سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در مهندسی نرم‌افزار

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در مهندسی نرم‌افزار

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 مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در مهندسی نرم‌افزار

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری نظارت شده
  • 3. یادگیری بدون نظارت و کاربردهای آن
  • 4. یادگیری تقویتی و اصول اولیه
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. انتشار رو به عقب و بهینه‌سازی
  • 8. روش‌های گرادیان کاهشی
  • 9. انواع شبکه‌های عصبی پیشخور
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. معماری‌های پیشرفته CNN
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 14. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 15. شبکه‌های تولیدی تخاصمی (GAN)
  • 16. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 18. مکانیسم توجه در مدل‌های NLP
  • 19. کاربردهای NLP در مهندسی نرم‌افزار
  • 20. ترجمه ماشینی با یادگیری عمیق
  • 21. خلاصه‌سازی متن با یادگیری عمیق
  • 22. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 23. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 24. تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر
  • 25. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 26. قطعه‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 27. کاربردهای بینایی ماشین در مهندسی نرم‌افزار
  • 28. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • 29. پردازش تصاویر پزشکی
  • 30. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 31. فیلترینگ مشارکتی با شبکه‌های عصبی
  • 32. یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 33. پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 34. تحلیل احساسات در متن
  • 35. تشخیص ناهنجاری در داده‌ها
  • 36. اصول یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 37. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 38. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 39. مبانی یادگیری تقویتی عمیق
  • 40. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 41. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 42. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با یادگیری عمیق
  • 43. شبیه‌سازی و پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
  • 44. یادگیری عمیق در امنیت نرم‌افزار
  • 45. تشخیص بدافزار با شبکه‌های عصبی
  • 46. تحلیل لاگ سیستم‌ها برای شناسایی تهدیدات
  • 47. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
  • 48. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 49. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 50. تکنیک‌های استخراج ویژگی
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری غیرقابل توضیح (XAI)
  • 52. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 53. روش‌های LIME و SHAP
  • 54. اهمیت داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 55. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 56. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 57. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 58. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 59. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 60. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 61. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 63. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 64. یادگیری عمیق برای پردازش گراف
  • 65. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 66. کاربردهای GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 67. یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع شده
  • 68. مدیریت منابع با یادگیری ماشین
  • 69. بهینه‌سازی عملکرد نرم‌افزار
  • 70. یادگیری عمیق برای تست نرم‌افزار
  • 71. تولید خودکار موارد تست
  • 72. کشف خطا با یادگیری ماشین
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 74. یادگیری عمیق برای اکتشاف دانش
  • 75. تحلیل داده‌های بزرگ در مهندسی نرم‌افزار
  • 76. کاربرد یادگیری عمیق در DevOps
  • 77. اتوماسیون فرآیندهای توسعه و عملیات
  • 78. یادگیری عمیق برای مدیریت پروژه نرم‌افزار
  • 79. پیش‌بینی زمان‌بندی پروژه‌ها
  • 80. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 81. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 82. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 83. کاربردهای اخلاقی یادگیری عمیق
  • 84. آینده یادگیری عمیق در مهندسی نرم‌افزار
  • 85. تکنیک‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 86. یادگیری عمیق برای محیط‌های ابری
  • 87. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 88. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 89. استانداردهای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. یادگیری عمیق برای تحلیل کد
  • 91. شناسایی الگوهای کد مخرب
  • 92. بهبود کیفیت کد با یادگیری ماشین
  • 93. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پایتون
  • 94. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 95. ساخت شبکه‌های عصبی سفارشی
  • 96. آموزش و ارزیابی مدل‌ها
  • 97. استقرار مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 98. نکات مهم در کار با داده‌های حجیم
  • 99. مدیریت حافظه و منابع محاسباتی
  • 100. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا

📚 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.