سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل‌های یادگیری عمیق در عمل

کتاب عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل‌های یادگیری عمیق در عمل

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 عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل‌های یادگیری عمیق در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چالش‌های مدل‌های یادگیری عمیق
  • 2. درک خطاهای رایج در شبکه‌های عصبی
  • 3. شناسایی و طبقه‌بندی خطاهای مدل
  • 4. اهمیت داده‌ها در موفقیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای جلوگیری از خطا
  • 6. مدیریت داده‌های از دست رفته و نامتعارف
  • 7. تکنیک‌های افزایش کیفیت داده‌ها
  • 8. ارزیابی اولیه عملکرد مدل
  • 9. معیارهای ارزیابی مناسب برای طبقه‌بندی
  • 10. معیارهای ارزیابی مناسب برای رگرسیون
  • 11. شناسایی مشکل بیش‌برازش (Overfitting)
  • 12. راهکارهای مقابله با بیش‌برازش
  • 13. تنظیم هایپرپارامترها برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 14. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 15. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 16. استفاده از داده‌های بیشتر و تنوع‌بخشی به آن‌ها
  • 17. شناسایی مشکل کم‌برازش (Underfitting)
  • 18. راهکارهای مقابله با کم‌برازش
  • 19. افزایش پیچیدگی مدل
  • 20. بهینه‌سازی معماری شبکه عصبی
  • 21. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
  • 22. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 23. اهمیت بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 24. کاربرد Adam در بهینه‌سازی مدل
  • 25. کاربرد SGD با Momentum
  • 26. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازها
  • 27. مدیریت ناپدید شدن یا انفجار گرادیان (Vanishing/Exploding Gradients)
  • 28. تکنیک‌های نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 29. استفاده از ResNet برای مقابله با ناپدید شدن گرادیان
  • 30. تنظیم اولیه وزن‌ها (Weight Initialization)
  • 31. روش‌های مختلف مقداردهی اولیه وزن‌ها
  • 32. اهمیت تابع هزینه (Loss Function)
  • 33. انتخاب تابع هزینه مناسب برای مسائل مختلف
  • 34. تنظیم تابع هزینه برای بهبود عملکرد
  • 35. عیب‌یابی مراحل آموزش مدل
  • 36. مانیتورینگ فرآیند آموزش
  • 37. تجسم نمودارهای آموزش (Loss & Accuracy Curves)
  • 38. تحلیل حساسیت مدل به هایپرپارامترها
  • 39. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای عیب‌یابی
  • 40. بررسی تاثیر تغییرات در معماری مدل
  • 41. تست مدل با مجموعه داده‌های جدید
  • 42. مدیریت و رفع خطاهای حین اجرا (Runtime Errors)
  • 43. عیب‌یابی خطاهای مربوط به سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 44. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 45. مدیریت حافظه در طول آموزش
  • 46. بهینه‌سازی کد برای اجرای سریع‌تر
  • 47. تکنیک‌های اشکال‌زدایی کد پایتون
  • 48. استفاده از کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 49. استفاده از کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 50. استفاده از کتابخانه Scikit-learn برای ابزارهای یادگیری ماشین
  • 51. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 52. استفاده از TensorFlow برای ساخت و آموزش مدل
  • 53. استفاده از Keras به عنوان API سطح بالا در TensorFlow
  • 54. استفاده از PyTorch برای انعطاف‌پذیری بیشتر
  • 55. مقایسه TensorFlow و PyTorch
  • 56. ساخت مدل‌های سفارشی با Keras
  • 57. تنظیم لایه‌های مختلف در شبکه‌های عصبی
  • 58. استفاده از لایه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 59. استفاده از لایه‌های بازگشتی (RNN)
  • 60. استفاده از لایه‌های LSTM و GRU
  • 61. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر
  • 62. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 63. عیب‌یابی مدل‌های پردازش تصویر
  • 64. عیب‌یابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 65. مدل‌های ترانسفورمر و کاربردهای آن‌ها
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 67. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل عملی
  • 69. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی مدل
  • 70. تکنیک‌های Ensemble Learning
  • 71. استفاده از Boosting و Bagging
  • 72. مدل‌های تولیدکننده (Generative Models)
  • 73. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 74. عیب‌یابی و بهینه‌سازی GANs
  • 75. مقدمه‌ای بر Autoencoders
  • 76. کاربرد Autoencoders در کاهش ابعاد و تولید داده
  • 77. عیب‌یابی و بهینه‌سازی Autoencoders
  • 78. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 79. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 80. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 81. ملاحظات امنیتی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 82. حفاظت از داده‌ها در فرآیند آموزش
  • 83. جلوگیری از حملات مخرب به مدل‌ها
  • 84. مستندسازی مدل‌ها و فرآیند توسعه
  • 85. ارزیابی نهایی و استقرار مدل
  • 86. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 87. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 88. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 89. مطالعه موردی: عیب‌یابی یک مدل طبقه‌بندی تصویر
  • 90. مطالعه موردی: عیب‌یابی یک مدل پردازش متن
  • 91. جمع‌بندی و مسیرهای آینده در عیب‌یابی مدل‌ها
  • 92. مبانی الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 93. نقش مشتقات جزئی در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 94. روش‌های جستجوی گرادیان تصادفی
  • 95. تنظیم پارامترهای بایاس و واریانس
  • 96. نکات عملی برای تسریع فرآیند اشکال‌زدایی
  • 97. اهمیت آزمایش‌های A/B در ارزیابی مدل‌ها
  • 98. فرهنگ سازمانی و پشتیبانی از توسعه مدل‌های هوش مصنوعی

📚 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.