سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب NUTS: پیاده‌سازی و کاربرد در دنیای واقعی

کتاب NUTS: پیاده‌سازی و کاربرد در دنیای واقعی

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 NUTS: پیاده‌سازی و کاربرد در دنیای واقعی

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 3. تابع فعال‌سازی و نقش آن
  • 4. شبکه‌های پرسپترون تک‌لایه
  • 5. آموزش پرسپترون و الگوریتم پس‌انتشار خطا
  • 6. شبکه‌های پرسپترون چندلایه
  • 7. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
  • 8. مدل‌های یادگیری عمیق: شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 9. معماری شبکه‌های کانولوشنی
  • 10. لایه‌های کانولوشن و فیلترها
  • 11. لایه‌های پولینگ و کاهش ابعاد
  • 12. لایه‌های تمام‌متصل در CNN
  • 13. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 14. مدل‌های یادگیری عمیق: شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 15. معماری شبکه‌های بازگشتی
  • 16. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
  • 17. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 18. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 19. مدل‌های یادگیری عمیق: ترنسفورمرها
  • 20. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 21. پردازش موازی در ترنسفورمرها
  • 22. کاربردهای ترنسفورمر در NLP
  • 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 24. معماری GAN و اجزای آن
  • 25. آموزش GAN و چالش‌ها
  • 26. کاربردهای GAN در تولید تصویر
  • 27. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با پایتورچ (PyTorch)
  • 28. محیط توسعه و نصب پایتورچ
  • 29. ماتریس‌ها و تنسورها در پایتورچ
  • 30. محاسبه گرادیان خودکار (Autograd)
  • 31. تعریف و آموزش مدل‌های ساده با پایتورچ
  • 32. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 33. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با تنسورفلو (TensorFlow)
  • 34. محیط توسعه و نصب تنسورفلو
  • 35. گراف‌های محاسباتی در تنسورفلو
  • 36. لایه‌های از پیش تعریف شده در تنسورفلو
  • 37. مدل‌های سکوئنشال و فانکشنال API
  • 38. استفاده از Keras برای ساخت مدل
  • 39. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 40. تمیز کردن و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 41. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 42. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 43. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 44. تنظیم ابرپارامترها
  • 45. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 46. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
  • 47. بهینه‌سازهای آدام (Adam) و RMSprop
  • 48. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 49. تنظیم اندازه بچ (Batch Size Tuning)
  • 50. تنظیم تعداد اپوک (Epoch Tuning)
  • 51. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 52. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 53. تکنیک Dropout
  • 54. تنظیم L1 و L2
  • 55. Early Stopping
  • 56. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 57. مفهوم یادگیری انتقالی
  • 58. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 59. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 60. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش تصویر
  • 61. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 62. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 63. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 64. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 65. منحنی ROC و AUC
  • 66. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 67. تفسیر نتایج ارزیابی
  • 68. کاربردهای عملی شبکه‌های عصبی در صنعت
  • 69. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 70. شناسایی چهره و تشخیص هویت
  • 71. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. پردازش و تحلیل متن
  • 73. ترجمه ماشینی
  • 74. تولید متن و محتوا
  • 75. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 76. کاربرد در حوزه سلامت و پزشکی
  • 77. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی
  • 78. پیش‌بینی روند بیماری
  • 79. مدل‌سازی مولکولی و کشف دارو
  • 80. کاربرد در حوزه مالی و اقتصادی
  • 81. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 82. تشخیص تقلب
  • 83. تحلیل ریسک اعتباری
  • 84. مدل‌سازی اقتصادسنجی با شبکه‌های عصبی
  • 85. کاربرد در حوزه هوش تجاری
  • 86. تحلیل رفتار مشتری
  • 87. پیش‌بینی تقاضا
  • 88. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 89. امنیت سایبری با یادگیری عمیق
  • 90. تشخیص نفوذ و بدافزار
  • 91. شناسایی فعالیت‌های مشکوک
  • 92. تحلیل لاگ‌ها و رویدادها
  • 93. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 94. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
  • 95. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 96. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 97. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
  • 98. توسعه پایدار هوش مصنوعی
  • 99. آینده یادگیری عمیق و روندهای نوین
  • 100. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

📚 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.