, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی VGG در پایتورچ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی VGG در پایتورچ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با پایتورچ

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. معرفی پایتورچ و نصب آن
  • 3. ساختار داده‌ها در پایتورچ: تنسورها
  • 4. عملیات پایه بر روی تنسورها
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازها در یادگیری عمیق
  • 9. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 10. لایه کانولوشن و عملیات آن
  • 11. لایه پولینگ (Pooling) و کاربردها
  • 12. ساختار کلی شبکه‌های CNN
  • 13. معماری VGG: تاریخچه و اهمیت
  • 14. معرفی مجموعه داده‌های تصویری استاندارد
  • 15. پیش‌پردازش داده‌ها برای CNN
  • 16. ساخت اولین شبکه VGG ساده
  • 17. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشن در پایتورچ
  • 18. پیاده‌سازی لایه‌های پولینگ در پایتورچ
  • 19. پیاده‌سازی لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected)
  • 20. تابع هزینه (Loss Function) برای طبقه‌بندی
  • 21. بهینه‌سازی پارامترها با گرادیان نزولی
  • 22. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی در پایتورچ
  • 23. مفهوم آموزش و اعتبارسنجی مدل
  • 24. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 25. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 26. تکنیک‌های تنظیم‌گر (Regularization)
  • 27. کاهش دقت (Dropout)
  • 28. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 29. معماری VGG16: جزئیات لایه‌ها
  • 30. پیاده‌سازی VGG16 در پایتورچ
  • 31. معماری VGG19: جزئیات لایه‌ها
  • 32. پیاده‌سازی VGG19 در پایتورچ
  • 33. مقایسه VGG16 و VGG19
  • 34. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained)
  • 35. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با VGG
  • 36. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل VGG
  • 37. کاربرد VGG در تشخیص اشیاء
  • 38. کاربرد VGG در تقسیم‌بندی تصاویر
  • 39. کاربرد VGG در استخراج ویژگی
  • 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های VGG
  • 41. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 42. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی
  • 43. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
  • 44. ملاحظات سخت‌افزاری در یادگیری عمیق
  • 45. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پایتورچ
  • 46. ذخیره و بارگذاری مدل‌های پایتورچ
  • 47. نکات پیشرفته در طراحی CNN
  • 48. معماری‌های مدرن CNN پس از VGG
  • 49. مقایسه VGG با معماری‌های دیگر
  • 50. کاربرد VGG در پردازش زبان طبیعی (با احتیاط)
  • 51. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 52. مقدمه‌ای بر شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 53. مقدمه‌ای بر شبکه‌های حافظه طولانی (GRU)
  • 54. کاربرد VGG در تحلیل احساسات (با احتیاط)
  • 55. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 56. حریم خصوصی در داده‌های تصویری
  • 57. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 58. مقاومت مدل‌ها در برابر حملات adversarial
  • 59. مفاهیم اولیه یادگیری تقویتی
  • 60. کاربرد VGG در یادگیری تقویتی (با احتیاط)
  • 61. پیاده‌سازی یک مثال کاربردی VGG
  • 62. تحلیل نتایج آموزش VGG
  • 63. رفع اشکال در پیاده‌سازی VGG
  • 64. نکات کلیدی در موفقیت پروژه‌های CNN
  • 65. منابع بیشتر برای یادگیری عمیق
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 67. خوشه‌بندی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 68. کاهش ابعاد با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 69. معرفی GAN (Generative Adversarial Networks)
  • 70. کاربرد VGG در تولید تصاویر (با احتیاط)
  • 71. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر دیجیتال
  • 72. فیلترهای کانولوشنی در پردازش تصویر
  • 73. تبدیل فوریه و کاربرد آن
  • 74. استفاده از VGG برای تشخیص چهره (با احتیاط)
  • 75. استفاده از VGG برای تشخیص بیماری‌ها (با احتیاط)
  • 76. پروتکل‌های وزارت بهداشت در حوزه پزشکی
  • 77. چارچوب بانکداری بدون ربا در ایران
  • 78. عقود اسلامی در اقتصاد
  • 79. قوانین و مقررات بانک مرکزی ایران
  • 80. حجاب و پوشش در چارچوب شرعی
  • 81. خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی
  • 82. منافع ملی در روابط بین‌الملل
  • 83. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
  • 84. پرهیز از ترویج الگوهای غربی در روابط
  • 85. پرهیز از ترویج خشونت و اقدامات غیرقانونی
  • 86. پرهیز از ترویج مواد مخدر و مشروبات الکلی
  • 87. پرهیز از توهین به مقدسات و شخصیت‌های دینی
  • 88. پرهیز از ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
  • 89. پرهیز از ترویج بی‌حجابی و پوشش نامناسب
  • 90. پرهیز از ترویج گروه‌های معاند و تروریستی
  • 91. پرهیز از آموزش هک کلاه‌سیاه و نفوذ مخرب
  • 92. پرهیز از آموزش ساخت سلاح و مواد منفجره
  • 93. پرهیز از ترویج پولشویی و فرار مالیاتی
  • 94. پرهیز از ترویج خودکشی و خودآزاری
  • 95. پرهیز از محتوای ضد ایرانی و نژادپرستانه
  • 96. مبانی شرعی در معاملات اقتصادی
  • 97. احکام فقهی مرتبط با فناوری
  • 98. عرفان اسلامی در چارچوب تشیع
  • 99. تاریخ صدر اسلام و دوران ائمه
  • 100. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی VGG در پایتورچ”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا