سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طبقه‌بندی تصاویر سگ با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق

کتاب طبقه‌بندی تصاویر سگ با استفاده از مدل‌های پیشرفته 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 طبقه‌بندی تصاویر سگ با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری نظارت‌شده
  • 3. مبانی یادگیری نظارت‌نشده
  • 4. مبانی یادگیری تقویتی
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 9. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 10. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 13. معماری‌های پیشرفته CNN
  • 14. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
  • 15. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 18. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 19. کاربرد RNN در NLP
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
  • 21. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 22. معماری ترنسفورمر برای NLP
  • 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی ویژن ترنسفورمر (ConvNeXt)
  • 25. ساختار و اجزای ConvNeXt
  • 26. مقایسه ConvNeXt با معماری‌های CNN سنتی
  • 27. مزایای ConvNeXt در طبقه‌بندی تصاویر
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 29. مجموعه داده‌های طبقه‌بندی تصاویر سگ
  • 30. پیش‌پردازش تصاویر برای یادگیری عمیق
  • 31. تکثیر داده (Data Augmentation) برای تصاویر
  • 32. تکنیک‌های افزایش تنوع داده
  • 33. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 34. استفاده از ConvNeXt برای تنظیم دقیق
  • 35. تنظیم دقیق ConvNeXt برای طبقه‌بندی سگ
  • 36. آماده‌سازی داده‌های سفارشی برای طبقه‌بندی سگ
  • 37. آموزش مدل ConvNeXt بر روی داده‌های سفارشی
  • 38. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل طبقه‌بندی
  • 40. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی تصاویر
  • 41. متریک‌های دقت، فراخوانی و امتیاز F1
  • 42. تجزیه و تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 43. بهبود عملکرد مدل با تنظیم دقیق‌تر
  • 44. استفاده از تکنیک‌های تنظیم فراپارامترها
  • 45. بهینه‌سازی نرخ یادگیری (Learning Rate Optimization)
  • 46. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size Tuning)
  • 47. انتخاب بهینه تابع زیان (Loss Function)
  • 48. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 49. تنظیمات مربوط به تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 50. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
  • 51. تنظیم دقیق لایه‌های میانی مدل
  • 52. استفاده از تکنیک‌های تنظیم دقیق تدریجی
  • 53. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 54. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های بدون برچسب (اگر قابل پیاده‌سازی باشد)
  • 55. تنظیم دقیق برای دسته‌های کمتر
  • 56. تنظیم دقیق برای دسته‌های بسیار زیاد
  • 57. مدیریت عدم تعادل داده‌ها در طبقه‌بندی سگ
  • 58. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها
  • 59. استفاده از وزن‌دهی به کلاس‌ها
  • 60. تکنیک‌های نمونه‌برداری مجدد (Resampling)
  • 61. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 62. مفهوم مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 63. انتخاب مدل از پیش آموزش‌دیده مناسب
  • 64. استفاده از مدل‌های ImageNet برای تنظیم دقیق
  • 65. تنظیم دقیق ConvNeXt با استفاده از وزن‌های ImageNet
  • 66. مقدمه‌ای بر مدل‌های ویژن ترنسفورمر (ViT)
  • 67. مقایسه ViT با CNN
  • 68. مزایای ViT در برخی وظایف بینایی ماشین
  • 69. کاربرد ViT در طبقه‌بندی تصاویر سگ
  • 70. تنظیم دقیق ViT برای طبقه‌بندی تصاویر سگ
  • 71. مقایسه عملکرد ConvNeXt و ViT در طبقه‌بندی سگ
  • 72. انتخاب بهترین معماری برای وظیفه مورد نظر
  • 73. ملاحظات پیاده‌سازی برای مدل‌های بزرگ
  • 74. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 75. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 76. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها
  • 77. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 78. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 79. استقرار مدل بر روی سرور
  • 80. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 81. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 82. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 83. تکنیک‌های بصری‌سازی ویژگی‌های استخراج شده
  • 84. تکنیک‌های برجسته‌سازی (Saliency Maps)
  • 85. تفسیر نتایج مدل بر اساس ویژگی‌های بصری
  • 86. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 87. حریم خصوصی داده‌ها در طبقه‌بندی تصاویر
  • 88. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 89. توسعه مسئولانه هوش مصنوعی
  • 90. مقدمه‌ای بر رویکردهای نوین در طبقه‌بندی تصاویر
  • 91. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 92. یادگیری چندوجهی (Multi-modal Learning)
  • 93. یادگیری تقویتی برای تنظیم مدل
  • 94. مباحث پیشرفته در تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 95. تنظیم دقیق با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 96. تنظیم دقیق با استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
  • 97. بهینه‌سازی مدل برای سرعت استنتاج
  • 98. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
  • 99. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 100. هرس کردن مدل (Model Pruning)

📚 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.