سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش اطلاعات

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش اطلاعات

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 و کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش اطلاعات

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 2. تاریخچه و سیر تحول یادگیری ماشین
  • 3. مبانی آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری نظارت شده
  • 5. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 6. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 7. درختان تصمیم و الگوریتم‌های مبتنی بر آن‌ها
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. یادگیری نظارت نشده و خوشه‌بندی
  • 10. الگوریتم K-Means
  • 11. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 13. نورون پرسپترون و لایه‌های آن
  • 14. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 15. انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب
  • 16. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 17. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 18. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) و کاهش بیش‌برازش
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 20. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 21. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 24. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 25. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 26. کاربرد NLP در تحلیل متون
  • 27. شبکه‌های عصبی مولد (GAN)
  • 28. کاربرد GAN در تولید تصاویر
  • 29. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 30. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 31. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی Q-Learning
  • 32. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در صنعت
  • 33. یادگیری عمیق در حوزه سلامت
  • 34. یادگیری عمیق در حوزه مالی
  • 35. یادگیری عمیق در حوزه صنعت
  • 36. اخلاق در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
  • 37. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 38. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 39. سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری عمیق
  • 40. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با داده‌های غیرساختاریافته
  • 42. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 43. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 44. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. یادگیری عمیق در پردازش گفتار
  • 46. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 47. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 48. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 49. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 50. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 51. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 52. شبکه‌های عصبی هوک (Hook Networks)
  • 53. شبکه‌های عصبی با پارامترهای متغیر
  • 54. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 55. تحلیل عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 56. عیب‌یابی و رفع خطا در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 57. پیاده‌سازی یادگیری عمیق با پایتون
  • 58. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 59. طراحی معماری شبکه عصبی سفارشی
  • 60. آموزش مدل بر روی داده‌های بزرگ
  • 61. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 62. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌ها
  • 63. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 64. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 65. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 66. تولید متن با شبکه‌های عصبی
  • 67. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
  • 68. خلاصه‌سازی متون با یادگیری عمیق
  • 69. تحلیل احساسات در متون
  • 70. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران
  • 71. پیش‌بینی روند بازار سهام
  • 72. تشخیص ناهنجاری در داده‌ها
  • 73. یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 74. یادگیری عمیق در سیستم‌های کنترل
  • 75. یادگیری عمیق در کشاورزی هوشمند
  • 76. یادگیری عمیق در مدیریت منابع آب
  • 77. یادگیری عمیق در بهینه‌سازی انرژی
  • 78. یادگیری عمیق در حمل و نقل هوشمند
  • 79. یادگیری عمیق در شهر هوشمند
  • 80. یادگیری عمیق در پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 81. یادگیری عمیق در کشف دارو
  • 82. یادگیری عمیق در تشخیص بیماری‌های ژنتیکی
  • 83. یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 84. یادگیری عمیق در مدل‌سازی رفتار انسان
  • 85. یادگیری عمیق در علم مواد
  • 86. یادگیری عمیق در فیزیک ذرات
  • 87. یادگیری عمیق در نجوم و کیهان‌شناسی
  • 88. یادگیری عمیق و آینده هوش مصنوعی
  • 89. چالش‌های پیش روی یادگیری عمیق
  • 90. پژوهش‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 91. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل کلان‌داده‌ها
  • 92. یادگیری عمیق و پردازش گرافیکی
  • 93. کاربرد یادگیری عمیق در واقعیت مجازی و افزوده
  • 94. مبانی یادگیری تقویتی عمیق
  • 95. استراتژی‌های یادگیری عمیق برای حل مسائل پیچیده
  • 96. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی عمومی
  • 97. آینده شغلی متخصصان یادگیری عمیق
  • 98. نکات کلیدی در پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 99. مروری بر مقالات برجسته 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.