, ,

کتاب جستجوی معماری عصبی پیشرفته (Neural Architecture Search – Part II)

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 جستجوی معماری عصبی پیشرفته (Neural Architecture Search – Part II)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری شبکه‌های عصبی و بهینه‌سازی

🎓 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. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی
  • 2. تعریف مسئله جستجوی معماری عصبی
  • 3. اهمیت جستجوی معماری عصبی
  • 4. چالش‌های جستجوی معماری عصبی
  • 5. طبقه‌بندی روش‌های جستجوی معماری عصبی
  • 6. جستجوی معماری مبتنی بر تصادفی
  • 7. جستجوی معماری مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 8. جستجوی معماری مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 9. جستجوی معماری مبتنی بر گرادیان
  • 10. جستجوی معماری مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی
  • 11. جستجوی معماری مبتنی بر یادگیری انتقالی
  • 12. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر دانش
  • 13. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر تابع هزینه
  • 14. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر قابلیت اطمینان
  • 15. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر تعمیم‌پذیری
  • 16. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر کارایی
  • 17. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر مصرف انرژی
  • 18. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر حافظه
  • 19. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر زمان اجرا
  • 20. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر دقت
  • 21. جستجوی معماری مبتنی بر جستجوی مبتنی بر محدودیت‌ها
  • 22. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 25. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 26. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 27. شبکه‌های عصبی مولد (GAN)
  • 28. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoder)
  • 29. معماری‌های مدرن شبکه‌های عصبی
  • 30. معماری‌های مرتبط با پردازش تصویر
  • 31. معماری‌های مرتبط با پردازش زبان طبیعی
  • 32. معماری‌های مرتبط با داده‌های سری زمانی
  • 33. معماری‌های مرتبط با سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. معماری‌های مرتبط با یادگیری عمیق در رباتیک
  • 35. معماری‌های مرتبط با یادگیری عمیق در پزشکی
  • 36. معماری‌های مرتبط با یادگیری عمیق در امور مالی
  • 37. معماری‌های مرتبط با یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 38. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 39. روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
  • 40. نزول گرادیان تصادفی (SGD)
  • 41. Momentum
  • 42. Adagrad
  • 43. RMSprop
  • 44. Adam
  • 45. تنظیم نرخ یادگیری
  • 46. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 47. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
  • 48. تنظیم وزن‌ها (Weight Decay)
  • 49. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 50. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
  • 51. نرمال‌سازی گروهی (Group Normalization)
  • 52. تنظیم پارامترهای هایپرپارامتر
  • 53. روش‌های بهینه‌سازی بدون گرادیان
  • 54. جستجوی تصادفی
  • 55. الگوریتم‌های تکاملی
  • 56. بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
  • 57. بهینه‌سازی مبتنی بر کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
  • 58. بهینه‌سازی مبتنی بر ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
  • 59. جستجوی معماری عصبی پیشرفته
  • 60. معرفی چارچوب‌های جستجوی معماری عصبی
  • 61. TensorFlow Model Garden
  • 62. PyTorch Hub
  • 63. AutoKeras
  • 64. Nemo
  • 65. H2O.ai
  • 66. OpenMMLab
  • 67. انتخاب فضای جستجو
  • 68. فضای جستجوی سلولی
  • 69. فضای جستجوی عملیاتی
  • 70. فضای جستجوی عملیاتی با پارامترهای متغیر
  • 71. فضای جستجوی عملیاتی با اتصالات متغیر
  • 72. فضای جستجوی معماری‌های دسته‌ای
  • 73. فضای جستجوی معماری‌های سلسله مراتبی
  • 74. فضای جستجوی معماری‌های ترکیبی
  • 75. فضای جستجوی معماری‌های خودکار
  • 76. تکنیک‌های ارزیابی مدل
  • 77. ارزیابی مبتنی بر داده‌های اعتبارسنجی
  • 78. ارزیابی مبتنی بر داده‌های تست
  • 79. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 80. ارزیابی کارایی و سرعت
  • 81. ارزیابی مصرف حافظه
  • 82. ارزیابی مصرف انرژی
  • 83. ارزیابی قابلیت اطمینان
  • 84. ارزیابی مقاومت در برابر حملات
  • 85. ارزیابی تعمیم‌پذیری به داده‌های جدید
  • 86. بهبود فرآیند جستجو
  • 87. کاهش هزینه جستجو
  • 88. افزایش سرعت جستجو
  • 89. استفاده از معماری‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 90. انتقال یادگیری در جستجوی معماری
  • 91. استفاده از معماری‌های سبک
  • 92. جستجوی معماری عصبی برای کاربردهای خاص
  • 93. جستجوی معماری برای کاربردهای موبایل
  • 94. جستجوی معماری برای کاربردهای دستگاه‌های تعبیه‌شده
  • 95. جستجوی معماری برای کاربردهای پردازش بلادرنگ
  • 96. جستجوی معماری برای کاربردهای کم‌مصرف
  • 97. جستجوی معماری برای کاربردهای با دقت بالا
  • 98. جستجوی معماری برای کاربردهای با داده‌های محدود
  • 99. جستجوی معماری برای کاربردهای امنیتی
  • 100. جستجوی معماری برای کاربردهای تشخیص تقلب

📚 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 جستجوی معماری عصبی پیشرفته (Neural Architecture Search – Part II)”

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

پیمایش به بالا