, ,

کتاب مبانی شبکه‌های عصبی: معماری‌ها، الگوریتم‌ها و کاربردها در ایران

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 شبکه‌های عصبی: معماری‌ها، الگوریتم‌ها و کاربردها در ایران

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی

🎓 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. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. تاریخچه و تکامل شبکه‌های عصبی
  • 3. نورون مصنوعی و مدل پرسپترون
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 6. لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 7. آموزش شبکه‌های عصبی: الگوریتم پس‌انتشار خطا
  • 8. بهینه‌سازی پارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 9. گرادیان کاهشی و مشتقات آن
  • 10. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 11. تنظیمات اولیه وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 12. شبکه‌های عصبی چندلایه (Multilayer Perceptrons)
  • 13. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی
  • 14. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
  • 15. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN)
  • 17. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 18. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 20. حافظه در RNN و انواع آن
  • 21. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 22. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 23. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 24. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
  • 25. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 26. کاربردهای ترنسفورمر در پردازش زبان
  • 27. شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks – GAN)
  • 28. معماری GAN و نحوه آموزش
  • 29. کاربردهای GAN در تولید محتوا
  • 30. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 31. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 32. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 33. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 34. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 35. معماری‌های عمیق و مزایای آن
  • 36. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 37. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 38. DropOut و کاربردهای آن
  • 39. Batch Normalization
  • 40. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks – GNN)
  • 41. کاربردهای GNN در تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 42. شبکه‌های عصبی اسپایکینگ (Spiking Neural Networks – SNN)
  • 43. مقایسه SNN با شبکه‌های عصبی سنتی
  • 44. شبکه‌های عصبی برای داده‌های سری زمانی
  • 45. پیش‌بینی سری‌های زمانی با شبکه‌های عصبی
  • 46. تشخیص ناهنجاری با شبکه‌های عصبی
  • 47. شبکه‌های عصبی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 49. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 50. خوشه‌بندی با شبکه‌های عصبی
  • 51. کاهش ابعاد با شبکه‌های عصبی
  • 52. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 53. کاربردهای خودرمزگذارها
  • 54. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 55. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 56. شبکه‌های عصبی برای پردازش گفتار
  • 57. تشخیص گفتار با شبکه‌های عصبی
  • 58. تولید گفتار با شبکه‌های عصبی
  • 59. شبکه‌های عصبی برای رباتیک
  • 60. کنترل رباتیک با شبکه‌های عصبی
  • 61. بینایی ماشین با شبکه‌های عصبی
  • 62. تشخیص اشیاء با شبکه‌های عصبی
  • 63. تقسیم‌بندی تصویر با شبکه‌های عصبی
  • 64. شبکه‌های عصبی در حوزه بهداشت و درمان
  • 65. تشخیص بیماری با شبکه‌های عصبی
  • 66. شبکه‌های عصبی در حوزه مالی
  • 67. پیش‌بینی بازارهای مالی با شبکه‌های عصبی
  • 68. شبکه‌های عصبی در حوزه آموزش
  • 69. شخصی‌سازی یادگیری با شبکه‌های عصبی
  • 70. اخلاق در هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی
  • 71. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 72. امنیت شبکه‌های عصبی
  • 73. حملات به شبکه‌های عصبی
  • 74. مقاوم‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 75. شبکه‌های عصبی قابل تفسیر (Interpretable Neural Networks)
  • 76. تکنیک‌های تفسیرپذیری
  • 77. شبکه‌های عصبی سخت‌افزاری
  • 78. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای شبکه‌های عصبی
  • 79. شبکه‌های عصبی کوانتومی
  • 80. مبانی شبکه‌های عصبی کوانتومی
  • 81. شبکه‌های عصبی برای داده‌های بزرگ
  • 82. مقیاس‌پذیری شبکه‌های عصبی
  • 83. پایگاه‌های داده برای شبکه‌های عصبی
  • 84. فریم‌ورک‌های برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی (TensorFlow, PyTorch)
  • 85. کار با TensorFlow
  • 86. کار با PyTorch
  • 87. ابزارهای توسعه شبکه‌های عصبی
  • 88. مدل‌های پیش‌ساخته و کتابخانه‌ها
  • 89. استقرار شبکه‌های عصبی
  • 90. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 91. شبکه‌های عصبی تکراری گراف (Recurrent Graph Neural Networks)
  • 92. شبکه‌های عصبی پراکنده (Sparse Neural Networks)
  • 93. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 94. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی علّی
  • 95. شبکه‌های عصبی برای بازیابی اطلاعات
  • 96. شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 97. بهینه‌سازی الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی
  • 98. تحلیل حساسیت در شبکه‌های عصبی
  • 99. نظریه اطلاعات و شبکه‌های عصبی
  • 100. شبکه‌های عصبی و یادگیری فعال (Active Learning)

📚 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 شبکه‌های عصبی: معماری‌ها، الگوریتم‌ها و کاربردها در ایران”

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

پیمایش به بالا