, ,

کتاب اصول یادگیری عمیق: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی موفق

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 اصول یادگیری عمیق: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی موفق

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

🎓 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 علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مبانی آمار و احتمالات در یادگیری ماشین
  • 5. جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 6. تحلیل داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 7. مهندسی ویژگی
  • 8. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 9. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 11. درختان تصمیم
  • 12. قوانین انجمنی
  • 13. دسته‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر درخت
  • 14. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: DBSCAN
  • 16. کاهش ابعاد: PCA
  • 17. کاهش ابعاد: t-SNE
  • 18. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 19. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 20. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 21. انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب
  • 22. توابع هزینه و بهینه‌سازها
  • 23. تنظیم ابر پارامترها
  • 24. نرمال‌سازی دسته‌ای
  • 25. تنظیم‌گری: L1 و L2
  • 26. رگولاریزاسیون Dropout
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 28. لایه‌های کانولوشنال
  • 29. لایه‌های Pooling
  • 30. لایه‌های تماماً متصل
  • 31. معماری‌های معروف CNN: LeNet
  • 32. معماری‌های معروف CNN: AlexNet
  • 33. معماری‌های معروف CNN: VGG
  • 34. معماری‌های معروف CNN: ResNet
  • 35. کاربردهای CNN در بینایی ماشین
  • 36. تشخیص تصویر
  • 37. شناسایی اشیاء
  • 38. تقسیم‌بندی تصویر
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. سلول‌های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
  • 41. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 42. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 43. مدل‌سازی زبان
  • 44. ترجمه ماشینی
  • 45. تحلیل احساسات
  • 46. تولید متن
  • 47. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 48. معماران GAN
  • 49. آموزش GAN
  • 50. کاربردهای GAN
  • 51. یادگیری تقویتی
  • 52. عوامل و محیط‌ها
  • 53. پاداش و حالت
  • 54. سیاست‌ها و تابع ارزش
  • 55. یادگیری Q
  • 56. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 57. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 58. یادگیری بدون مدل در برابر یادگیری با مدل
  • 59. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 60. یادگیری عمیق در پردازش سیگنال
  • 61. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 63. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 64. یادگیری عمیق در بهداشت و درمان
  • 65. یادگیری عمیق در امور مالی
  • 66. امنیت در یادگیری ماشین
  • 67. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 68. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 69. ملاحظات فنی پیاده‌سازی
  • 70. ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 71. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 72. آموزش مدل‌ها بر روی سخت‌افزارهای تخصصی
  • 73. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 74. معماری‌های ترنسفورمر
  • 75. پردازش زبان طبیعی با ترنسفورمرها
  • 76. کاربردهای پیشرفته CNN
  • 77. کاربردهای پیشرفته RNN
  • 78. روش‌های فراگیری (Meta-Learning)
  • 79. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 80. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 81. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 82. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 83. یادگیری تقویتی عمیق پیشرفته
  • 84. تکنیک‌های تنظیم‌گری پیشرفته
  • 85. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 86. مقایسه مدل‌ها و انتخاب بهترین معماری
  • 87. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 88. پایش و نگهداری مدل‌ها
  • 89. روندهای آینده در یادگیری عمیق
  • 90. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
  • 91. ملاحظات حقوقی و مقرراتی هوش مصنوعی
  • 92. آینده شغلی در حوزه یادگیری عمیق
  • 93. منابع بیشتر برای مطالعه
  • 94. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق
  • 95. بازنگری مفاهیم کلیدی
  • 96. کاربرد یادگیری عمیق در ایران
  • 97. فرهنگ و فناوری در یادگیری عمیق

📚 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 اصول یادگیری عمیق: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی موفق”

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

پیمایش به بالا