, ,

کتاب عیب‌یابی و تحلیل پویایی آموزش شبکه‌های عصبی عمیق

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 عیب‌یابی و تحلیل پویایی آموزش شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های 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 شبکه‌های عصبی عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی
  • 4. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 5. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 6. گرادیان کاهشی و مشتقات آن
  • 7. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 8. تنظیم نرخ یادگیری
  • 9. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)
  • 10. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting)
  • 11. روش‌های مقابله با بیش‌برازش
  • 12. مفهوم کم‌برازش (Underfitting)
  • 13. روش‌های مقابله با کم‌برازش
  • 14. انتخاب مجموعه داده و پیش‌پردازش
  • 15. مهندسی ویژگی
  • 16. آماده‌سازی داده برای آموزش
  • 17. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 18. عیب‌یابی در فرآیند آموزش
  • 19. شناسایی مشکلات رایج در آموزش
  • 20. تحلیل نمودارهای آموزش
  • 21. بررسی مقادیر تابع هزینه
  • 22. بررسی مقادیر معیارهای ارزیابی
  • 23. تأثیر نرخ یادگیری بر آموزش
  • 24. تأثیر انتخاب بهینه‌ساز بر آموزش
  • 25. تأثیر تنظیم‌کننده‌ها بر آموزش
  • 26. نقش معماری شبکه در عملکرد
  • 27. عیب‌یابی مربوط به لایه‌های شبکه
  • 28. عیب‌یابی مربوط به توابع فعال‌سازی
  • 29. عیب‌یابی مربوط به اتصالات شبکه
  • 30. مشکلات مربوط به داده‌های نامتوازن
  • 31. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 32. عیب‌یابی مربوط به بایاس (Bias) و واریانس (Variance)
  • 33. تحلیل خطای مدل
  • 34. تکنیک‌های تجسم‌سازی نتایج
  • 35. عیب‌یابی در شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 36. عیب‌یابی در شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 37. عیب‌یابی در شبکه‌های ترنسفورمر
  • 38. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 39. اندازه‌گیری عملکرد مدل
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 41. عیب‌یابی در زمان استنتاج (Inference)
  • 42. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 43. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
  • 44. بهینه‌سازی کد و اجرای موازی
  • 45. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 46. کوانتیزاسیون مدل
  • 47. هرس کردن (Pruning) مدل
  • 48. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 50. عیب‌یابی در انتقال دانش
  • 51. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 52. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 53. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 54. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 55. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 56. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 57. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
  • 58. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 59. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 60. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 61. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی
  • 62. کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش علمی
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 64. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 65. آموزش شبکه‌های عصبی با پس‌انتشار خطا
  • 66. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 67. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان
  • 68. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری پویا
  • 69. تنظیم‌کننده‌های L1 و L2
  • 70. Dropout و تکنیک‌های مشابه
  • 71. Batch Normalization
  • 72. Early Stopping
  • 73. عیب‌یابی داده‌های پرت
  • 74. تحلیل حساسیت مدل
  • 75. عیب‌یابی بایاس آماری
  • 76. عیب‌یابی واریانس بالا
  • 77. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 78. مدیریت مدل‌های پیچیده
  • 79. عیب‌یابی در معماری‌های عمیق
  • 80. تحلیل لایه‌های پنهان
  • 81. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 82. روش‌های تجسم‌سازی فعال‌سازی لایه‌ها
  • 83. عیب‌یابی در شبکه‌های مولد (GAN)
  • 84. عیب‌یابی در شبکه‌های یادگیری تقویتی
  • 85. مبانی یادگیری تقویتی
  • 86. عوامل مؤثر بر پویایی آموزش
  • 87. نقش داده‌های آموزشی در موفقیت مدل
  • 88. اهمیت اعتبارسنجی مداوم
  • 89. تحلیل روند پیشرفت آموزش
  • 90. عیب‌یابی انحراف در آموزش
  • 91. بهبود دقت و کارایی مدل
  • 92. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی
  • 93. اصول طراحی مدل‌های کارآمد
  • 94. راهنمای عملی عیب‌یابی
  • 95. ملاحظات امنیتی در مدل‌های نهایی
  • 96. تست و ارزیابی جامع مدل
  • 97. استانداردهای توسعه نرم‌افزار در هوش مصنوعی
  • 98. فرهنگ سازمانی حامی نوآوری
  • 99. مدیریت چرخه عمر مدل هوش مصنوعی
  • 100. مستندسازی فنی مدل‌ها

📚 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 عیب‌یابی و تحلیل پویایی آموزش شبکه‌های عصبی عمیق”

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

پیمایش به بالا