سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب درک عمیق هوش مصنوعی: نگاهی به چالش‌ها و آینده با رویکردی علمی

کتاب درک عمیق هوش مصنوعی: نگاهی به چالش‌ها و آینده با رویکردی علمی

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 درک عمیق هوش مصنوعی: نگاهی به چالش‌ها و آینده با رویکردی علمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی: تعاریف و تاریخچه
  • 2. هوش مصنوعی چیست؟
  • 3. تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
  • 4. انواع هوش مصنوعی: ضعیف و قوی
  • 5. یادگیری ماشین: زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی
  • 6. یادگیری نظارت شده
  • 7. یادگیری بدون نظارت
  • 8. یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 11. نورون‌های مصنوعی
  • 12. لایه ورودی، پنهان و خروجی
  • 13. تابع فعال‌سازی
  • 14. پس‌انتشار خطا
  • 15. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 21. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 22. کاربرد GAN در تولید محتوا
  • 23. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 24. مفاهیم اساسی NLP
  • 25. تحلیل احساسات
  • 26. ترجمه ماشینی
  • 27. مدل‌های زبانی
  • 28. بینایی ماشین
  • 29. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 30. تشخیص اشیاء
  • 31. تقطیع تصویر
  • 32. تولید تصویر
  • 33. یادگیری تقویتی عمیق
  • 34. مفهوم عامل و محیط
  • 35. تابع پاداش
  • 36. سیاست عامل
  • 37. ارزش تابع
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 39. یادگیری عمیق برای بازی‌ها
  • 40. هوش مصنوعی در رباتیک
  • 41. مسیریابی ربات‌ها
  • 42. درک محیطی ربات‌ها
  • 43. تعامل ربات با انسان
  • 44. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 45. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 46. شفافیت و توضیح‌پذیری هوش مصنوعی
  • 47. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 48. تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال
  • 49. آینده هوش مصنوعی
  • 50. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 51. چالش‌های دستیابی به AGI
  • 52. تفاوت هوش مصنوعی با هوش انسانی
  • 53. هوش مصنوعی و خلاقیت
  • 54. هوش مصنوعی و استدلال
  • 55. هوش مصنوعی و درک معنایی
  • 56. هوش مصنوعی و حافظه
  • 57. هوش مصنوعی و یادگیری مستمر
  • 58. هوش مصنوعی و خودآگاهی
  • 59. کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی
  • 60. تشخیص بیماری‌ها
  • 61. کشف دارو
  • 62. ربات‌های جراح
  • 63. هوش مصنوعی در آموزش
  • 64. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
  • 65. تولید محتوای آموزشی
  • 66. ارزیابی دانش‌آموزان
  • 67. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 68. تشخیص تقلب
  • 69. معاملات الگوریتمی
  • 70. مدیریت ریسک
  • 71. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 72. خودروهای خودران
  • 73. بهینه‌سازی ترافیک
  • 74. پیش‌بینی نیازهای حمل و نقل
  • 75. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 76. کشاورزی دقیق
  • 77. پیش‌بینی محصولات
  • 78. مدیریت آفات
  • 79. هوش مصنوعی در سرگرمی
  • 80. تولید موسیقی و فیلم
  • 81. بازی‌های هوشمند
  • 82. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. هوش مصنوعی و علم داده
  • 84. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 85. تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 86. مدل‌سازی و پیش‌بینی
  • 87. ارزیابی مدل
  • 88. تصویرسازی داده‌ها
  • 89. هوش مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار
  • 90. توسعه ابزارهای هوش مصنوعی
  • 91. تست و اشکال‌زدایی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 92. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 93. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 94. هوش مصنوعی و علم مواد
  • 95. کشف مواد جدید
  • 96. بهینه‌سازی خواص مواد
  • 97. شبیه‌سازی رفتار مواد
  • 98. هوش مصنوعی و محیط زیست
  • 99. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 100. پیش‌بینی بلایای طبیعی

📚 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.