سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب قضایای رابرتس-لاپلاس و قضیه مارکوف در یادگیری عمیق

کتاب قضایای رابرتس-لاپلاس و قضیه مارکوف در یادگیری عمیق

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 قضایای رابرتس-لاپلاس و قضیه مارکوف در یادگیری عمیق

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

موضوع میانی: قضایای مهم در آمار بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. ساختار نورون مصنوعی
  • 5. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 7. بهینه‌سازی گرادیان نزولی
  • 8. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 9. مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 10. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 11. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 12. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: منظم‌سازی (Regularization)
  • 13. تکنیک‌های منظم‌سازی: L1 و L2
  • 14. تکنیک‌های منظم‌سازی: Dropout
  • 15. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. لایه‌های کانولوشن و ویژگی‌های آن‌ها
  • 18. لایه‌های Pooling و کاربردهای آن
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 21. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 22. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 23. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 24. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. مدل‌سازی زبانی
  • 26. ترجمه ماشینی
  • 27. تحلیل احساسات
  • 28. طبقه‌بندی متن
  • 29. تولید متن
  • 30. شبکه‌های عصبی مولد (GAN)
  • 31. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 32. تشخیص اشیاء
  • 33. بخش‌بندی تصاویر
  • 34. تولید تصاویر
  • 35. یادگیری عمیق تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 36. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 37. پاداش و تابع ارزش
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 39. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 40. مقدمه‌ای بر فضای حالت و فضای عمل
  • 41. مقدمه‌ای بر قضیه مارکوف
  • 42. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوفی (MDP)
  • 43. تابع انتقال حالت
  • 44. تابع پاداش
  • 45. قضیه رابرتس-لاپلاس
  • 46. ارتباط قضیه رابرتس-لاپلاس با یادگیری عمیق
  • 47. کاربرد قضیه رابرتس-لاپلاس در تحلیل سری‌های زمانی
  • 48. قضیه مارکوف و پیش‌بینی حالت‌های آینده
  • 49. کاربرد قضیه مارکوف در مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها
  • 50. ارتباط قضیه مارکوف با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 53. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 54. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 55. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 56. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. فیلترینگ مشارکتی
  • 58. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 60. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 61. کاربردهای یادگیری انتقالی
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 63. حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 64. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 65. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 66. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 67. کاربرد GNN در کشف دارو
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 69. چالش‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ
  • 70. کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت
  • 71. کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی
  • 72. کاربردهای یادگیری عمیق در علوم
  • 73. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 74. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 75. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 76. آیندهٔ یادگیری عمیق
  • 77. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 78. انواع توابع هزینه
  • 79. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری پویا
  • 80. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 81. معماری‌های انعطاف‌پذیر
  • 82. شبکه‌های عصبی گراف در مقیاس بزرگ
  • 83. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق قابل توضیح (XAI)
  • 85. مدل‌های حافظه‌دار
  • 86. یادگیری عمیق برای داده‌های نامتعادل
  • 87. مدل‌های مبتنی بر انگیزه (Attention-based Models)
  • 88. یادگیری عمیق و پردازش سیگنال
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در رباتیک
  • 90. مدل‌سازی علّی در یادگیری عمیق
  • 91. یادگیری عمیق برای داده‌های چندوجهی
  • 92. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با فریم‌ورک‌های استاندارد
  • 93. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی در یادگیری عمیق
  • 94. نکات عملی در توسعهٔ مدل‌های یادگیری عمیق
  • 95. مدیریت چرخهٔ عمر مدل‌های یادگیری عمیق

📚 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.