سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: اصول، تنظیم و آزمایش

کتاب مهندسی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: اصول، تنظیم و آزمایش

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 مهندسی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی: اصول، تنظیم و آزمایش

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 3. انواع مدل‌های یادگیری ماشین: رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی و مهندسی ویژگی
  • 5. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت، صحت و بازیابی
  • 6. تنظیم ابرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای و جستجوی تصادفی
  • 7. اعتبارسنجی متقابل: اطمینان از تعمیم‌پذیری مدل
  • 8. مدل‌های خطی: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 11. مدل‌های مبتنی بر جامعه (Ensemble Methods)
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و ساختار
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 15. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 16. مبانی یادگیری عمیق
  • 17. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 18. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 19. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 20. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 21. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 22. خوشه‌بندی: K-Means و DBSCAN
  • 23. الگوریتم‌های انجمنی: Apriori
  • 24. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 25. شبکه‌های بیزی
  • 26. میدان‌های تصادفی مارکوف
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP): مبانی
  • 28. مدل‌های زبانی آماری
  • 29. مدل‌های زبانی عصبی
  • 30. کاربرد مدل‌های زبانی در ترجمه ماشینی
  • 31. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل احساسات
  • 32. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی متن
  • 33. مدل‌های ترنسفورمر
  • 34. مدل‌های BERT و GPT
  • 35. مدل‌های تولید متن
  • 36. مدل‌های تشخیص اشیاء در تصویر
  • 37. مدل‌های قطعه‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 38. مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 39. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 40. فیلترینگ مشارکتی
  • 41. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 42. یادگیری تقویتی: مبانی
  • 43. عامل‌ها و محیط‌ها در یادگیری تقویتی
  • 44. یادگیری Q
  • 45. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 46. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 47. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 48. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 49. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 50. آزمایش مدل‌ها: طراحی آزمایش
  • 51. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آزمایشی
  • 52. اجرای آزمایش‌ها و ثبت نتایج
  • 53. تحلیل آماری نتایج آزمایش
  • 54. تفسیر نتایج و استنتاج
  • 55. مستندسازی فرآیند مهندسی و آزمایش
  • 56. نکات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 57. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 58. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 59. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 60. روش‌های کاهش سوگیری
  • 61. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
  • 62. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 63. اعتبارسنجی مدل در محیط عملیاتی
  • 64. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 65. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 66. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 67. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 68. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی
  • 69. مهندسی ویژگی برای داده‌های عددی
  • 70. مهندسی ویژگی برای داده‌های دسته‌ای
  • 71. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 72. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی
  • 73. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای مهندسی ویژگی
  • 74. نمونه‌سازی اولیه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 75. توسعه سریع مدل‌ها
  • 76. ارزیابی اولیه عملکرد مدل
  • 77. تکرار و بهبود مدل‌ها
  • 78. مبانی بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 79. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 80. بهینه‌سازی معماری مدل
  • 81. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی خودکار
  • 82. روش‌های گرادیان کاهشی پیشرفته
  • 83. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 84. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 85. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 86. تنظیم ضریب منظم‌سازی
  • 87. استفاده از Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 88. استفاده از Batch Normalization
  • 89. مبانی آزمایش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. طراحی سناریوهای آزمایشی
  • 91. تولید داده‌های مصنوعی برای آزمایش
  • 92. آزمایش در شرایط مرزی
  • 93. آزمایش مقایسه‌ای بین مدل‌ها
  • 94. استفاده از ابزارهای تحلیل خطا
  • 95. مستندسازی نتایج آزمایش‌ها
  • 96. ارائه نتایج آزمایش‌ها
  • 97. فرهنگ آزمایش در تیم‌های هوش مصنوعی
  • 98. کاربرد ابزارهای MLOps در مهندسی مدل
  • 99. مدیریت مخازن کد و داده
  • 100. اتوماسیون فرآیندهای ساخت و استقرار

📚 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.