سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری عمیق با TensorFlow برای توسعه‌دهندگان

کتاب مبانی یادگیری عمیق با TensorFlow برای توسعه‌دهندگان

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 مبانی یادگیری عمیق با TensorFlow برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 2. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
  • 3. ساختار داده‌ها در TensorFlow: تنسورها
  • 4. عملیات پایه بر روی تنسورها
  • 5. تابع‌نویسی با TensorFlow
  • 6. بهینه‌سازی و کامپایل توابع با TensorFlow
  • 7. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 8. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی پیشخور
  • 10. تابع هزینه و معیارهای ارزیابی
  • 11. روش پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 12. بهینه‌سازهای رایج در شبکه‌های عصبی
  • 13. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 14. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 15. بررسی و اعتبارسنجی مدل‌ها (Validation Sets)
  • 16. مدل‌های دسته‌بندی (Classification Models)
  • 17. مدل‌های رگرسیون (Regression Models)
  • 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 19. لایه‌های کانولوشنال و پولینگ
  • 20. معماری‌های معروف CNN (مانند LeNet)
  • 21. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. حافظه کوتاه مدت در RNN
  • 24. شبکه حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 25. شبکه واحد بازگشتی (GRU)
  • 26. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 27. کلمه‌سازی و بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 28. مدل‌های زبانی با RNN
  • 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 30. معماری GAN و نحوه آموزش
  • 31. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 32. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 33. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 34. معماری‌های مدرن CNN (مانند VGG، ResNet)
  • 35. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 36. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 37. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 38. مدل‌های ترنسفورمر برای بینایی ماشین
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 40. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 41. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 42. یادگیری عمیق Q (Deep Q-Networks - DQN)
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 45. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 46. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 47. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 48. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 49. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 50. دسته‌بندی با استفاده از PCA
  • 51. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 52. الگوریتم K-Means
  • 53. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل داده
  • 54. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNN)
  • 55. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف
  • 56. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 57. کاربرد GNN در کشف دارو
  • 58. شبکه‌های عصبی برای داده‌های سری زمانی
  • 59. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 60. کاربرد شبکه‌های عصبی در بازارهای مالی
  • 61. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 62. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 63. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 64. حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی
  • 65. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 66. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 67. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 68. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 69. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 70. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 71. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 72. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
  • 73. تولید متن (Text Generation)
  • 74. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 75. شناسایی اشیاء (Object Detection)
  • 76. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 77. تولید زیرنویس تصویر (Image Captioning)
  • 78. تشخیص چهره (Face Recognition)
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 80. کاربرد یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 82. کاربرد یادگیری خودنظارتی
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 84. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 85. کاربرد یادگیری فدرال
  • 86. معماری‌های پیشرفته شبکه عصبی
  • 87. شبکه‌های عصبی پراکنده (Sparse Neural Networks)
  • 88. شبکه‌های عصبی دینامیک (Dynamic Neural Networks)
  • 89. شبکه‌های عصبی کوانتومی (Quantum Neural Networks)
  • 90. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال با یادگیری عمیق
  • 91. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش صوت
  • 92. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش سیگنال‌های زیستی
  • 93. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 94. روش‌های بهینه‌سازی تصادفی
  • 95. بهینه‌سازهای تطبیقی (Adaptive Optimizers)
  • 96. بهینه‌سازی با استفاده از گرادیان کاهشی دسته‌ای
  • 97. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 98. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 99. کاربرد مهندسی ویژگی در مدل‌های کلاسیک
  • 100. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق

📚 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.