, ,

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش داده

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 مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی
  • 5. معرفی یادگیری عمیق
  • 6. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
  • 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 8. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 9. لایه‌های شبکه‌های عصبی: ورودی، پنهان، خروجی
  • 10. انتشار رو به جلو (Forward Propagation)
  • 11. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 12. تابع هزینه (Loss Function)
  • 13. بهینه‌سازی: گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 14. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 15. انواع گرادیان کاهشی: دسته‌ای، تصادفی، مینی-دسته‌ای
  • 16. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 17. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 18. کاربرد MLP در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 20. لایه‌های کانولوشن و پولینگ در CNN
  • 21. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM) و GRU
  • 24. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 25. مدل‌های زبانی و تولید متن
  • 26. پردازش زبان طبیعی: مفاهیم و چالش‌ها
  • 27. بازنمایی کلمات: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 29. یادگیری عمیق در تشخیص اشیاء
  • 30. یادگیری عمیق در بخش‌بندی تصاویر
  • 31. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 32. کاربرد GAN در تولید داده مصنوعی
  • 33. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 34. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 35. ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 36. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 37. کاربرد LLM در ترجمه ماشینی
  • 38. معرفی مدل‌های زبانی پیشرفته
  • 39. مبانی یادگیری تقویتی
  • 40. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 41. حالت، عمل و پاداش
  • 42. سیاست (Policy) و تابع ارزش (Value Function)
  • 43. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 44. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 45. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 46. Deep Q-Network (DQN)
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 48. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 49. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 50. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 51. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 52. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 53. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 54. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 55. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد
  • 56. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 57. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 58. معرفی چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 59. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 60. مراحل ساخت و آموزش مدل یادگیری عمیق
  • 61. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 62. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 63. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 64. تکنیک‌های تنظیم‌گرمی (Regularization)
  • 65. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 66. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 67. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 68. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
  • 69. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 70. دسته‌بندی مدل‌ها: طبقه‌بندها و رگرسورها
  • 71. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 74. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 75. ترکیب رویکردهای فیلترینگ
  • 76. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. ملاحظات امنیتی در یادگیری عمیق
  • 78. حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
  • 79. روش‌های دفاع در برابر حملات خصمانه
  • 80. حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 81. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 82. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال با یادگیری عمیق
  • 83. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص گفتار
  • 84. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص صدا
  • 85. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 86. پیش‌بینی سری‌های زمانی با شبکه‌های عصبی
  • 87. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل احساسات
  • 88. مبانی یادگیری نامتناهی (Few-Shot Learning)
  • 89. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 90. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 92. یادگیری خودکار (Autoencoders)
  • 93. کاربرد Autoencoders در کاهش ابعاد
  • 94. مقدمه‌ای بر شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 95. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 96. کاربرد GNN در کشف دارو
  • 97. یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع شده
  • 98. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سخت‌افزار
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق برای رباتیک پیشرفته
  • 100. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در عمل

📚 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 مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش داده”

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

پیمایش به بالا