سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. معماری‌های پرکاربرد در یادگیری عمیق
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 5. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی
  • 6. معرفی چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 7. نصب و پیکربندی محیط توسعه
  • 8. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری عمیق
  • 9. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 10. مفاهیم اولیه جبر خطی در یادگیری عمیق
  • 11. مفاهیم اولیه حساب دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری عمیق
  • 12. تابع هزینه (Loss Function) و اهمیت آن
  • 13. بهینه‌سازها (Optimizers) و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 14. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 15. روش‌های تنظیم‌گری (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. لایه‌های کانولوشن و پولینگ در CNN
  • 19. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 22. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 23. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 24. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 25. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 26. استخراج ویژگی با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
  • 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 28. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 29. کدگذاری خودکار (Autoencoders)
  • 30. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 31. مفاهیم عامل، محیط، پاداش و سیاست
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-learning, SARSA)
  • 33. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 34. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 35. معماری Generator و Discriminator در GAN
  • 36. کاربرد GAN در تولید داده
  • 37. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 38. معیارهای ارزیابی برای وظایف طبقه‌بندی
  • 39. معیارهای ارزیابی برای وظایف رگرسیون
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری
  • 41. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار با یادگیری عمیق
  • 43. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 44. پیش‌بینی کلمه بعدی و کاربردهای آن
  • 45. تولید متن با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 46. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation)
  • 47. خلاصه‌سازی متن با یادگیری عمیق
  • 48. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 49. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
  • 50. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
  • 51. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین با یادگیری عمیق
  • 52. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 53. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 54. تولید شرح تصویر (Image Captioning)
  • 55. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 56. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 57. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 60. کاربرد یادگیری عمیق در داده‌های سری زمانی
  • 61. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 62. تشخیص الگو در داده‌های سری زمانی
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 64. تحلیل گراف با یادگیری عمیق
  • 65. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های تشخیص پزشکی
  • 66. پردازش تصاویر پزشکی با CNN
  • 67. تشخیص بیماری‌ها با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در حوزه مالی
  • 69. تحلیل بازار سهام با یادگیری عمیق
  • 70. پیش‌بینی قیمت‌ها با مدل‌های سری زمانی
  • 71. مقدمه‌ای بر مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 72. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 73. تفسیرپذیری (Interpretability) در یادگیری عمیق
  • 74. شفافیت (Transparency) در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 75. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 76. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 77. حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
  • 78. روش‌های دفاع در برابر حملات متخاصم
  • 79. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های واقعی
  • 80. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 81. استقرار مدل‌ها بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 82. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای یادگیری عمیق
  • 83. استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 84. آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 86. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 87. مدیریت پروژه و چرخه حیات مدل
  • 88. مستندسازی پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 89. آینده یادگیری عمیق و روندهای نوظهور
  • 90. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 91. یادگیری عمیق قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 92. یادگیری عمیق با منابع محدود (Few-shot Learning)
  • 93. معرفی آخرین دستاوردهای تحقیقاتی در یادگیری عمیق
  • 94. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی یادگیری عمیق در صنعت
  • 95. کارگاه عملی: ساخت یک مدل یادگیری عمیق ساده
  • 96. کارگاه عملی: ارزیابی و بهبود یک مدل یادگیری عمیق
  • 97. پروژه پایانی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل یادگیری عمیق کاربردی
  • 98. ارائه نتایج پروژه پایانی
  • 99. مروری بر مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق
  • 100. مباحث تکمیلی در شبکه‌های عصبی

📚 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.