سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق با رویکرد کاربردی

کتاب مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق با رویکرد کاربردی

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 شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و اصول
  • 5. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 6. لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 8. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 9. تابع هزینه (Cost Function) و بهینه‌سازی
  • 10. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 11. یادگیری نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 12. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 15. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. حافظه در شبکه‌های عصبی
  • 18. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 20. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 21. یادگیری عمیق در عمل
  • 22. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 23. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
  • 24. معیارهای ارزیابی مدل
  • 25. بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌های مقابله
  • 26. کم‌برازش (Underfitting) و راه‌های مقابله
  • 27. تنظیم‌گری (Regularization): L1 و L2
  • 28. خاموش کردن (Dropout)
  • 29. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 30. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 31. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 32. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 33. شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 34. یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 35. کاربردهای یادگیری عمیق در سلامت
  • 36. کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت
  • 37. کاربردهای یادگیری عمیق در مالی
  • 38. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری عمیق
  • 39. مدل‌های زبانی
  • 40. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
  • 41. شبکه‌های عصبی برای ترجمه ماشینی
  • 42. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 43. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 44. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 45. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 46. تولید تصویر (Image Generation)
  • 47. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 48. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 49. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. اصول سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. یادگیری عمیق برای توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 52. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 53. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 54. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 55. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 56. Responsible AI
  • 57. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 58. هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 59. یادگیری عمیق و علم داده
  • 60. مبانی آمار و احتمال در یادگیری ماشین
  • 61. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 62. مدل‌های احتمالاتی گرافیکی
  • 63. شبکه‌های بیزی
  • 64. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 65. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 66. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 67. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 68. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 69. توزیع‌نشینی تبهگنی تصادفی (t-SNE)
  • 70. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 71. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 72. مدل‌های آماری برای سری‌های زمانی
  • 73. مدل‌های عصبی برای سری‌های زمانی
  • 74. کاربرد یادگیری عمیق در رباتیک
  • 75. کنترل ربات با یادگیری عمیق
  • 76. یادگیری عمیق در وسایل نقلیه خودران
  • 77. مبانی بینایی ماشین
  • 78. پردازش سیگنال‌های دیجیتال
  • 79. فیلترهای تصویر
  • 80. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 81. تشخیص چهره
  • 82. مدل‌های گرافیکی برای پردازش تصویر
  • 83. یادگیری عمیق در پزشکی تشخیصی
  • 84. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 85. تشخیص بیماری‌ها با یادگیری عمیق
  • 86. یادگیری عمیق در کشف دارو
  • 87. مبانی یادگیری تقویتی
  • 88. عامل و محیط
  • 89. پاداش و جریمه
  • 90. سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
  • 91. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 92. یادگیری بازی با Deep Q-Networks (DQN)
  • 93. یادگیری تقویتی عمیق پیشرفته
  • 94. یادگیری اکتشافی در هوش مصنوعی
  • 95. مفاهیم پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 96. شبکه‌های عصبی گراف در عمل
  • 97. یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع شده
  • 98. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 99. ترجمه عصبی ماشینی
  • 100. تولید متن با 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.