سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاهش ابعاد با استفاده از خودرمزگذارها (Autoencoders) در یادگیری عمیق

کتاب کاهش ابعاد با استفاده از خودرمزگذارها (Autoencoders) در 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 کاهش ابعاد با استفاده از خودرمزگذارها (Autoencoders) در یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت کاهش ابعاد در پردازش داده
  • 3. مروری بر روش‌های کلاسیک کاهش ابعاد
  • 4. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 5. محدودیت‌های PCA
  • 6. شبکه‌های عصبی و نقش آن‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. معماری پایه شبکه‌های عصبی
  • 9. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 10. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 11. کاربرد شبکه‌های عصبی در کاهش ابعاد
  • 12. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 13. معماری پایه خودرمزگذار
  • 14. رمزگذار (Encoder) و رمزگشا (Decoder)
  • 15. تابع هزینه در خودرمزگذارها
  • 16. آموزش خودرمزگذارها
  • 17. کاربرد خودرمزگذارها برای کاهش ابعاد
  • 18. مثال‌های کاربردی خودرمزگذارها
  • 19. خودرمزگذارهای خطی
  • 20. خودرمزگذارهای غیرخطی
  • 21. خودرمزگذارهای عمیق
  • 22. شبکه‌های عصبی عمیق در خودرمزگذارها
  • 23. مزایای خودرمزگذارهای عمیق
  • 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی در آموزش خودرمزگذارها
  • 25. تنظیم نرخ یادگیری
  • 26. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 27. تنظیم فراپارامترها
  • 28. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 29. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 30. روش‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 31. L1 و L2 Regularization
  • 32. Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 33. خودرمزگذارهای تنظیمی (Regularized Autoencoders)
  • 34. خودرمزگذارهای پراکنده (Sparse Autoencoders)
  • 35. مکانیسم پراکندگی (Sparsity)
  • 36. پیاده‌سازی خودرمزگذارهای پراکنده
  • 37. کاربرد خودرمزگذارهای پراکنده در کاهش ابعاد
  • 38. خودرمزگذارهای تنوینی (Denoising Autoencoders)
  • 39. مفهوم نویز در داده‌ها
  • 40. آموزش خودرمزگذارهای تنوینی
  • 41. کاربرد خودرمزگذارهای تنوینی در پاکسازی داده
  • 42. خودرمزگذارهای کنترلی (Contractive Autoencoders)
  • 43. ایده اصلی خودرمزگذارهای کنترلی
  • 44. پیاده‌سازی خودرمزگذارهای کنترلی
  • 45. ارتباط خودرمزگذارهای کنترلی با PCA
  • 46. خودرمزگذارهای متغیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
  • 48. نظریه احتمال در VAEs
  • 49. ساختار VAEs: رمزگذار و رمزگشا
  • 50. تابع هزینه در VAEs
  • 51. نمونه‌برداری از فضای نهان در VAEs
  • 52. کاربرد VAEs در کاهش ابعاد
  • 53. تولید داده با VAEs
  • 54. مقایسه VAEs با خودرمزگذارهای کلاسیک
  • 55. خودرمزگذارهای پیشرفته
  • 56. خودرمزگذارهای کانولوشنال (Convolutional Autoencoders)
  • 57. معماری کانولوشنال برای خودرمزگذارها
  • 58. کاربرد CAEs در پردازش تصویر
  • 59. خودرمزگذارهای بازگشتی (Recurrent Autoencoders)
  • 60. معماری بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
  • 61. کاربرد RAEs در پردازش زبان طبیعی
  • 62. خودرمزگذارهای متقابل (Adversarial Autoencoders)
  • 63. مفهوم شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 64. ترکیب GANs و Autoencoders
  • 65. کاربرد AAEs در کاهش ابعاد و تولید داده
  • 66. خودرمزگذارهای درختی (Tree Autoencoders)
  • 67. ساختار درختی در خودرمزگذارها
  • 68. کاربرد خودرمزگذارهای درختی
  • 69. خودرمزگذارهای گرافی (Graph Autoencoders)
  • 70. پردازش داده‌های گرافی
  • 71. معماری GAEs
  • 72. کاربرد GAEs در کاهش ابعاد گرافی
  • 73. کاربردهای نوین خودرمزگذارها
  • 74. خودرمزگذارها برای یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 75. یادگیری ویژگی‌های مفید از داده‌ها
  • 76. کاربرد در خوشه‌بندی و طبقه‌بندی
  • 77. کاهش ابعاد با حفظ ساختار داده
  • 78. روش‌های حفظ توپولوژی
  • 79. کاربرد خودرمزگذارها در حفظ توپولوژی
  • 80. استفاده از خودرمزگذارها در پیش‌پردازش داده
  • 81. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. چالش‌های عملی در استفاده از خودرمزگذارها
  • 83. انتخاب معماری مناسب
  • 84. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 85. تنظیم فراپارامترها برای عملکرد بهینه
  • 86. ارزیابی کیفیت کاهش ابعاد
  • 87. معیارهای ارزیابی کمی
  • 88. معیارهای ارزیابی کیفی
  • 89. مقایسه روش‌های مختلف کاهش ابعاد
  • 90. کاهش ابعاد با حفظ اطلاعات معنایی
  • 91. خودرمزگذارها و تفسیرپذیری
  • 92. درک فضای نهان (Latent Space)
  • 93. تجسم فضای نهان
  • 94. مثال‌های پیشرفته کاهش ابعاد با خودرمزگذارها
  • 95. مطالعه موردی: کاهش ابعاد در داده‌های پزشکی
  • 96. مطالعه موردی: کاهش ابعاد در داده‌های مالی
  • 97. مطالعه موردی: کاهش ابعاد در داده‌های صوتی
  • 98. آینده خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 99. پیشرفت‌های اخیر در معماری خودرمزگذارها
  • 100. نقش خودرمزگذارها در یادگیری خودنظارتی

📚 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.