کتاب توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی با رویکرد کاربردی در یادگیری عمیق

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 توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی با رویکرد کاربردی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و توابع فعال‌سازی
  • 2. اهمیت توابع فعال‌سازی در یادگیری عمیق
  • 3. مروری بر توابع فعال‌سازی کلاسیک
  • 4. تابع فعال‌سازی سیگموئید (Sigmoid)
  • 5. کاربردها و محدودیت‌های سیگموئید
  • 6. تابع فعال‌سازی تانژانت هیپربولیک (Tanh)
  • 7. مقایسه تانژانت هیپربولیک با سیگموئید
  • 8. تابع فعال‌سازی ReLU (Rectified Linear Unit)
  • 9. مزایای تابع ReLU
  • 10. محدودیت‌های تابع ReLU: مشکل سلول مرده
  • 11. تابع فعال‌سازی Leaky ReLU
  • 12. بهبود Leaky ReLU با پارامتر آلفا
  • 13. تابع فعال‌سازی Parametric ReLU (PReLU)
  • 14. تفاوت PReLU با Leaky ReLU
  • 15. تابع فعال‌سازی Exponential Linear Unit (ELU)
  • 16. مزایای ELU در حل مشکل سلول مرده
  • 17. تابع فعال‌سازی Scaled Exponential Linear Unit (SELU)
  • 18. خودتنظیمی در SELU
  • 19. تابع فعال‌سازی Swish
  • 20. کاربرد Swish در مدل‌های مدرن
  • 21. تابع فعال‌سازی GELU (Gaussian Error Linear Unit)
  • 22. مبانی نظری GELU
  • 23. مقایسه GELU با Swish
  • 24. توابع فعال‌سازی گیت‌دار (Gated Activation Functions)
  • 25. تابع فعال‌سازی Gated Linear Unit (GLU)
  • 26. کاربرد GLU در شبکه‌های بازگشتی
  • 27. تابع فعال‌سازی Gated Recurrent Unit (GRU)
  • 28. ساختار GRU و توابع گیت آن
  • 29. تابع فعال‌سازی Long Short-Term Memory (LSTM)
  • 30. مکانیسم سلول حافظه در LSTM
  • 31. توابع فعال‌سازی در لایه‌های مختلف شبکه
  • 32. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب برای لایه‌های ورودی
  • 33. انتخاب تابع فعال‌سازی برای لایه‌های پنهان
  • 34. انتخاب تابع فعال‌سازی برای لایه‌های خروجی
  • 35. توابع فعال‌سازی در مسائل طبقه‌بندی
  • 36. توابع فعال‌سازی در مسائل رگرسیون
  • 37. ملاحظات پیاده‌سازی توابع فعال‌سازی در TensorFlow
  • 38. استفاده از توابع فعال‌سازی پیش‌فرض TensorFlow
  • 39. تعریف توابع فعال‌سازی سفارشی در TensorFlow
  • 40. آموزش و اعتبارسنجی مدل با توابع فعال‌سازی مختلف
  • 41. تاثیر توابع فعال‌سازی بر نرخ یادگیری
  • 42. تاثیر توابع فعال‌سازی بر همگرایی مدل
  • 43. بهینه‌سازی توابع فعال‌سازی با تکنیک‌های تنظیم پارامتر
  • 44. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) و تاثیر آن
  • 45. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 46. نقش توابع فعال‌سازی در جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 47. روش‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 48. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 49. کاربرد توابع فعال‌سازی در لایه‌های کانولوشن
  • 50. توابع فعال‌سازی در لایه‌های Pooling
  • 51. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 52. کاربرد توابع فعال‌سازی در لایه‌های LSTM و GRU
  • 53. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 54. نقش توابع فعال‌سازی در ژنراتور و دیسکریمیناتور
  • 55. توابع فعال‌سازی در مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 56. کاربرد توابع فعال‌سازی در مکانیزم توجه (Attention)
  • 57. توابع فعال‌سازی در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 58. کاربرد توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی عمیق برای RL
  • 59. بررسی توابع فعال‌سازی در مدل‌های پیش‌پردازش زبان طبیعی
  • 60. توابع فعال‌سازی در مدل‌های بینایی ماشین
  • 61. توابع فعال‌سازی در پردازش سیگنال
  • 62. توابع فعال‌سازی در مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 63. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 64. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 66. مسئولیت‌پذیری در توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 67. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 68. توابع فعال‌سازی و سوگیری در داده‌ها
  • 69. روش‌های تشخیص و کاهش سوگیری در توابع فعال‌سازی
  • 70. استانداردهای ملی و بین‌المللی در هوش مصنوعی
  • 71. نقش نهادهای نظارتی در حوزه هوش مصنوعی
  • 72. آینده توابع فعال‌سازی در یادگیری عمیق
  • 73. توابع فعال‌سازی الهام گرفته از زیست‌شناسی
  • 74. توابع فعال‌سازی برای یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 75. توابع فعال‌سازی برای یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 76. چالش‌های محاسباتی در استفاده از توابع فعال‌سازی پیچیده
  • 77. بهینه‌سازی سخت‌افزاری توابع فعال‌سازی
  • 78. توابع فعال‌سازی در یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 79. توابع فعال‌سازی در مدل‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 80. کاربرد توابع فعال‌سازی در تشخیص ناهنجاری
  • 81. توابع فعال‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. توابع فعال‌سازی در رباتیک و کنترل
  • 83. توابع فعال‌سازی در پردازش گفتار
  • 84. توابع فعال‌سازی در تشخیص تصویر پزشکی
  • 85. توابع فعال‌سازی در تحلیل احساسات
  • 86. توابع فعال‌سازی در مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 87. ملاحظات عملی در انتخاب تابع فعال‌سازی
  • 88. تمرین عملی: پیاده‌سازی و مقایسه توابع فعال‌سازی
  • 89. تحلیل نتایج تمرین عملی
  • 90. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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.