, ,

کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر بصری‌سازی داده در یادگیری عمیق
  • 2. اصول اولیه بصری‌سازی داده
  • 3. اهمیت بصری‌سازی در درک مدل‌های یادگیری عمیق
  • 4. ابزارهای رایج بصری‌سازی داده (مبتنی بر چارچوب‌های رسمی)
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط کاربری برای بصری‌سازی
  • 6. مفاهیم پایه داده در یادگیری عمیق
  • 7. انواع داده‌های ورودی به مدل‌های یادگیری عمیق
  • 8. پیش‌پردازش داده برای بصری‌سازی
  • 9. بصری‌سازی داده‌های متنی
  • 10. بصری‌سازی داده‌های تصویری
  • 11. بصری‌سازی داده‌های صوتی
  • 12. بصری‌سازی داده‌های عددی و ستونی
  • 13. نمودارهای خطی برای نمایش روندها
  • 14. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه مقادیر
  • 15. نمودارهای پراکندگی برای نمایش روابط
  • 16. نمودارهای هیستوگرام برای توزیع داده‌ها
  • 17. نمودارهای جعبه‌ای برای خلاصه‌سازی آماری
  • 18. نمودارهای دایره‌ای (با احتیاط و در چارچوب مجاز)
  • 19. نقشه‌های حرارتی برای نمایش ماتریس‌ها
  • 20. نمودارهای سه‌بعدی (با احتیاط و در چارچوب مجاز)
  • 21. بصری‌سازی لایه‌های شبکه عصبی
  • 22. نمودارهای گرافیکی لایه‌های کانولوشنال
  • 23. بصری‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 24. نمایش فعال‌سازی نورون‌ها
  • 25. بصری‌سازی ماتریس‌های کانولوشن
  • 26. نمایش نتایج فیلترها
  • 27. بصری‌سازی لایه‌های بازگشتی (RNN)
  • 28. نمایش حالت پنهان در RNN
  • 29. بصری‌سازی شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 30. بصری‌سازی شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 31. بصری‌سازی لایه‌های ترنسفورمر
  • 32. نمایش مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 33. بصری‌سازی بردارهای جاسازی (Embeddings)
  • 34. نمودارهای توزیع بردارهای جاسازی
  • 35. بصری‌سازی روابط معنایی بین واژگان
  • 36. بصری‌سازی شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 37. نمایش فرآیند آموزش GAN
  • 38. بصری‌سازی خروجی‌های GAN
  • 39. بصری‌سازی شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 40. نمایش فرآیند فشرده‌سازی و بازسازی داده
  • 41. بصری‌سازی فضاهای نهفته (Latent Spaces)
  • 42. بصری‌سازی فرآیند یادگیری مدل
  • 43. نمایش نمودار خطای آموزش و اعتبارسنجی
  • 44. بصری‌سازی نرخ یادگیری در طول آموزش
  • 45. نمایش معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 46. بصری‌سازی ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 47. بصری‌سازی منحنی دقت-بازیابی (Precision-Recall Curve)
  • 48. بصری‌سازی منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC Curve)
  • 49. بصری‌سازی خطاهای مدل
  • 50. تحلیل و تفسیر بصری‌سازی‌ها
  • 51. شناسایی الگوها در بصری‌سازی‌ها
  • 52. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting) از طریق بصری‌سازی
  • 53. تشخیص کم‌برازش (Underfitting) از طریق بصری‌سازی
  • 54. بهینه‌سازی مدل با استفاده از بصری‌سازی
  • 55. انتخاب معماری مناسب مدل با کمک بصری‌سازی
  • 56. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از بصری‌سازی
  • 57. بصری‌سازی برای اشکال‌زدایی (Debugging) مدل
  • 58. یافتن نقاط ضعف مدل با بصری‌سازی
  • 59. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (XAI)
  • 60. روش‌های بصری‌سازی برای تفسیرپذیری
  • 61. بصری‌سازی اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 62. نمودارهای LIME و SHAP
  • 63. بصری‌سازی مناطق مهم در تصاویر (Grad-CAM)
  • 64. بصری‌سازی حساسیت مدل به ورودی‌ها
  • 65. کاربرد بصری‌سازی در گزارش‌دهی نتایج
  • 66. ایجاد داشبوردهای مدیریتی (با استفاده از ابزارهای مجاز)
  • 67. ارائه نتایج به ذینفعان غیرفنی
  • 68. بصری‌سازی داده‌های مربوط به امنیت سایبری (در چارچوب مقررات)
  • 69. بصری‌سازی داده‌های مالی (با رعایت قوانین بانک مرکزی)
  • 70. بصری‌سازی داده‌های پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 71. بصری‌سازی داده‌های مربوط به بهینه‌سازی فرآیندها
  • 72. بصری‌سازی داده‌های مربوط به تحلیل رفتار کاربران (در چارچوب حریم خصوصی)
  • 73. بصری‌سازی برای بهبود تجربه کاربری
  • 74. بصری‌سازی داده‌های مربوط به شبکه‌های اجتماعی (با رویکرد علمی)
  • 75. بصری‌سازی داده‌های مربوط به پیش‌بینی (در حوزه‌های مجاز)
  • 76. بصری‌سازی داده‌های مربوط به طبقه‌بندی (در حوزه‌های مجاز)
  • 77. بصری‌سازی داده‌های مربوط به خوشه‌بندی (در حوزه‌های مجاز)
  • 78. بصری‌سازی پیشرفت پروژه‌های تحقیقاتی
  • 79. بصری‌سازی داده‌های مربوط به آموزش و یادگیری
  • 80. بصری‌سازی داده‌های مربوط به بهینه‌سازی منابع
  • 81. بصری‌سازی داده‌های مربوط به تحلیل ریسک (در چارچوب مجاز)
  • 82. بصری‌سازی داده‌های مربوط به مدیریت دانش
  • 83. بصری‌سازی داده‌های مربوط به پایش عملکرد سیستم‌ها
  • 84. بصری‌سازی داده‌های مربوط به تحلیل روند بازار (با رعایت قوانین)
  • 85. بصری‌سازی داده‌های مربوط به سنجش رضایت مشتریان
  • 86. بصری‌سازی داده‌های مربوط به بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 87. بصری‌سازی داده‌های مربوط به تحلیل داده‌های مکانی
  • 88. بصری‌سازی داده‌های مربوط به هوش تجاری (BI)
  • 89. بصری‌سازی پیشرفته با استفاده از کتابخانه‌های تخصصی
  • 90. نکات تکمیلی در بصری‌سازی داده‌های پیچیده
  • 91. اصول طراحی بصری‌سازی‌های مؤثر و اخلاقی
  • 92. آینده بصری‌سازی داده در یادگیری عمیق
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری بصری‌سازی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاربرد بصری‌سازی داده در تحلیل عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا