, ,

کتاب یادگیری عمیق با پایتورچ و فست‌آی: کاربردهای هوش مصنوعی برای برنامه نویسان

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 یادگیری عمیق با پایتورچ و فست‌آی: کاربردهای هوش مصنوعی برای برنامه نویسان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق کاربردی

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 4. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. آشنایی با پایتورچ (PyTorch)
  • 7. نصب و راه‌اندازی پایتورچ
  • 8. مبانی تنسورها در پایتورچ
  • 9. عملیات پایه‌ای روی تنسورها
  • 10. گرادیان‌ها و محاسبه خودکار گرادیان
  • 11. تابع زیان (Loss Function)
  • 12. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 13. مقدمه‌ای بر فست‌آی (Fastai)
  • 14. نصب و راه‌اندازی فست‌آی
  • 15. معماری‌های پایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 16. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 17. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 18. آموزش مدل‌های ساده
  • 19. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 22. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 23. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 24. پردازش تصویر با CNN
  • 25. مجموعه داده‌های تصویری
  • 26. بارگذاری و پیش‌پردازش تصاویر
  • 27. ساخت مدل CNN با فست‌آی
  • 28. آموزش مدل CNN
  • 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 30. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 31. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 32. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. لایه‌های RNN و LSTM
  • 36. مدل‌سازی توالی‌ها
  • 37. ساخت مدل NLP با فست‌آی
  • 38. آموزش مدل NLP
  • 39. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 40. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 41. معماری ترنسفورمر
  • 42. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 43. مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
  • 44. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده (Fine-tuning)
  • 45. کاربرد ترنسفورمر در بینایی ماشین
  • 46. پردازش ویدئو با یادگیری عمیق
  • 47. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 48. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 50. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-based Filtering)
  • 51. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. شبکه‌های عصبی برای توصیه‌گرها
  • 53. کاربرد فست‌آی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 55. مبانی یادگیری تقویتی
  • 56. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 57. پاداش و جریمه
  • 58. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 61. مبانی یادگیری خودنظارتی
  • 62. تسک‌های پیش‌بینی (Pretext Tasks)
  • 63. کاربرد یادگیری خودنظارتی
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. مبانی یادگیری انتقالی
  • 66. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 67. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 68. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 69. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 70. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 71. امنیت در هوش مصنوعی
  • 72. کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق
  • 73. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 74. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 75. تولید تصاویر (Image Generation)
  • 76. مدل‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 77. کاربرد GANs
  • 78. پردازش صوت و گفتار
  • 79. شناسایی گفتار
  • 80. تولید گفتار
  • 81. مباحث پیشرفته در فست‌آی
  • 82. ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی
  • 83. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 84. مدل‌های یادگیری عمیق سفارشی
  • 85. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 86. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
  • 87. مصنوعات و تکنیک‌های پیشرفته در CNN
  • 88. کاربرد CNN در تشخیص ناهنجاری
  • 89. مدل‌های پیشرفته در NLP
  • 90. پردازش زبان طبیعی مولد
  • 91. ترجمه ماشینی عصبی
  • 92. خلاصه‌سازی متن
  • 93. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 94. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 95. یادگیری عمیق برای داده‌های جدولی
  • 96. شبکه‌های عصبی برای داده‌های سری زمانی
  • 97. کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی
  • 98. کاربرد یادگیری عمیق در مالی
  • 99. کاربرد یادگیری عمیق در رباتیک
  • 100. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای هوش مصنوعی

📚 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 یادگیری عمیق با پایتورچ و فست‌آی: کاربردهای هوش مصنوعی برای برنامه نویسان”

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

پیمایش به بالا