سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی LSTM با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی

کتاب پیاده‌سازی LSTM با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی

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 پیاده‌سازی LSTM با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 2. آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 3. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 4. ساختار و اجزای سلول عصبی مصنوعی
  • 5. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. روش‌های آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 7. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 8. مقدمه‌ای بر پایتون برای یادگیری عمیق
  • 9. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 10. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 11. کتابخانه Pandas برای پردازش داده
  • 12. کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی داده
  • 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. نحوه کارکرد شبکه‌های RNN
  • 15. کاربردهای RNN در پردازش توالی
  • 16. محدودیت‌های RNN: مشکل گرادیان محوشونده
  • 17. معرفی شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 18. ساختار داخلی سلول LSTM
  • 19. گیت‌های ورودی، فراموشی و خروجی در LSTM
  • 20. مزایای LSTM نسبت به RNN
  • 21. پیاده‌سازی LSTM با کتابخانه Keras
  • 22. آشنایی با Keras و TensorFlow
  • 23. ساخت مدل LSTM ساده با Keras
  • 24. آموزش مدل LSTM با داده‌های نمونه
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل LSTM
  • 26. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های LSTM
  • 27. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 28. کاربرد LSTM در NLP
  • 29. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های NLP
  • 30. توکنیزه کردن متن
  • 31. بردارسازی کلمات: Word Embeddings
  • 32. روش‌های Word Embeddings: Word2Vec
  • 33. روش‌های Word Embeddings: GloVe
  • 34. کاربرد LSTM در تحلیل احساسات متن
  • 35. ساخت مدل تحلیل احساسات با LSTM
  • 36. کاربرد LSTM در مدل‌سازی زبان
  • 37. آموزش مدل زبانی با LSTM
  • 38. کاربرد LSTM در ترجمه ماشینی
  • 39. معماری Seq2Seq برای ترجمه ماشینی
  • 40. پیاده‌سازی ترجمه ماشینی با LSTM
  • 41. کاربرد LSTM در تولید متن
  • 42. تولید متن خلاقانه با LSTM
  • 43. کاربرد LSTM در شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
  • 44. پیاده‌سازی NER با LSTM
  • 45. کاربرد LSTM در دسته‌بندی متن
  • 46. ساخت مدل دسته‌بندی متن با LSTM
  • 47. کاربرد LSTM در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 48. ویژگی‌های سری‌های زمانی
  • 49. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی برای LSTM
  • 50. پیاده‌سازی پیش‌بینی سری زمانی با LSTM
  • 51. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 52. کاربرد LSTM در تشخیص ناهنجاری
  • 53. مفهوم ناهنجاری در داده‌ها
  • 54. شناسایی ناهنجاری با LSTM
  • 55. کاربرد LSTM در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. معماری سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LSTM
  • 57. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با LSTM
  • 58. کاربرد LSTM در تشخیص گفتار
  • 59. مراحل پردازش سیگنال صوتی
  • 60. پیاده‌سازی تشخیص گفتار با LSTM
  • 61. کاربرد LSTM در پردازش تصویر (به عنوان توالی)
  • 62. پردازش تصویر به عنوان توالی پیکسل‌ها
  • 63. کاربرد LSTM در توصیف تصویر (Image Captioning)
  • 64. پیاده‌سازی Image Captioning با LSTM
  • 65. مقدمه‌ای بر معماری‌های پیشرفته‌تر
  • 66. معرفی شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت دوطرفه (BiLSTM)
  • 67. نحوه کارکرد BiLSTM
  • 68. کاربرد BiLSTM در NLP
  • 69. پیاده‌سازی BiLSTM با Keras
  • 70. معرفی شبکه‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 71. مفهوم توجه در شبکه‌های عصبی
  • 72. کاربرد مکانیزم توجه در LSTM
  • 73. پیاده‌سازی LSTM با مکانیزم توجه
  • 74. کاربرد LSTM در مسائل پیچیده
  • 75. بهینه‌سازی مدل‌های LSTM برای کارایی
  • 76. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) در LSTM
  • 77. استفاده از Dropout در LSTM
  • 78. استفاده از L1/L2 Regularization در LSTM
  • 79. مدیریت داده‌های نامتوازن در آموزش LSTM
  • 80. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 81. کاربرد LSTM در مسائل مالی (با رعایت چارچوب)
  • 82. پیش‌بینی قیمت سهام با LSTM
  • 83. تحلیل روند بازار با LSTM
  • 84. کاربرد LSTM در پیش‌بینی تقاضا
  • 85. مدیریت موجودی با پیش‌بینی تقاضا
  • 86. کاربرد LSTM در علوم پزشکی (با رعایت چارچوب)
  • 87. پیش‌بینی بیماری با داده‌های سری زمانی
  • 88. تحلیل داده‌های پزشکی با LSTM
  • 89. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق دیگر
  • 90. آشنایی با PyTorch (به عنوان جایگزین)
  • 91. تفاوت‌های Keras و PyTorch
  • 92. پیاده‌سازی LSTM با PyTorch
  • 93. مباحث پیشرفته و کاربردهای صنعتی
  • 94. استقرار مدل‌های LSTM در محیط عملیاتی
  • 95. مقایسه LSTM با مدل‌های دیگر (مانند Transformers)
  • 96. آینده شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 97. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری آینده

📚 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.