سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های سازمانی با TensorFlow

کتاب پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های سازمانی با TensorFlow

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 پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های سازمانی با TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در کاربردهای سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 6. پس‌انتشار خطا
  • 7. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 11. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 12. مقدمه‌ای بر TensorFlow
  • 13. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
  • 14. مفاهیم پایه TensorFlow
  • 15. کار با تنسورها در TensorFlow
  • 16. عملیات پایه تنسوری
  • 17. توابع ریاضی در TensorFlow
  • 18. TensorFlow برای محاسبات علمی
  • 19. مقدمه‌ای بر Keras
  • 20. ساخت مدل‌های خطی در Keras
  • 21. ساخت شبکه‌های عصبی سفارشی در Keras
  • 22. آموزش مدل‌ها در Keras
  • 23. ارزیابی مدل‌ها در Keras
  • 24. تنظیم هایپرپارامترها
  • 25. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 26. پاکسازی داده‌های نامرتب
  • 27. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 28. کدگذاری دسته‌ای (One-Hot Encoding)
  • 29. مهندسی ویژگی برای داده‌های سازمانی
  • 30. مدیریت داده‌های متنی
  • 31. کار با داده‌های تصویری
  • 32. کار با داده‌های سری زمانی
  • 33. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. مدل‌های زبانی
  • 35. بازنمایی کلمات (Word Embeddings)
  • 36. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
  • 37. شبکه‌های عصبی برای تحلیل احساسات
  • 38. استخراج اطلاعات از متن
  • 39. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای طبقه‌بندی تصویر
  • 42. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 43. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 44. تولید تصویر
  • 45. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. فیلترینگ مشارکتی
  • 47. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 48. ترکیب روش‌ها برای توصیه‌گرهای بهتر
  • 49. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سازمانی
  • 50. پیش‌بینی فروش
  • 51. مدیریت ریسک اعتباری
  • 52. تشخیص تقلب
  • 53. بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 54. تحلیل رفتار مشتری
  • 55. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 56. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 57. مفاهیم استقرار مدل
  • 58. روش‌های استقرار مدل
  • 59. استقرار مدل در محیط‌های ابری
  • 60. استقرار مدل در محیط‌های داخلی (On-Premise)
  • 61. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 62. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل
  • 63. هرس کردن مدل (Model Pruning)
  • 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 66. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 67. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 69. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
  • 70. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 71. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 72. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 73. کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق
  • 74. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 76. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 77. پردازش داده‌های نامتعارف
  • 78. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 79. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 80. چرخه حیات توسعه یادگیری ماشین
  • 81. نظارت بر مدل‌های مستقر
  • 82. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 83. مدیریت نسخه مدل‌ها
  • 84. اتوماسیون در MLOps
  • 85. ابزارهای MLOps
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی در سازمان‌ها
  • 87. انتخاب پلتفرم مناسب
  • 88. مدیریت تغییرات سازمانی
  • 89. توسعه مهارت‌های تیمی
  • 90. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI)
  • 91. آینده یادگیری عمیق در کاربردهای سازمانی
  • 92. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 93. توصیه‌هایی برای پیاده‌سازی موفق
  • 94. جمع‌بندی مباحث کلیدی

📚 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.