سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی پارامترهای معماری‌های یادگیری عمیق برای کاربردهای نوین

کتاب پیش‌بینی پارامترهای معماری‌های یادگیری عمیق برای کاربردهای نوین

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 پیش‌بینی پارامترهای معماری‌های یادگیری عمیق برای کاربردهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: معماری‌های یادگیری عمیق و بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 4. انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب
  • 5. آموزش شبکه‌های عصبی با گرادیان کاهشی
  • 6. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان
  • 7. تنظیم نرخ یادگیری و توابع کاهش نرخ یادگیری
  • 8. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 9. روش‌های تنظیم‌کننده: L1 و L2
  • 10. روش‌های تنظیم‌کننده: Dropout
  • 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 13. لایه‌های کانولوشن و پولینگ در CNN
  • 14. کاربردهای CNN در بینایی ماشین
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 16. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 17. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 18. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 19. معماری‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 20. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 21. کاربرد ترنسفورمرها در NLP و بینایی ماشین
  • 22. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی پارامتر معماری
  • 23. اهمیت پیش‌بینی پارامتر در طراحی مدل
  • 24. چالش‌های پیش‌بینی پارامتر برای معماری‌های نادیده
  • 25. روش‌های سنتی پیش‌بینی پارامتر
  • 26. پیش‌بینی پارامتر مبتنی بر ویژگی‌های معماری
  • 27. استفاده از فراداده (Metadata) معماری
  • 28. پیش‌بینی پارامتر با استفاده از یادگیری ماشین
  • 29. معرفی ایده پیش‌بینی پارامتر برای معماری‌های نادیده
  • 30. چارچوب کلی مدل پیش‌بینی پارامتر
  • 31. استخراج ویژگی‌های توصیفی از نمودار معماری
  • 32. بردارسازی نمایش معماری‌ها
  • 33. مدل‌سازی روابط بین ویژگی‌های معماری و پارامترها
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای نمایش معماری
  • 35. آموزش مدل پیش‌بینی پارامتر
  • 36. توابع هزینه مناسب برای پیش‌بینی پارامتر
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل پیش‌بینی پارامتر
  • 38. معیارهای ارزیابی: میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 39. معیارهای ارزیابی: میانگین خطای مربع (MSE)
  • 40. معیارهای ارزیابی: ریشه میانگین مربع خطا (RMSE)
  • 41. اهمیت معماری‌های نادیده (Unseen Architectures)
  • 42. تکنیک‌های تولید معماری‌های جدید
  • 43. ارتباط پیش‌بینی پارامتر با جستجوی معماری عصبی (NAS)
  • 44. کاربرد پیش‌بینی پارامتر در NAS
  • 45. بهینه‌سازی فرآیند طراحی معماری
  • 46. پیش‌بینی پارامتر برای تسریع آموزش مدل‌های جدید
  • 47. کاربرد در حوزه داده‌کاوی و تحلیل کلان‌داده
  • 48. کاربرد در پردازش تصویر و ویدئو
  • 49. کاربرد در پردازش صوت و گفتار
  • 50. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کاربرد در مدل‌سازی زبان و تولید متن
  • 52. کاربرد در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 53. کاربرد در سلامت و پزشکی (تحلیل تصاویر پزشکی)
  • 54. کاربرد در امور مالی (تحلیل الگوهای بازار)
  • 55. کاربرد در علوم زیستی (مدل‌سازی مولکولی)
  • 56. کاربرد در آموزش و یادگیری ماشین
  • 57. استانداردهای امنیتی در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی
  • 58. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 59. ملاحظات اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 60. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 61. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 62. چارچوب‌های نظارتی بر توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 63. اهمیت انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 64. تدوین دستورالعمل‌های فنی و فنی-کاربردی
  • 65. اهمیت بومی‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 66. نقش پژوهشگاه‌ها و دانشگاه‌ها در توسعه هوش مصنوعی
  • 67. همکاری‌های علمی و فناورانه داخلی
  • 68. استفاده از منابع داده‌ای داخلی
  • 69. توسعه ابزارها و پلتفرم‌های بومی
  • 70. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 71. اهمیت مستندسازی در چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 72. بررسی موردی: پیش‌بینی پارامتر برای CNNهای نادیده
  • 73. بررسی موردی: پیش‌بینی پارامتر برای RNNهای نادیده
  • 74. بررسی موردی: پیش‌بینی پارامتر برای ترنسفورمرهای نادیده
  • 75. مطالعه موردی: کاربرد در بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
  • 76. مطالعه موردی: کاربرد در انتخاب معماری مناسب برای وظایف خاص
  • 77. مطالعه موردی: بهبود کارایی مدل‌ها با پیش‌بینی پارامتر
  • 78. پیش‌بینی پارامتر در معماری‌های ترکیبی
  • 79. چالش‌های پیش‌بینی پارامتر برای معماری‌های بسیار عمیق
  • 80. روش‌های نوین در پیش‌بینی پارامتر
  • 81. آینده پژوهش در زمینه پیش‌بینی پارامتر
  • 82. نقش هوش مصنوعی مولد در طراحی معماری
  • 83. تأثیر پیش‌بینی پارامتر بر مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 84. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی و انرژی
  • 85. پیش‌بینی پارامتر در سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 86. کاربرد در تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 87. پیش‌بینی پارامتر برای وظایف چندوجهی
  • 88. تأثیر پیش‌بینی پارامتر بر زمان توسعه نرم‌افزار
  • 89. اهمیت آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 90. نقش جامعه علمی در پیشبرد این حوزه
  • 91. توصیه‌هایی برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.