کتاب تاریخچه و توسعه الگوریتم پس‌انتشار در شبکه‌های عصبی مصنوعی

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 تاریخچه و توسعه الگوریتم پس‌انتشار در شبکه‌های عصبی مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. گرایش‌های اولیه در هوش مصنوعی
  • 3. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی پرسپترون
  • 4. محدودیت‌های پرسپترون تک‌لایه
  • 5. نیاز به لایه‌های پنهان
  • 6. مفهوم تابع فعال‌سازی
  • 7. انواع توابع فعال‌سازی مناسب
  • 8. داده‌های آموزشی و برچسب‌دار
  • 9. فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی
  • 10. تابع هزینه و خطای پیش‌بینی
  • 11. مفهوم گرادیان در بهینه‌سازی
  • 12. روش‌های اولیه بهینه‌سازی
  • 13. پیش‌نیازهای الگوریتم پس‌انتشار
  • 14. مفهوم مشتق زنجیره‌ای
  • 15. پیاده‌سازی اولیه پس‌انتشار
  • 16. پس‌انتشار در شبکه‌های ساده
  • 17. توسعه الگوریتم پس‌انتشار
  • 18. نقش پس‌انتشار در یادگیری
  • 19. کاربرد پس‌انتشار در طبقه‌بندی
  • 20. کاربرد پس‌انتشار در رگرسیون
  • 21. شبکه‌های عصبی چندلایه
  • 22. مفاهیم اولیه شبکه‌های عمیق
  • 23. اولین تحقیقات بر روی پس‌انتشار
  • 24. تلاش برای آموزش شبکه‌های عمیق
  • 25. چالش‌های اولیه پس‌انتشار
  • 26. معرفی الگوریتم پس‌انتشار توسط پژوهشگران
  • 27. مقاله‌های کلیدی در توسعه پس‌انتشار
  • 28. تأثیر پس‌انتشار بر پیشرفت AI
  • 29. پس‌انتشار در دهه‌های ۷۰ و ۸۰ میلادی
  • 30. نکات مهم در اجرای پس‌انتشار
  • 31. بهینه‌سازی پارامترهای پس‌انتشار
  • 32. تنظیم نرخ یادگیری در پس‌انتشار
  • 33. روش‌های منظم‌سازی در پس‌انتشار
  • 34. کاربرد پس‌انتشار در تشخیص الگو
  • 35. پس‌انتشار در پردازش زبان طبیعی
  • 36. پس‌انتشار در بینایی ماشین
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. مفهوم لایه‌های کانولوشنی
  • 39. مفهوم لایه‌های پولینگ
  • 40. پس‌انتشار در شبکه‌های CNN
  • 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 42. مفهوم حالت پنهان در RNN
  • 43. پس‌انتشار در شبکه‌های RNN
  • 44. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 45. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 46. پس‌انتشار در LSTM و GRU
  • 47. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 48. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 49. پس‌انتشار در GANها
  • 50. شبکه‌های ترنسفورمر
  • 51. پس‌انتشار در ترنسفورمرها
  • 52. مفاهیم آماری در یادگیری ماشین
  • 53. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 54. معیارهای دقت و صحت
  • 55. روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 56. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 57. جلوگیری از کم‌برازش (Underfitting)
  • 58. اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها
  • 59. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 60. کدگذاری داده‌های طبقه‌بندی
  • 61. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 62. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 63. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 64. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 65. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 66. نکات عملی در پیاده‌سازی پس‌انتشار
  • 67. اشکال‌زدایی (Debugging) شبکه‌های عصبی
  • 68. نمایش بصری فرآیند یادگیری
  • 69. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 70. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 71. مسئولیت‌پذیری در توسعه AI
  • 72. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 73. کاربردهای عملی یادگیری عمیق
  • 74. هوش مصنوعی در پزشکی
  • 75. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 76. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 77. هوش مصنوعی در آموزش
  • 78. آینده یادگیری عمیق و پس‌انتشار
  • 79. مسائل باز و چالش‌های پیش رو
  • 80. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 81. یادگیری تقویتی و ارتباط آن با پس‌انتشار
  • 82. یادگیری خودنظارتی
  • 83. مفاهیم پایه آمار برای یادگیری عمیق
  • 84. مبانی احتمال در یادگیری ماشین
  • 85. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بدون نظارت
  • 87. کاهش ابعاد و نمایش ویژگی‌ها
  • 88. کاربرد پس‌انتشار در مدل‌های تولیدی
  • 89. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 90. اهمیت داده‌های با کیفیت
  • 91. بررسی مقالات تاریخی مرتبط با پس‌انتشار
  • 92. تکامل معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 93. نقش الگوریتم پس‌انتشار در انقلاب AI

📚 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.