سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های بزرگ خودنظارتی در یادگیری نیمه‌نظارتی

کتاب مدل‌های بزرگ خودنظارتی در یادگیری نیمه‌نظارتی

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 مدل‌های بزرگ خودنظارتی در یادگیری نیمه‌نظارتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری خودنظارتی و نیمه‌نظارتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارتی
  • 3. انواع مسائل یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی
  • 7. انتخاب ویژگی
  • 8. مدل‌های خطی
  • 9. رگرسیون خطی
  • 10. رگرسیون لجستیک
  • 11. طبقه‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر درخت
  • 12. درخت‌های تصمیم
  • 13. جنگل‌های تصادفی
  • 14. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 19. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی
  • 21. اهمیت یادگیری خودنظارتی
  • 22. روش‌های یادگیری خودنظارتی
  • 23. تکنیک‌های پیش‌پردازش خودنظارتی
  • 24. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 25. یادگیری نمایش با شبکه‌های مولد
  • 26. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 27. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 28. یادگیری نمایش سلسله مراتبی
  • 29. کاربرد یادگیری خودنظارتی در بینایی ماشین
  • 30. کاربرد یادگیری خودنظارتی در پردازش زبان طبیعی
  • 31. یادگیری خودنظارتی در تشخیص گفتار
  • 32. یادگیری خودنظارتی در کشف ناهنجاری
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 34. اهمیت یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 35. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 36. ترکیب یادگیری خودنظارتی و نیمه‌نظارتی
  • 37. استفاده از داده‌های بدون برچسب در یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 38. روش‌های مبتنی بر توابع هزینه (Cost-Sensitive Methods)
  • 39. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی (Clustering-Based Methods)
  • 40. روش‌های مبتنی بر داده‌های تولید شده (Pseudo-Labeling)
  • 41. روش‌های مبتنی بر مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 42. یادگیری نیمه‌نظارتی برای طبقه‌بندی
  • 43. یادگیری نیمه‌نظارتی برای رگرسیون
  • 44. یادگیری نیمه‌نظارتی در بینایی ماشین
  • 45. یادگیری نیمه‌نظارتی در پردازش زبان طبیعی
  • 46. کاربردهای عملی یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 47. مدل‌های بزرگ خودنظارتی (Large Self-Supervised Models)
  • 48. مفهوم مدل‌های بزرگ
  • 49. مزایای مدل‌های بزرگ خودنظارتی
  • 50. معماری‌های مدل‌های بزرگ خودنظارتی
  • 51. ترانسفورمرها (Transformers)
  • 52. کاربرد ترانسفورمرها در یادگیری خودنظارتی
  • 53. مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)
  • 54. آموزش پیشرفته مدل‌های زبانی
  • 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های بزرگ
  • 56. تکنیک‌های تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ
  • 57. یادگیری نیمه‌نظارتی با استفاده از مدل‌های بزرگ خودنظارتی
  • 58. ادغام مدل‌های بزرگ در چارچوب یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 59. تکنیک‌های پیشرفته برای استفاده از مدل‌های بزرگ در یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 60. روش‌های مبتنی بر استخراج ویژگی از مدل‌های بزرگ
  • 61. استفاده از قابلیت‌های تولیدی مدل‌های بزرگ
  • 62. یادگیری نیمه‌نظارتی در حوزه‌های خاص با مدل‌های بزرگ
  • 63. کاربرد در پردازش تصویر با مدل‌های بزرگ
  • 64. کاربرد در پردازش متن با مدل‌های بزرگ
  • 65. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. کاربرد در تشخیص پزشکی
  • 67. کاربرد در تحلیل داده‌های مالی
  • 68. ارزیابی عملکرد مدل‌های بزرگ خودنظارتی در یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 69. معیارهای ارزیابی
  • 70. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 71. چالش‌ها و محدودیت‌ها
  • 72. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های بزرگ
  • 73. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 74. سوگیری در مدل‌ها
  • 75. قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 76. آینده یادگیری خودنظارتی و نیمه‌نظارتی
  • 77. تحولات آتی در معماری مدل‌ها
  • 78. کاربردهای جدید و نوآورانه
  • 79. نقش یادگیری خودنظارتی در هوش مصنوعی عمومی
  • 80. استانداردسازی و قابلیت تکرارپذیری
  • 81. پیشرفت در تکنیک‌های آموزش مدل‌های بزرگ
  • 82. رویکردهای ترکیبی در یادگیری ماشین
  • 83. یادگیری تقویتی و خودنظارتی
  • 84. یادگیری عمیق و خودنظارتی
  • 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 86. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان
  • 87. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر

📚 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.