سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی عمیق (Attention Mechanism)

کتاب مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی عمیق (Attention Mechanism)

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 مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی عمیق (Attention Mechanism)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری تحت نظارت
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 8. مبانی پرسپترون
  • 9. توابع فعال‌سازی
  • 10. پس‌انتشار خطا
  • 11. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 12. گرادیان کاهشی
  • 13. بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 14. رگولاریزاسیون
  • 15. کاهش بیش‌برازش
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 17. معماری CNN
  • 18. لایه‌های کانولوشن
  • 19. لایه‌های پولینگ
  • 20. کاربردهای CNN
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 22. مبانی RNN
  • 23. حافظه کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 24. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 25. کاربردهای RNN
  • 26. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 27. مدل‌های زبانی
  • 28. نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 29. Word2Vec
  • 30. GloVe
  • 31. شبکه‌های عصبی برای NLP
  • 32. مقدمه‌ای بر مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 33. انگیزه مکانیزم توجه
  • 34. نحوه عملکرد مکانیزم توجه
  • 35. انواع مکانیزم توجه
  • 36. توجه خودی (Self-Attention)
  • 37. مکانیزم توجه در مدل‌های ترنسفورمر
  • 38. معماری ترنسفورمر
  • 39. لایه‌های انکودر و دیکودر
  • 40. کاربردهای ترنسفورمر در NLP
  • 41. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
  • 42. خلاصه‌سازی متن با ترنسفورمر
  • 43. تحلیل احساسات با ترنسفورمر
  • 44. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 45. معماری ترنسفورمر پیشرفته
  • 46. آموزش مدل‌های ترنسفورمر
  • 47. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر
  • 48. چالش‌های LLMs
  • 49. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 50. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 51. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 52. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل
  • 53. کاربردهای مکانیزم توجه در بینایی ماشین
  • 54. تشخیص اشیاء با مکانیزم توجه
  • 55. تقسیم‌بندی تصاویر با مکانیزم توجه
  • 56. تولید تصویر با مکانیزم توجه
  • 57. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 58. مبانی GANs
  • 59. کاربرد GANs در تولید محتوا
  • 60. مکانیزم توجه در GANs
  • 61. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 62. کاربرد توجه در پیش‌بینی سری زمانی
  • 63. یادگیری عمیق برای گراف‌ها
  • 64. مکانیزم توجه در شبکه‌های گراف
  • 65. کاربردهای مکانیزم توجه در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر با توجه
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 68. مکانیزم توجه در یادگیری تقویتی
  • 69. کاربرد توجه در رباتیک
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌های مکانیزم توجه
  • 71. اندازه‌گیری عملکرد مدل‌های توجه
  • 72. ارزیابی مدل‌های ترنسفورمر
  • 73. ملاحظات پیاده‌سازی مکانیزم توجه
  • 74. پیاده‌سازی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 75. نکات پیشرفته در مکانیزم توجه
  • 76. آینده مکانیزم توجه
  • 77. مسائل حقوقی و شرعی در هوش مصنوعی
  • 78. تدوین چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 79. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 80. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی مکانیزم توجه در مقیاس بزرگ
  • 82. کاربرد توجه در پردازش صدا
  • 83. تشخیص گفتار با مکانیزم توجه
  • 84. تولید صدا با مکانیزم توجه
  • 85. مکانیزم توجه در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 86. تشخیص بیماری با مکانیزم توجه
  • 87. تحلیل تصاویر پزشکی با مکانیزم توجه
  • 88. تولید گزارش‌های پزشکی با هوش مصنوعی
  • 89. کاربرد توجه در آموزش و پرورش
  • 90. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
  • 91. تولید محتوای آموزشی هوشمند
  • 92. مکانیزم توجه در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 93. تحلیل رفتار کاربران
  • 94. پیش‌بینی روندها
  • 95. ملاحظات فرهنگی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 96. تطبیق مدل‌ها با فرهنگ ایرانی-اسلامی
  • 97. نقش فقها و متخصصان دینی در نظارت بر هوش مصنوعی
  • 98. چارچوب‌های فقهی برای کاربرد هوش مصنوعی
  • 99. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
  • 100. تکنیک‌های مدل‌سازی پیشرفته

📚 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.