آموزش شبکه های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 7. انتشار پسرو و بهینه سازی
  • 8. معماری های شبکه عصبی
  • 9. مفهوم کانولوشن
  • 10. فیلترها و کرنل ها در کانولوشن
  • 11. عمق، عرض و ارتفاع در داده های کانولوشنال
  • 12. لایه کانولوشن: پارامترها و عملکرد
  • 13. فیلترهای لبه یاب
  • 14. تشخیص الگوها با کانولوشن
  • 15. کاربرد کانولوشن در پردازش تصویر
  • 16. لایه Pooling: کاهش ابعاد
  • 17. انواع Pooling: Max Pooling و Average Pooling
  • 18. مزایای Pooling
  • 19. استفاده ترکیبی از کانولوشن و Pooling
  • 20. لایه های فعال سازی پس از کانولوشن
  • 21. لایه های تماماً متصل (Fully Connected)
  • 22. تابع هزینه در شبکه های کانولوشنال
  • 23. بهینه سازی با استفاده از Adam
  • 24. نرمال سازی بچ (Batch Normalization)
  • 25. مقاومت در برابر بیش برازش (Overfitting)
  • 26. تکنیک های تنظیم (Regularization)
  • 27. Dropout: جلوگیری از بیش برازش
  • 28. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 29. معماری LeNet-5
  • 30. معماری AlexNet
  • 31. معماری VGGNet
  • 32. معماری ResNet
  • 33. شبکه های عصبی کانولوشنال در پردازش زبان طبیعی
  • 34. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 35. شناسایی چهره با CNN
  • 36. تحلیل احساسات با CNN
  • 37. تشخیص پزشکی با CNN
  • 38. CNN در سیستم های توصیه گر
  • 39. CNN برای تولید تصویر
  • 40. CNN برای بخش بندی تصویر
  • 41. CNN برای تشخیص ناهنجاری
  • 42. CNN در رباتیک
  • 43. CNN برای تحلیل ویدئو
  • 44. CNN برای تشخیص فعالیت انسانی
  • 45. CNN در سیستم های خودران
  • 46. CNN برای پردازش سیگنال
  • 47. CNN در حوزه مالی
  • 48. CNN برای پیش بینی بازار سهام
  • 49. CNN برای کشف تقلب
  • 50. CNN در امنیت سایبری
  • 51. CNN برای تحلیل ترافیک شبکه
  • 52. CNN در تشخیص بدافزار
  • 53. CNN برای پردازش صوت
  • 54. CNN در تشخیص گفتار
  • 55. CNN برای تولید موسیقی
  • 56. CNN در سیستم های هوشمند ساختمان
  • 57. CNN برای بهینه سازی مصرف انرژی
  • 58. CNN در کشاورزی هوشمند
  • 59. CNN برای تشخیص آفات
  • 60. CNN برای پیش بینی محصول
  • 61. CNN در رباتیک کشاورزی
  • 62. CNN در بهداشت و سلامت
  • 63. CNN برای تشخیص بیماری ها
  • 64. CNN برای کشف دارو
  • 65. CNN برای نظارت بر سلامت
  • 66. CNN در حوزه آموزش
  • 67. CNN برای تحلیل یادگیری دانش آموزان
  • 68. CNN برای سیستم های آموزشی شخصی سازی شده
  • 69. CNN در توسعه محتوای آموزشی
  • 70. CNN در علوم زمین
  • 71. CNN برای تحلیل تصاویر ماهواره ای
  • 72. CNN برای پیش بینی زلزله
  • 73. CNN برای مطالعه تغییرات اقلیمی
  • 74. CNN در حوزه هنر
  • 75. CNN برای تحلیل سبک های هنری
  • 76. CNN برای تولید آثار هنری
  • 77. CNN برای تشخیص اصالت آثار
  • 78. CNN در حوزه معماری
  • 79. CNN برای طراحی بهینه فضا
  • 80. CNN برای تحلیل سازه ها
  • 81. CNN برای شبیه سازی محیط
  • 82. CNN در حوزه مدیریت شهری
  • 83. CNN برای تحلیل الگوهای شهری
  • 84. CNN برای بهینه سازی حمل و نقل
  • 85. CNN برای پیش بینی نیازهای شهری
  • 86. CNN در حوزه حقوق و قضایی
  • 87. CNN برای تحلیل اسناد حقوقی
  • 88. CNN برای کشف الگوهای جرم
  • 89. CNN در حوزه archaeology
  • 90. CNN برای تحلیل یافته های باستانی
  • 91. CNN برای بازسازی آثار باستانی
  • 92. CNN در حوزه علوم زیستی
  • 93. CNN برای تحلیل داده های ژنتیکی
  • 94. CNN برای کشف پروتئین ها
  • 95. CNN برای مطالعه سلول ها
  • 96. CNN در حوزه انرژی
  • 97. CNN برای پیش بینی تولید انرژی
  • 98. CNN برای بهینه سازی شبکه های توزیع
  • 99. CNN برای تشخیص نقص در تجهیزات
  • 100. CNN در حوزه علوم اجتماعی

📚 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.