, ,

کتاب از شبکه‌های عصبی به یادگیری تقویتی عمیق

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 از شبکه‌های عصبی به یادگیری تقویتی عمیق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning – DRL)

🎓 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. مقدمات شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. مفاهیم پایه پرسپترون
  • 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 4. آموزش شبکه‌های عصبی با پس‌انتشار خطا
  • 5. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 7. معماری‌های رایج CNN
  • 8. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. مفهوم حافظه در RNN
  • 11. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 12. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 13. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 14. مکانیسم توجه در ترنسفورمرها
  • 15. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 17. مفاهیم عامل، محیط، حالت و پاداش
  • 18. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 19. روش‌های ارزشیابی سیاست
  • 20. روش‌های بهبود سیاست
  • 21. یادگیری Q-Learning
  • 22. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 23. بهینه‌سازی DQN
  • 24. یادگیری Actor-Critic
  • 25. معماری‌های Actor-Critic
  • 26. یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 27. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 28. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 29. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 30. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 32. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 33. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی (با رعایت قوانین)
  • 34. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 35. مقدمات یادگیری عمیق
  • 36. شبکه‌های عصبی عمیق و لایه‌های مخفی
  • 37. آموزش مدل‌های عمیق
  • 38. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری عمیق
  • 39. روش‌های منظم‌سازی در یادگیری عمیق
  • 40. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 41. معماری GAN
  • 42. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 43. شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 44. معماری خودرمزگذار
  • 45. کاربرد خودرمزگذار در کاهش ابعاد
  • 46. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 47. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 48. کاربرد یادگیری انتقال در بینایی ماشین
  • 49. پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق
  • 50. مدل‌های زبانی آماری
  • 51. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 52. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 53. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
  • 54. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
  • 55. کاربرد مدل‌های زبانی در پاسخگویی به سؤال
  • 56. بینایی ماشین با یادگیری عمیق
  • 57. شناسایی اشیاء
  • 58. تقسیم‌بندی تصویر
  • 59. تشخیص چهره
  • 60. تشخیص احساسات از روی تصاویر
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 62. فیلترینگ مشارکتی با شبکه‌های عصبی
  • 63. مدل‌های مبتنی بر محتوا با یادگیری عمیق
  • 64. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 66. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 67. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 68. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت (با رعایت قوانین)
  • 70. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 72. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
  • 74. یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک پیشرفته
  • 75. یادگیری تقویتی عمیق در خودروهای خودران (با رعایت قوانین)
  • 76. یادگیری تقویتی عمیق در مدیریت انرژی
  • 77. یادگیری تقویتی عمیق در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 78. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 79. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 80. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 82. یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده
  • 83. مقدمات برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
  • 84. کتابخانه‌های کلیدی هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch)
  • 85. کار با داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 86. ساخت و آموزش مدل‌های ساده
  • 87. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 88. پیاده‌سازی CNN برای دسته‌بندی تصویر
  • 89. پیاده‌سازی RNN برای تحلیل سری زمانی
  • 90. پیاده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش متن
  • 91. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 92. ساخت محیط‌های ساده یادگیری تقویتی
  • 93. پیاده‌سازی DQN برای حل مسائل ساده
  • 94. مقدمات یادگیری عمیق با TensorFlow
  • 95. مقدمات یادگیری عمیق با PyTorch

📚 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 از شبکه‌های عصبی به یادگیری تقویتی عمیق”

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

پیمایش به بالا