سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم‌های ابری برای کاربردهای صنعتی

کتاب طراحی و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم‌های ابری برای کاربردهای صنعتی

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 طراحی و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم‌های ابری برای کاربردهای صنعتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: پیاده‌سازی و کاربردهای هوش مصنوعی در رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
  • 5. مفاهیم اولیه پرسپترون و شبکه‌های چندلایه
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 8. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 9. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 11. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 14. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 15. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 16. مقدمه‌ای بر رایانش ابری
  • 17. انواع مدل‌های رایانش ابری: IaaS, PaaS, SaaS
  • 18. مزایای استفاده از رایانش ابری
  • 19. معماری‌های رایج ابری: مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری
  • 20. امنیت در رایانش ابری
  • 21. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری اصلی (AWS, Azure, GCP)
  • 22. خدمات ابری برای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 23. ابزارهای توسعه یادگیری عمیق در ابر
  • 24. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در ابر
  • 25. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
  • 26. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها در ابر
  • 27. ملاحظات هزینه در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی ابری
  • 28. کاربردهای صنعتی یادگیری عمیق
  • 29. یادگیری عمیق در پردازش تصویر صنعتی
  • 30. تشخیص ناهنجاری در خطوط تولید
  • 31. پیش‌بینی نگهداری و تعمیرات (Predictive Maintenance)
  • 32. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی صنعتی
  • 33. تحلیل احساسات مشتریان
  • 34. سیستم‌های توصیه‌گر در فروشگاه‌های آنلاین
  • 35. کاربردهای یادگیری عمیق در رباتیک صنعتی
  • 36. کنترل و ناوبری ربات‌ها
  • 37. بینایی ماشین برای ربات‌ها
  • 38. یادگیری عمیق در حوزه بهداشت و درمان (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 39. تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
  • 40. کمک به تشخیص و درمان (با تأکید بر پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 41. یادگیری عمیق در امور مالی (با رعایت چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 42. تشخیص تقلب
  • 43. پیش‌بینی روند بازار (با چارچوب مقررات)
  • 44. یادگیری عمیق در کشاورزی هوشمند
  • 45. تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 46. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 47. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 48. مدیریت و پردازش داده‌های حجیم در ابر
  • 49. پایگاه‌های داده NoSQL برای کاربردهای هوش مصنوعی
  • 50. هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه (با تأکید بر چارچوب اسلامی)
  • 51. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راهکارهای مقابله
  • 52. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 53. حاکمیت داده و مدل‌های هوش مصنوعی
  • 54. مدل‌های یادگیری عمیق قابل توضیح (XAI)
  • 55. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 56. انتخاب و استخراج ویژگی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 57. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 58. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 59. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 60. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 61. روش‌های اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 62. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 63. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کانتینرها (Docker, Kubernetes)
  • 64. خدمات مدیریت شده هوش مصنوعی در پلتفرم‌های ابری
  • 65. آزمایشگاه‌های یادگیری عمیق در ابر
  • 66. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌ها
  • 67. شبکه‌های توزیع شده برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 69. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 71. معماری‌های خاص برای کاربردهای خاص
  • 72. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 73. تولید متن خلاقانه (با ملاحظات شرعی)
  • 74. خلاصه‌سازی متون (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 75. ترجمه ماشینی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 76. کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت سایبری (با تأکید بر قوانین کشور)
  • 77. تشخیص بدافزار
  • 78. شناسایی حملات سایبری
  • 79. تحلیل رفتار کاربران
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 81. کاربردهای DRL در بازی‌ها و شبیه‌سازی‌ها
  • 82. DRL در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 83. ملاحظات حقوقی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی
  • 84. مالکیت فکری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 85. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای هوش مصنوعی
  • 86. نقش هوش مصنوعی در پیشرفت علمی و صنعتی کشور
  • 87. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در رایانش ابری
  • 88. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر در ابر
  • 89. ارزیابی و پایش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
  • 90. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 91. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 92. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)
  • 93. کاربردهای ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 95. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 96. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری چندعاملی (Multi-agent Learning)
  • 98. همکاری و رقابت عامل‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 99. کاربردهای یادگیری چندعاملی در بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)

📚 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.