, ,

کتاب مبانی یادگیری عمیق برای پردازش تصویر با SAS

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 مبانی یادگیری عمیق برای پردازش تصویر با SAS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در بینایی ماشین

🎓 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. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 3. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. تابع فعال‌سازی و اهمیت آن
  • 5. بهینه‌سازی مدل با گرادیان کاهشی
  • 6. انتشار پسین خطا (Backpropagation)
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 8. لایه‌های کانولوشن و فیلترها
  • 9. لایه‌های پولینگ (Pooling)
  • 10. لایه‌های تماماً متصل (Fully Connected)
  • 11. معماری‌های رایج CNN: LeNet-5
  • 12. معماری‌های رایج CNN: AlexNet
  • 13. معماری‌های رایج CNN: VGGNet
  • 14. معماری‌های رایج CNN: GoogLeNet
  • 15. معماری‌های رایج CNN: ResNet
  • 16. مقدمه‌ای بر SAS و کاربرد آن در یادگیری عمیق
  • 17. نصب و راه‌اندازی SAS Enterprise Miner
  • 18. مقدمه‌ای بر SAS Viya برای یادگیری عمیق
  • 19. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق در SAS
  • 20. پیش‌پردازش تصاویر در SAS
  • 21. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 22. ساخت و آموزش مدل CNN در SAS
  • 23. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 24. ارزیابی عملکرد مدل CNN
  • 25. معیارهای ارزیابی مدل: دقت (Accuracy)
  • 26. معیارهای ارزیابی مدل: صحت (Precision)
  • 27. معیارهای ارزیابی مدل: بازیابی (Recall)
  • 28. معیارهای ارزیابی مدل: امتیاز F1
  • 29. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر
  • 30. مثال عملی: طبقه‌بندی تصاویر حیوانات با SAS
  • 31. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 32. معماری‌های تشخیص اشیاء: YOLO
  • 33. معماری‌های تشخیص اشیاء: SSD
  • 34. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء با SAS
  • 35. مقدمه‌ای بر تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 36. معماری‌های تقسیم‌بندی تصاویر: U-Net
  • 37. پیاده‌سازی تقسیم‌بندی تصاویر با SAS
  • 38. کاربرد یادگیری عمیق در SAS برای تحلیل تصاویر پزشکی
  • 39. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی با SAS
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق در SAS برای تحلیل تصاویر صنعتی
  • 41. کنترل کیفیت محصولات با SAS
  • 42. کاربرد یادگیری عمیق در SAS برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • 43. تحلیل زمین با SAS
  • 44. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 45. کاربرد RNN در پردازش توالی تصاویر
  • 46. کاربرد یادگیری عمیق در SAS برای پردازش ویدئو
  • 47. تحلیل ویدئوها با SAS
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 49. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در SAS
  • 50. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 51. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 52. پیاده‌سازی Data Augmentation در SAS
  • 53. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 54. کاربرد GAN در تولید تصاویر
  • 55. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 56. کاربرد یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 57. مباحث پیشرفته در CNN
  • 58. مباحث پیشرفته در تشخیص اشیاء
  • 59. مباحث پیشرفته در تقسیم‌بندی تصاویر
  • 60. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استقرار
  • 61. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در SAS
  • 62. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و بینایی ماشین
  • 63. حریم خصوصی در پردازش تصاویر
  • 64. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 65. تبعیض در الگوریتم‌های بینایی ماشین
  • 66. راه‌حل‌های مقابله با تبعیض در SAS
  • 67. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولانه
  • 68. آینده یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 69. روندهای نوظهور در بینایی ماشین
  • 70. تکنیک‌های پردازش تصویر پیشرفته در SAS
  • 71. مدل‌های پیشرفته برای تحلیل تصاویر
  • 72. کاربرد یادگیری عمیق در SAS برای تحلیل تصاویر چهره
  • 73. تشخیص احساسات از روی تصاویر چهره با SAS
  • 74. کاربرد یادگیری عمیق در SAS برای تحلیل تصاویر متنی
  • 75. استخراج اطلاعات از اسناد با SAS
  • 76. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 77. کاربرد NLP در تحلیل متون تصویری
  • 78. مبانی تحلیل سری‌های زمانی با SAS
  • 79. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 80. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. مبانی الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 83. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل تصاویر
  • 84. مقدمه‌ای بر شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 85. کاربرد GNN در تحلیل تصاویر ساختاریافته
  • 86. مباحث تکمیلی در SAS برای یادگیری عمیق
  • 87. بهینه‌سازی عملکرد پردازش تصویر با SAS
  • 88. مدیریت پروژه‌های یادگیری عمیق در SAS
  • 89. ارتباط یادگیری عمیق با سایر شاخه‌های هوش مصنوعی
  • 90. کاربرد یادگیری عمیق در رباتیک
  • 91. کاربرد یادگیری عمیق در خودروهای خودران
  • 92. مقدمه‌ای بر پردازش ابری برای یادگیری عمیق
  • 93. استفاده از SAS Viya در محیط ابری
  • 94. مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری
  • 95. کاربرد یادگیری عمیق در SAS برای تشخیص تقلب
  • 96. مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری عمیق
  • 97. نقش SAS در اکوسیستم علم داده
  • 98. مبانی آمار و احتمالات برای یادگیری عمیق
  • 99. کاربرد آمار در ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 100. مقدمه‌ای بر مفاهیم بهینه‌سازی غیرخطی

📚 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 مبانی یادگیری عمیق برای پردازش تصویر با SAS”

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

پیمایش به بالا