سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تأییدپذیری و صحت‌سنجی شبکه‌های عصبی عمیق بر اساس ورودی و روابط داخلی

کتاب تأییدپذیری و صحت‌سنجی شبکه‌های عصبی عمیق بر اساس ورودی و روابط داخلی

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 تأییدپذیری و صحت‌سنجی شبکه‌های عصبی عمیق بر اساس ورودی و روابط داخلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر صحت‌سنجی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختمان شبکه‌های عصبی: لایه‌ها و فعال‌سازها
  • 4. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 7. آشنایی با مفاهیم تأییدپذیری (Verification)
  • 8. اهمیت صحت‌سنجی در کاربردهای حیاتی
  • 9. چالش‌های صحت‌سنجی شبکه‌های عصبی
  • 10. تعریف فضای ورودی و ویژگی‌های آن
  • 11. محدودیت‌های ورودی و فضاهای مجاز
  • 12. رویکردهای تأییدپذیری مبتنی بر ورودی
  • 13. تأییدپذیری صوری (Formal Verification)
  • 14. روش‌های مبتنی بر Satisfiability Modulo Theories (SMT)
  • 15. تکنیک‌های جستجوی فازی (Fuzzing) برای یافتن نقاط ضعف
  • 16. تحلیل حساسیت خروجی نسبت به تغییرات ورودی
  • 17. تأییدپذیری مبتنی بر خواص (Property Verification)
  • 18. نوشتن مشخصات (Specifications) برای شبکه‌های عصبی
  • 19. خواص ایمنی (Safety Properties) در شبکه‌های عصبی
  • 20. خواص امنیت (Security Properties) در شبکه‌های عصبی
  • 21. خواص قابلیت اطمینان (Robustness Properties)
  • 22. تأییدپذیری در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
  • 23. مقاومت شبکه‌های عصبی در برابر اختلالات ورودی
  • 24. روش‌های تولید نمونه‌های خصمانه (Adversarial Examples)
  • 25. تأییدپذیری با استفاده از اثبات‌های ریاضی
  • 26. استفاده از محدودیت‌های جبری و نا-جبری
  • 27. تکنیک‌های مبتنی بر انقباض (Abstraction and Refinement)
  • 28. صحت‌سنجی با استفاده از مدل‌های ساده‌شده
  • 29. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از منطق
  • 30. کاربرد منطق مرتبه اول (First-Order Logic)
  • 31. کاربرد منطق موجهات (Modal Logic)
  • 32. قابلیت اطمینان و ثبات (Reliability and Stability)
  • 33. تأییدپذیری در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 34. کاربرد صحت‌سنجی در رباتیک و خودروهای خودران
  • 35. صحت‌سنجی در سیستم‌های تشخیص پزشکی
  • 36. صحت‌سنجی در سیستم‌های مالی و اقتصادی
  • 37. تأییدپذیری شبکه‌های عصبی در حوزه امنیت سایبری
  • 38. روش‌های مبتنی بر پوشش (Coverage-based Verification)
  • 39. شاخص‌های پوشش در تست شبکه‌های عصبی
  • 40. تأییدپذیری در مقیاس بزرگ (Scalable Verification)
  • 41. تکنیک‌های موازی‌سازی و توزیع‌بندی
  • 42. ابزارها و چارچوب‌های صحت‌سنجی شبکه‌های عصبی
  • 43. معرفی ابزارهای موجود (مانند ERAN, DeepPoly, NNV)
  • 44. تست و ارزیابی ابزارهای صحت‌سنجی
  • 45. مقایسه روش‌های مختلف صحت‌سنجی
  • 46. مزایا و معایب رویکردهای مختلف
  • 47. چالش‌های پیاده‌سازی صحت‌سنجی در عمل
  • 48. نقش مهندسی نرم‌افزار در صحت‌سنجی
  • 49. مدیریت چرخه عمر توسعه شبکه‌های عصبی با تأییدپذیری
  • 50. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی با توجه به خواص تأییدشده
  • 51. تکنیک‌های آموزش مقاوم (Robust Training)
  • 52. روش‌های نرمال‌سازی (Normalization) برای بهبود مقاومت
  • 53. استفاده از توابع هزینه (Loss Functions) مناسب
  • 54. آموزش با نمونه‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 55. تأییدپذیری مدل‌های پیچیده (مانند شبکه‌های ترنسفورمر)
  • 56. ساختارهای مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 57. صحت‌سنجی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 58. صحت‌سنجی مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 59. مطالعات موردی در کاربردهای واقعی
  • 60. خلاصه‌ای از پیشرفت‌های اخیر در زمینه صحت‌سنجی
  • 61. روندهای آینده در تأییدپذیری شبکه‌های عصبی
  • 62. مباحث اخلاقی در توسعه شبکه‌های عصبی قابل اطمینان
  • 63. نقش استانداردسازی در صحت‌سنجی هوش مصنوعی
  • 64. تأییدپذیری و تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 65. ارتباط بین صحت‌سنجی و قابلیت توضیح (Explainability)
  • 66. روش‌های تأییدپذیری تقریبی (Approximate Verification)
  • 67. محدودیت‌های صحت‌سنجی در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 68. اهمیت اعتبارسنجی (Validation) در مقابل صحت‌سنجی
  • 69. تأییدپذیری با استفاده از روش‌های آماری
  • 70. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 71. تأییدپذیری در سیستم‌های توزیع‌شده هوش مصنوعی
  • 72. کاربرد صحت‌سنجی در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 73. روش‌های خودکارسازی فرآیند صحت‌سنجی
  • 74. تأییدپذیری در برابر تعصبات (Biases) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 75. نقش دانش دامنه (Domain Knowledge) در صحت‌سنجی
  • 76. طراحی معماری‌های عصبی با قابلیت تأییدپذیری ذاتی
  • 77. روش‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression) و تأییدپذیری
  • 78. تأییدپذیری در شبکه‌های عصبی با پارامترهای متغیر
  • 79. کاربرد صحت‌سنجی در تأیید مدل‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 80. تحلیل ریسک در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 81. استانداردهای تضمین کیفیت در هوش مصنوعی
  • 82. مباحث مربوط به حریم خصوصی و صحت‌سنجی
  • 83. تأییدپذیری در مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph Neural Networks)
  • 84. کاربرد صحت‌سنجی در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 85. روش‌های تأییدپذیری برای مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 86. تأییدپذیری و قابلیت اطمینان در ربات‌های نرم‌افزاری
  • 87. تأییدپذیری در فرآیندهای تصمیم‌گیری خودکار
  • 88. تأثیر ویژگی‌های ورودی بر صحت‌سنجی مدل
  • 89. تأییدپذیری و نگهداری (Maintenance) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. روش‌های تأییدپذیری برای مدل‌های کوانتومی
  • 91. چالش‌های صحت‌سنجی در زمان اجرا (Runtime Verification)
  • 92. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های هوش مصنوعی تأییدشده
  • 93. اهمیت مستندسازی در فرآیند صحت‌سنجی
  • 94. اصول طراحی برای قابلیت تأییدپذیری (Design for Verification)
  • 95. تأثیر معماری بر پیچیدگی صحت‌سنجی
  • 96. روش‌های تأییدپذیری مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-based Verification)
  • 97. ارتباط بین قابلیت اطمینان و امنیت در هوش مصنوعی
  • 98. بررسی پیشرفت‌ها و چالش‌های آتی صحت‌سنجی شبکه‌های عصبی 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.