سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری الگوریتم‌ها با الهام از عملگرهای دیفرانسیلی

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری الگوریتم‌ها با الهام از عملگرهای دیفرانسیلی

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 مقدمه‌ای بر یادگیری الگوریتم‌ها با الهام از عملگرهای دیفرانسیلی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری الگوریتم‌ها
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. رابطه با عملگرهای دیفرانسیلی
  • 4. یادگیری پارامترهای مدل
  • 5. مدل‌های تابعی و تقریب
  • 6. یادگیری از داده‌های مشاهده‌ای
  • 7. کاربرد در مهندسی نرم‌افزار
  • 8. مفاهیم پایه جبر خطی
  • 9. مفاهیم پایه حساب دیفرانسیل
  • 10. مفاهیم پایه آمار و احتمال
  • 11. تعریف مسئله یادگیری
  • 12. یادگیری نظارت شده
  • 13. یادگیری بدون نظارت
  • 14. یادگیری تقویتی
  • 15. مدل‌های خطی
  • 16. رگرسیون خطی
  • 17. طبقه‌بندی خطی
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 20. معماری‌های پایه شبکه عصبی
  • 21. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 22. توابع فعال‌سازی
  • 23. بهینه‌سازی مدل
  • 24. گرادیان کاهشی
  • 25. بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 26. تنظیم پارامترهای فرایند یادگیری
  • 27. معرفی عملگرهای دیفرانسیلی
  • 28. معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE)
  • 29. معادلات دیفرانسیل جزئی (PDE)
  • 30. حل عددی ODE و PDE
  • 31. ارتباط ODE با معادلات حالت
  • 32. ارتباط PDE با مدل‌های فیزیکی
  • 33. یادگیری عملگرهای دیفرانسیلی
  • 34. شبکه‌های عصبی برای حل ODE
  • 35. شبکه‌های عصبی برای حل PDE
  • 36. شبکه‌های عصبی نقطه-منبع (Neural ODEs)
  • 37. شبکه‌های عصبی مبتنی بر گرادیان (Neural PDEs)
  • 38. یادگیری الگوریتم‌های تکراری
  • 39. ارتباط الگوریتم‌های تکراری با ODE
  • 40. یادگیری الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 41. یادگیری الگوریتم‌های حل دستگاه معادلات
  • 42. یادگیری الگوریتم‌های مبتنی بر گرافی
  • 43. شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs)
  • 44. کاربرد GNNs در مسائل علمی
  • 45. یادگیری الگوریتم‌های موازی
  • 46. یادگیری الگوریتم‌های توزیع شده
  • 47. ملاحظات پیاده‌سازی و کارایی
  • 48. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 49. چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 50. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 51. امنیت داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 52. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 53. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 54. یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های علمی
  • 55. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 56. کاربرد در بینایی ماشین
  • 57. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. کاربرد در رباتیک
  • 59. کاربرد در علوم زیستی
  • 60. کاربرد در علوم مواد
  • 61. کاربرد در علوم مالی
  • 62. ملاحظات حقوقی و مقرراتی
  • 63. قوانین و مقررات داده‌ها در ایران
  • 64. استانداردهای حاکمیت داده
  • 65. مسائل مربوط به مالکیت معنوی
  • 66. مسائل مربوط به شفافیت و پاسخگویی
  • 67. اصول طراحی الگوریتم‌های یادگیری
  • 68. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
  • 69. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 70. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 71. یادگیری از داده‌های کم‌نمونه
  • 72. یادگیری انتقالی
  • 73. یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 74. یادگیری فعال
  • 75. یادگیری خودنظارتی
  • 76. مدل‌های مولد
  • 77. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 78. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 79. مدل‌های مبتنی بر تبدیل (Transformer Models)
  • 80. کاربرد ترانسفورمرها در یادگیری الگوریتم‌ها
  • 81. یادگیری عمیق برای یادگیری الگوریتم‌ها
  • 82. نکات پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 83. موضوعات تحقیقاتی جاری
  • 84. چالش‌های آینده در یادگیری الگوریتم‌ها
  • 85. خلاصه‌ای از مباحث کلیدی
  • 86. مرور الگوریتم‌های آموخته شده
  • 87. کاربرد نهایی در حل مسائل پیچیده
  • 88. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های رسمی
  • 89. اصول فقهی در اقتصاد دیجیتال
  • 90. قوانین بانکداری بدون ربا
  • 91. مقررات بانک مرکزی ایران
  • 92. اصول حاکمیت داده در نظام اسلامی
  • 93. ملاحظات اخلاقی در فناوری اطلاعات
  • 94. استانداردهای محتوای آموزشی
  • 95. چارچوب‌های اسلامی در روانشناسی
  • 96. اصول خانواده ایرانی-اسلامی
  • 97. مبانی تاریخ انقلاب اسلامی
  • 98. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران
  • 99. روابط بین‌الملل از منظر اسلام
  • 100. پروتکل‌های بهداشتی وزارت بهداشت

📚 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.