, ,

کتاب مبانی شبکه‌های عصبی و کاربردهای نوین در پردازش داده

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 مبانی شبکه‌های عصبی و کاربردهای نوین در پردازش داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

🎓 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: نظارت شده و بدون نظارت
  • 3. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. ساختار نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 5. مدل‌های خطی و رگرسیون لجستیک
  • 6. توابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 8. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 9. معرفی شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 10. کاربرد MLP در مسائل دسته‌بندی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. ساختار لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 13. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی گیت‌دار (GRU)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 19. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 20. ساختار مولد و متمایز کننده در GAN
  • 21. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 22. موضوعات پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 23. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 24. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی Q-Learning
  • 26. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 27. معرفی خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 28. ساختار خودرمزگذار: رمزگذار و رمزگشا
  • 29. خودرمزگذارهای تنک (Sparse Autoencoders)
  • 30. خودرمزگذارهای واریانس‌دار (Variational Autoencoders – VAE)
  • 31. کاربرد VAE در تولید داده
  • 32. شبکه‌های عصبی عمیق برای پردازش داده‌های حجیم
  • 33. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 35. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 36. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer Networks)
  • 37. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 38. کاربرد ترانسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 39. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 40. مبانی و معماری LLMs
  • 41. کاربرد LLMs در تولید متن و پاسخ به سوالات
  • 42. روش‌های آموزش مدل‌های عمیق
  • 43. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 44. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 45. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 46. معرفی و کاربرد مدل‌های LV-EBM
  • 47. مبانی مدل‌های انرژی مبتنی بر متغیرهای پنهان (LV-EBM)
  • 48. ارتباط LV-EBM با شبکه‌های عصبی
  • 49. کاربرد LV-EBM در مدل‌سازی توزیع داده
  • 50. مقدمه‌ای بر Target Propagation
  • 51. تفاوت Target Propagation با Backpropagation
  • 52. کاربرد Target Propagation در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 53. معرفی و کاربرد Autoencoder
  • 54. مفاهیم پایه Autoencoder
  • 55. انواع Autoencoder و کاربردهای آن‌ها
  • 56. کاربرد Autoencoder در کاهش ابعاد
  • 57. کاربرد Autoencoder در تشخیص ناهنجاری
  • 58. کاربرد Autoencoder در تولید ویژگی
  • 59. معرفی و کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در تحلیل داده
  • 60. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 61. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری زمانی
  • 62. شبکه‌های عصبی برای داده‌های گراف
  • 63. مدل‌های گراف عصبی (GNN)
  • 64. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 65. کاربرد GNN در شیمی و کشف دارو
  • 66. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 67. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 68. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 69. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 70. کاربردهای نوین هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 71. هوش مصنوعی در سلامت
  • 72. هوش مصنوعی در مالی
  • 73. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 74. هوش مصنوعی در آموزش
  • 75. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین
  • 76. یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning)
  • 77. چالش‌ها و فرصت‌های یادگیری ماشین کوانتومی
  • 78. معرفی ابزارها و چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 79. TensorFlow و Keras
  • 80. PyTorch
  • 81. کاربرد چارچوب‌ها در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 82. پروژه‌های عملی در یادگیری عمیق
  • 83. تحلیل داده‌های تصویری با CNN
  • 84. پردازش متن با RNN و Transformer
  • 85. ساخت مدل‌های مولد با GAN و VAE
  • 86. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 87. توسعه مدل‌های پیش‌بینی در بازارهای مالی
  • 88. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری تقویتی
  • 89. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📚 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 مبانی شبکه‌های عصبی و کاربردهای نوین در پردازش داده”

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

پیمایش به بالا