, ,

کتاب مبانی یادگیری عمیق برای متخصصان و علاقه‌مندان

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 متخصصان و علاقه‌مندان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 3. تاریخچه و تکامل یادگیری عمیق
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. ساختار و عملکرد نورون‌ها
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 9. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 10. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. ویژگی‌سازی و انتخاب ویژگی
  • 13. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 14. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 15. طبقه‌بندی با شبکه‌های عصبی
  • 16. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 17. آموزش شبکه‌های MLP
  • 18. عیب‌یابی و تنظیم هایپرپارامترها
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 20. مفاهیم کانولوشن و پولینگ
  • 21. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 22. معماری‌های معروف CNN
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. مفهوم حافظه در RNN
  • 25. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 26. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 27. مدل‌های زبانی مبتنی بر RNN
  • 28. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 29. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 30. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 31. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 32. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 33. معماری GAN و آموزش آن
  • 34. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 35. یادگیری عمیق تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 36. مفاهیم عامل، محیط و پاداش
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 38. کاربرد یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 39. کاربرد یادگیری عمیق در سلامت
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق در اقتصاد
  • 41. کاربرد یادگیری عمیق در صنعت
  • 42. کاربرد یادگیری عمیق در حمل و نقل
  • 43. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 44. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 45. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 46. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 47. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 48. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 49. پردازش متن و تحلیل احساسات
  • 50. ترجمه ماشینی با یادگیری عمیق
  • 51. خلاصه‌سازی متن با یادگیری عمیق
  • 52. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 53. معماری‌های جدید در NLP
  • 54. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 55. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 56. بخش‌بندی تصاویر
  • 57. تولید کپشن برای تصاویر
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 60. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف
  • 61. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 62. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 63. مدل‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks – GNN)
  • 64. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 65. یادگیری عمیق روی داده‌های سری زمانی
  • 66. کاربرد در پیش‌بینی مالی
  • 67. کاربرد در پیش‌بینی آب و هوا
  • 68. کاربرد در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 70. مزایا و چالش‌های یادگیری فدرال
  • 71. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 72. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI – XAI)
  • 73. روش‌های تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 74. تکنیک‌های بصری‌سازی در XAI
  • 75. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 77. اصول یادگیری عمیق قابل اعتماد
  • 78. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 79. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 80. کاربرد در هنر و طراحی
  • 81. کاربرد در تولید محتوا
  • 82. کاربرد در توسعه نرم‌افزار
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در لبه (Edge AI)
  • 84. مزایای اجرای مدل‌ها روی دستگاه‌ها
  • 85. چالش‌های Edge AI
  • 86. فشرده‌سازی مدل‌ها برای Edge AI
  • 87. مقدمه‌ای بر سخت‌افزار تخصصی هوش مصنوعی
  • 88. پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
  • 89. شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
  • 90. طراحی سخت‌افزار برای یادگیری عمیق
  • 91. مروری بر کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 92. TensorFlow و Keras
  • 93. PyTorch
  • 94. سایر فریم‌ورک‌های محبوب
  • 95. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق
  • 96. ساخت یک مدل طبقه‌بندی تصویر ساده
  • 97. پیاده‌سازی یک مدل NLP پایه
  • 98. توسعه یک ربات چت ساده
  • 99. ساخت یک مدل GAN برای تولید تصویر
  • 100. آینده 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 مبانی یادگیری عمیق برای متخصصان و علاقه‌مندان”

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

پیمایش به بالا