سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق با پایتون: از مبانی تا کاربردها

کتاب آموزش جامع یادگیری عمیق با پایتون: از مبانی تا کاربردها

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 آموزش جامع یادگیری عمیق با پایتون: از مبانی تا کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 3. معرفی زبان پایتون برای یادگیری عمیق
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی (NumPy, Pandas)
  • 6. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
  • 7. تابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 8. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 9. بهینه‌سازی (Optimization)
  • 10. گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 11. انواع شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 13. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 16. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 17. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 18. آشنایی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras)
  • 19. مفاهیم اولیه TensorFlow
  • 20. ساخت مدل با Keras
  • 21. آموزش مدل با داده‌های نمونه
  • 22. اعتبارسنجی و تست مدل
  • 23. تنظیم هایپرپارامترها
  • 24. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 25. تنظیم‌گرها (Regularization)
  • 26. قطع کردن (Dropout)
  • 27. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 28. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 29. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 30. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری عمیق
  • 31. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 32. کلمه‌سازی (Word Embeddings)
  • 33. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
  • 34. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
  • 35. مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 36. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 37. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 38. مدل‌های تولید متن (Text Generation)
  • 39. یادگیری عمیق در تشخیص گفتار
  • 40. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 42. سیستم‌های توصیه‌گر همکاری‌محور
  • 43. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 44. مبانی یادگیری تقویتی
  • 45. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 46. یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 47. کاربرد یادگیری عمیق در رباتیک
  • 48. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 49. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 50. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 51. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 52. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 53. یادگیری عمیق در علم داده
  • 54. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 55. مدل‌سازی داده‌های پزشکی
  • 56. کاربرد در حوزه مالی و اقتصادی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 57. امنیت در سیستم‌های یادگیری عمیق
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 59. ملاحظات شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 60. پردازش تصویر پیشرفته
  • 61. شناسایی اشیاء (Object Detection)
  • 62. بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 63. تولید تصویر واقع‌گرایانه
  • 64. پردازش تصویر پزشکی با یادگیری عمیق
  • 65. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 66. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 67. تولید متن خلاقانه (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 68. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 69. ترجمه ماشینی با کیفیت بالا
  • 70. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 71. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 72. یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری
  • 73. کاربرد در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 74. یادگیری عمیق در کشاورزی هوشمند
  • 75. یادگیری عمیق در مدیریت شهری
  • 76. کاربرد در حوزه سلامت و درمان (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 77. ملاحظات پیاده‌سازی و استقرار مدل‌ها
  • 78. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 79. مبانی یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 80. مبانی یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم‌گرها
  • 82. روش‌های نوین بهینه‌سازی
  • 83. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 84. یادگیری عمیق برای داده‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 85. کاربرد GNNs در شبکه‌های اجتماعی
  • 86. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های حجیم
  • 87. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 88. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 89. ملاحظات قانونی و شرعی در داده‌های آموزشی
  • 90. مدل‌سازی رفتار کاربر (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 91. کاربرد در آموزش مجازی
  • 92. توسعه سیستم‌های تشخیص پزشکی
  • 93. بهبود فرآیندهای صنعتی
  • 94. مدیریت ریسک در سیستم‌های هوشمند
  • 95. کاربرد در حوزه معماری و شهرسازی
  • 96. مبانی یادگیری با چند عامل (Multi-Agent Learning)
  • 97. یادگیری عمیق و محاسبات ابری
  • 98. بهینه‌سازی مصرف انرژی با هوش مصنوعی
  • 99. کاربرد در حوزه میراث فرهنگی
  • 100. مباحث تکمیلی و پروژه‌های عملی

📚 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.