, ,

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با تنسور فلو (TensorFlow)

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 مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با تنسور فلو (TensorFlow)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

🎓 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 علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم اولیه یادگیری عمیق
  • 4. معرفی تنسور فلو (TensorFlow)
  • 5. نصب و راه‌اندازی تنسور فلو
  • 6. ساختار داده‌ها در تنسور فلو: تنسورها
  • 7. عملیات پایه‌ای روی تنسورها
  • 8. گرادیان‌ها و محاسبه خودکار مشتق
  • 9. مدل‌های خطی در یادگیری ماشین
  • 10. رگرسیون خطی با تنسور فلو
  • 11. تابع هزینه در مدل‌های خطی
  • 12. بهینه‌سازی مدل‌های خطی
  • 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. نورون مصنوعی و لایه‌ها
  • 15. توابع فعال‌سازی
  • 16. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 17. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 18. بهینه‌سازها (Optimizers): گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 19. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 20. تنظیم نرخ یادگیری
  • 21. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 22. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 23. مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 25. طبقه‌بندی با شبکه‌های عصبی
  • 26. طبقه‌بندی تصاویر: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 27. لایه‌های کانولوشن
  • 28. لایه‌های pooling
  • 29. ساختار شبکه‌های CNN
  • 30. آموزش شبکه‌های CNN
  • 31. مجموعه داده‌های تصویری
  • 32. تقویت داده (Data Augmentation)
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. حافظه کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 35. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (GRU)
  • 36. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 37. بازنمایی کلمات (Word Embeddings)
  • 38. کلمات در فضای برداری
  • 39. مدل‌های زبانی
  • 40. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 41. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 42. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 43. پردازش موازی با ترنسفورمرها
  • 44. استفاده از تنسور فلو برای ترنسفورمرها
  • 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 46. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 47. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 48. کاربرد یادگیری انتقالی در طبقه‌بندی تصاویر
  • 49. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
  • 50. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 51. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 52. اجزای GAN: مولد و متمایز کننده
  • 53. آموزش GAN
  • 54. کاربرد GAN در تولید تصاویر
  • 55. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 56. عناصر یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 57. یادگیری از طریق آزمون و خطا
  • 58. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 59. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 60. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 61. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 62. مفاهیم پیشرفته در تنسور فلو
  • 63. تنسور فلو در محیط‌های توزیع‌شده
  • 64. مدیریت مدل‌ها و استقرار (Deployment)
  • 65. TensorFlow Lite برای دستگاه‌های موبایل
  • 66. TensorFlow.js برای وب
  • 67. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 68. سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 69. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 70. حریم خصوصی در داده‌ها
  • 71. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 72. کاربردهای نوین هوش مصنوعی در صنعت
  • 73. هوش مصنوعی در پزشکی
  • 74. هوش مصنوعی در مالی
  • 75. هوش مصنوعی در آموزش
  • 76. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 77. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 78. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
  • 79. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 80. نقش هوش مصنوعی در اقتصاد دانش‌بنیان
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
  • 82. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 83. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 84. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 85. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 86. شبکه‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 87. پردازش داده‌های گراف
  • 88. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 90. مدل‌های مبتنی بر محتوا
  • 91. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 93. هوش مصنوعی و داده‌های سری زمانی
  • 94. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 95. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
  • 96. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در پردازش سیگنال
  • 98. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 99. کاربرد هوش مصنوعی در بینایی ماشین
  • 100. پردازش زبان طبیعی پیشرفته

📚 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 مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با تنسور فلو (TensorFlow)”

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

پیمایش به بالا