سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای نوین در یادگیری عمیق: تجزیه وظایف و انتقال یادگیری

کتاب کاربردهای نوین در یادگیری عمیق: تجزیه وظایف و انتقال یادگیری

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 کاربردهای نوین در یادگیری عمیق: تجزیه وظایف و انتقال یادگیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و انتقال دانش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. ساختمان شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 3. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 4. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 5. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 6. مفاهیم اساسی انتقال یادگیری
  • 7. کاربرد انتقال یادگیری در بینایی ماشین
  • 8. تجزیه وظایف در یادگیری عمیق
  • 9. اهمیت تجزیه وظایف برای انتقال یادگیری
  • 10. معماری‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 11. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 12. کاربردهای GANs در تولید محتوا
  • 13. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 14. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
  • 15. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت نشده
  • 17. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 18. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 19. کاربرد خودرمزگذارها در فشرده‌سازی داده
  • 20. یادگیری نمایشی (Representation Learning)
  • 21. اهمیت یادگیری نمایشی برای انتقال یادگیری
  • 22. تفکیک‌پذیری ویژگی‌ها در یادگیری عمیق
  • 23. ارزیابی کیفیت ویژگی‌های تفکیک‌شده
  • 24. معیارهای ارزیابی تجزیه وظایف
  • 25. اندازه‌گیری میزان انتقال یادگیری
  • 26. تاثیر انتقال یادگیری بر عملکرد وظایف
  • 27. مدل‌های یادگیری عمیق چندوظیفه‌ای
  • 28. مزایای یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 29. چالش‌های یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 30. تکنیک‌های تنظیم‌گر برای شبکه‌های عمیق
  • 31. روش‌های بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 32. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 33. تنظیم‌گرهای تطبیقی (Adaptive Optimizers)
  • 34. روش‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
  • 35. کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌ها
  • 36. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 37. کاربرد افزایش داده در بینایی ماشین
  • 38. افزایش داده برای پردازش زبان طبیعی
  • 39. یادگیری عمیق بر روی داده‌های نامتوازن
  • 40. مدیریت داده‌های کم‌نمونه (Few-shot Learning)
  • 41. یادگیری انتقالی در سناریوهای کم‌نمونه
  • 42. یادگیری با نمونه‌های محدود (Low-shot Learning)
  • 43. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه‌های حساس
  • 44. یادگیری عمیق در پزشکی و سلامت
  • 45. تشخیص بیماری با یادگیری عمیق
  • 46. کاربرد یادگیری عمیق در داروسازی
  • 47. یادگیری عمیق در کشاورزی هوشمند
  • 48. بهینه‌سازی تولید با یادگیری عمیق
  • 49. کاربرد یادگیری عمیق در صنعت
  • 50. کنترل کیفیت با بینایی ماشین
  • 51. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 52. هدایت ربات‌ها با یادگیری عمیق
  • 53. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. توصیه محتوا بر اساس علایق کاربر
  • 55. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل احساسات
  • 56. تحلیل بازخورد مشتریان
  • 57. یادگیری عمیق در گراف‌ها (Graph Neural Networks)
  • 58. کاربرد GNNs در شبکه‌های اجتماعی
  • 59. پیش‌بینی روابط در گراف‌ها
  • 60. یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 61. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 62. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 63. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 65. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های عمیق
  • 66. مقایسه روش‌های تجزیه وظایف
  • 67. ارزیابی جامع مدل‌های Taskonomy
  • 68. تحلیل حساسیت مدل‌ها به پارامترها
  • 69. بررسی تاثیر معماری بر تجزیه وظایف
  • 70. تاثیر حجم داده بر تفکیک‌پذیری وظایف
  • 71. مطالعه موردی: تجزیه وظایف در بینایی ماشین
  • 72. مطالعه موردی: انتقال یادگیری در پردازش زبان طبیعی
  • 73. ارتباط بین وظایف بصری و زبانی
  • 74. یادگیری عمیق برای درک صحنه
  • 75. تفسیر تصاویر با استفاده از دانش چندوظیفه‌ای
  • 76. یادگیری عمیق برای تولید زیرنویس تصویر
  • 77. تولید توضیحات متنی برای تصاویر
  • 78. یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء
  • 79. شناسایی و موقعیت‌یابی اشیاء در تصاویر
  • 80. یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی معنایی
  • 81. تفکیک پیکسل‌ها بر اساس اشیاء
  • 82. یادگیری عمیق برای تخمین عمق
  • 83. محاسبه فاصله اشیاء در صحنه
  • 84. یادگیری عمیق برای تخمین هیت‌مپ
  • 85. نمایش تراکم نقاط یا رویدادها
  • 86. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی حرکت
  • 87. تحلیل و پیش‌بینی مسیر اشیاء
  • 88. یادگیری عمیق برای بازسازی تصویر
  • 89. بهبود کیفیت و وضوح تصاویر
  • 90. یادگیری عمیق برای تشخیص لبه
  • 91. شناسایی مرزها و خطوط در تصاویر
  • 92. یادگیری عمیق برای حذف نویز تصویر
  • 93. پاکسازی تصاویر از نویزهای ناخواسته
  • 94. یادگیری عمیق برای تشخیص چهره
  • 95. شناسایی و احراز هویت افراد
  • 96. یادگیری عمیق برای تشخیص احساسات چهره
  • 97. تحلیل حالات روحی افراد از روی چهره
  • 98. یادگیری عمیق برای تشخیص فعالیت انسان
  • 99. شناسایی اقدامات و حرکات افراد
  • 100. یادگیری عمیق برای درک رفتار انسان

📚 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.