سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نمایش‌های یادگرفته شده برای سیستم‌های تصادفی پربعد

کتاب نمایش‌های یادگرفته شده برای سیستم‌های تصادفی پربعد

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 نمایش‌های یادگرفته شده برای سیستم‌های تصادفی پربعد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و نمایش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های تصادفی پربعد
  • 2. مفاهیم اساسی احتمال و آمار
  • 3. فرایندهای تصادفی و حرکت براونی
  • 4. مباحث پیشرفته در فرایندهای تصادفی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 6. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 7. توابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 9. نورون‌ها و لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 10. توابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 15. مقدمه‌ای بر نمایش داده‌ها
  • 16. کاهش ابعاد و نمایش‌های فشرده
  • 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 18. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 19. یادگیری نمایش‌های توزیعی
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 21. شبکه‌های عصبی عمیق و لایه‌های مخفی
  • 22. آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
  • 23. تنظیم‌کننده‌ها و روش‌های منظم‌سازی
  • 24. یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق
  • 25. نمایش‌های یادگرفته شده برای داده‌های تصویری
  • 26. معماری‌های CNN برای تشخیص تصویر
  • 27. تشخیص اشیاء و قطعه‌بندی تصویر
  • 28. نمایش‌های یادگرفته شده برای داده‌های متنی
  • 29. مدل‌های زبان و جاسازی کلمات
  • 30. شبکه‌های LSTM و GRU برای پردازش زبان
  • 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
  • 32. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 33. ماشین‌های بولتزمن محدود (RBM)
  • 34. خودرمزگذارها و انواع آن‌ها
  • 35. نمایش‌های یادگرفته شده برای داده‌های سری زمانی
  • 36. مدل‌های RNN برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 37. یادگیری نمایش‌های گراف
  • 38. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 39. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 40. کاربرد GNN در شیمی و زیست‌شناسی
  • 41. نمایش‌های یادگرفته شده برای داده‌های صوتی
  • 42. پردازش سیگنال صوتی
  • 43. شبکه‌های عصبی برای تشخیص گفتار
  • 44. نمایش‌های یادگرفته شده برای داده‌های چندوجهی
  • 45. ترکیب نمایش‌ها از منابع مختلف
  • 46. یادگیری خودکار در نمایش داده‌ها
  • 47. یادگیری تقویتی و نمایش حالت
  • 48. عوامل هوشمند و محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 49. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. نمایش‌های یادگرفته شده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر نمایش
  • 55. محتوای مبتنی بر نمایش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و محتوا
  • 57. نمایش‌های سلسله مراتبی داده‌ها
  • 58. یادگیری نمایش‌های چند مقیاسی
  • 59. مدل‌های سلسله مراتبی برای پردازش تصویر
  • 60. مدل‌های سلسله مراتبی برای پردازش متن
  • 61. استفاده از نمایش‌های یادگرفته شده در علم
  • 62. کاربرد در مدل‌سازی آب و هوا
  • 63. کاربرد در مدل‌سازی زیست‌شناسی مولکولی
  • 64. کاربرد در مدل‌سازی فیزیک ذرات
  • 65. کاربرد در علم مواد
  • 66. کاربرد در تجزیه و تحلیل داده‌های نجومی
  • 67. تفسیرپذیری نمایش‌های یادگرفته شده
  • 68. روش‌های توضیح‌دهنده مدل‌های یادگیری عمیق
  • 69. حساسیت و عدم قطعیت در نمایش‌ها
  • 70. ارزیابی کیفیت نمایش‌های یادگرفته شده
  • 71. معیارهای کمی برای ارزیابی نمایش‌ها
  • 72. ارزیابی کیفی نمایش‌ها
  • 73. اخلاق در هوش مصنوعی و نمایش داده‌ها
  • 74. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 75. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 76. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 77. ملاحظات اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 78. آینده پژوهش در نمایش‌های یادگرفته شده
  • 79. چالش‌های باز و فرصت‌های تحقیقاتی
  • 80. ارتباط با سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند
  • 81. توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولانه
  • 82. پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 83. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه‌های مختلف
  • 84. یادگیری با داده‌های کم و بدون نظارت
  • 85. روش‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 86. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توزیع شده
  • 87. کاربرد نمایش‌های یادگرفته شده در سلامت
  • 88. مدل‌سازی بیماری‌ها با یادگیری عمیق
  • 89. تشخیص پزشکی با استفاده از نمایش‌های یادگرفته شده
  • 90. توسعه دارو با هوش مصنوعی
  • 91. سیستم‌های توصیه‌گر سلامت شخصی‌سازی شده
  • 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 93. تولید متن، تصویر و موسیقی
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی مولد در هنر و طراحی
  • 95. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی مولد
  • 96. آینده هوش مصنوعی و نمایش داده‌ها

📚 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.