سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری نظارت شده و نیمه‌نظارت شده
  • 2. مقدمه‌ای بر داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 3. اهمیت یادگیری نیمه‌نظارت شده در کاربردهای عملی
  • 4. انواع رویکردهای یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 5. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) به عنوان پیش‌زمینه‌ای برای نیمه‌نظارت
  • 6. روش‌های مبتنی بر برچسب‌گذاری همکارانه (Co-training)
  • 7. مدل‌های تولیدی در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 8. مدل‌های مولد احتمالی (Probabilistic Generative Models)
  • 9. استفاده از انتگرال‌گیری در مدل‌های مولد
  • 10. یادگیری نیمه‌نظارت شده مبتنی بر گراف (Graph-based Semi-Supervised Learning)
  • 11. تئوری گراف و کاربرد آن در یادگیری ماشین
  • 12. انتشار برچسب (Label Propagation)
  • 13. انتشار انتشار (Label Spreading)
  • 14. روش‌های مبتنی بر فضای ویژگی (Feature Space Methods)
  • 15. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 16. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای داده‌های نیمه‌نظارت شده
  • 17. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA)
  • 18. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 19. یادگیری بازنمایی با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 22. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای یادگیری بازنمایی
  • 23. خودرمزگذارهای واریانسی (Variational Autoencoders - VAE)
  • 24. یادگیری نیمه‌نظارت شده با استفاده از VAE
  • 25. روش‌های مبتنی بر مدل‌های مخلوط (Mixture Models)
  • 26. مخلوط گوسی (Gaussian Mixture Models - GMM)
  • 27. کاربرد GMM در خوشه‌بندی نیمه‌نظارت شده
  • 28. مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models - HMM)
  • 29. یادگیری نیمه‌نظارت شده با HMM
  • 30. روش‌های مبتنی بر تقویتی (Consistency Regularization)
  • 31. ایده اصلی تقویتی در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 32. انواع توابع تقویتی
  • 33. یادگیری نیمه‌نظارت شده با استفاده از داده‌های افزوده (Data Augmentation)
  • 34. افزایش داده در شبکه‌های عصبی
  • 35. تکنیک‌های افزایش داده برای تصاویر
  • 36. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
  • 37. مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-based Methods)
  • 38. استفاده از دانش پیشین در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 39. استخراج دانش از منابع متنی
  • 40. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت شده با نظارت ضعیف (Weak Supervision)
  • 41. مقدمه‌ای بر نظارت ضعیف
  • 42. تکنیک‌های ترکیب منابع نظارت ضعیف
  • 43. کاربردهای یادگیری نیمه‌نظارت شده در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. طبقه‌بندی متن با یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 45. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
  • 46. ترجمه ماشینی عصبی با رویکرد نیمه‌نظارت شده
  • 47. کاربردهای یادگیری نیمه‌نظارت شده در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 48. تشخیص اشیاء با یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 49. تقسیم‌بندی معنایی تصاویر (Semantic Segmentation)
  • 50. تولید زیرنویس تصویر (Image Captioning)
  • 51. کاربردهای یادگیری نیمه‌نظارت شده در تشخیص گفتار (Speech Recognition)
  • 52. بهبود مدل‌های تشخیص گفتار با داده‌های بدون برچسب
  • 53. کاربردهای یادگیری نیمه‌نظارت شده در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 54. توصیه‌گرهای نیمه‌نظارت شده
  • 55. ارزیابی مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 56. معیارهای ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
  • 57. معیارهای ارزیابی برای وظایف رگرسیون
  • 58. تحلیل خطا و تفسیر مدل‌های نیمه‌نظارت شده
  • 59. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 60. تأثیر کیفیت داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 61. مقایسه رویکردهای مختلف یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 62. مطالعات موردی موفق یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 63. یادگیری نیمه‌نظارت شده در حوزه سلامت
  • 64. یادگیری نیمه‌نظارت شده در حوزه مالی
  • 65. یادگیری نیمه‌نظارت شده در حوزه آموزش
  • 66. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای مرتبط با یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 67. TensorFlow و PyTorch برای یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 68. Scikit-learn و کتابخانه‌های دیگر
  • 69. مروری بر تحقیقات اخیر در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 70. گرایش‌های آینده در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 71. یادگیری نیمه‌نظارت شده و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 72. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها
  • 73. حفظ حریم خصوصی در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان مکمل
  • 75. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (عامل، محیط، پاداش)
  • 76. یادگیری نیمه‌نظارت شده ترکیبی با یادگیری تقویتی
  • 77. کاربرد یادگیری نیمه‌نظارت شده در رباتیک
  • 78. بهبود کنترل ربات با داده‌های نیمه‌نظارت شده
  • 79. یادگیری نیمه‌نظارت شده در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 80. تشخیص ناهنجاری در داده‌های صنعتی
  • 81. مبانی آماری یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 82. نظریه اطلاعات و کاربرد آن
  • 83. کاربرد روش‌های بیزی در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 84. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 85. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 86. روش‌های پیشرفته تنظیم ابرپارامترها
  • 87. یادگیری نیمه‌نظارت شده در داده‌های حجیم (Big Data)
  • 88. چالش‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 89. راهکارهای یادگیری نیمه‌نظارت شده برای داده‌های حجیم
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 91. کاربرد یادگیری انتقالی در یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 92. یادگیری نیمه‌نظارت شده و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 93. ارتباط بین یادگیری نیمه‌نظارت شده و یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 94. بررسی مفاهیم آماری پیشرفته مرتبط
  • 95. انتشار اطلاعات در شبکه‌ها
  • 96. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در یادگیری ماشین
  • 97. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 98. یادگیری نیمه‌نظارت شده برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 99. نکات مهم در انتخاب رویکرد مناسب یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 100. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ

📚 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.