سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های نرم‌افزاری

کتاب مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های نرم‌افزاری

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 مهندسی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پروژه‌های نرم‌افزاری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: یادگیری عمیق در عمل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 5. معماری‌های اساسی شبکه‌های عصبی
  • 6. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 7. روش‌های بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 8. تنظیم نرخ یادگیری
  • 9. تنظیم هایپرپارامترها
  • 10. اعتبارسنجی مدل
  • 11. مفاهیم پیش‌پردازش داده
  • 12. پاکسازی داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی
  • 14. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 20. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 21. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 22. کاربرد ترنسفورمرها
  • 23. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 24. مفاهیم اساسی یادگیری عمیق در عمل
  • 25. چرخه عمر پروژه یادگیری عمیق
  • 26. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده برای پروژه‌های عملی
  • 27. انتخاب معماری مناسب مدل
  • 28. پیاده‌سازی مدل با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 29. TensorFlow و Keras
  • 30. PyTorch
  • 31. آموزش مدل بر روی سخت‌افزار مناسب
  • 32. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 33. تنظیمات بهینه آموزش
  • 34. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 35. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 36. تشخیص و مدیریت بیش‌برازش
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل
  • 38. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 39. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 40. ارزیابی مدل در عمل
  • 41. دیپلوی (Deploy) کردن مدل‌های یادگیری عمیق
  • 42. روش‌های مختلف دیپلوی
  • 43. دیپلوی مدل به صورت API
  • 44. دیپلوی مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 45. ملاحظات امنیتی در دیپلوی
  • 46. پایش مدل پس از دیپلوی
  • 47. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل
  • 48. نکاتی در مورد مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 49. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 50. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 51. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 52. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 53. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 54. اصول مهندسی نرم‌افزار
  • 55. مدیریت کد و نسخه
  • 56. تست و اعتبارسنجی کد
  • 57. ساختاردهی پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 58. مستندسازی پروژه‌ها
  • 59. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های کلان
  • 60. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 61. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش صوت
  • 62. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص ناهنجاری
  • 64. کاربرد یادگیری عمیق در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 66. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 70. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 71. کاهش ابعاد با روش‌های بدون نظارت
  • 72. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 73. کاربرد GANs
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 75. کاربرد یادگیری انتقالی
  • 76. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNNs)
  • 78. کاربرد GNNs
  • 79. یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
  • 80. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 81. مدل‌های زبانی کاربردی
  • 82. کاربرد LLMs در وظایف NLP
  • 83. مقدمه‌ای بر مهندسی prompts
  • 84. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی prompts
  • 85. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 86. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی
  • 87. مدیریت پروژه در محیط‌های توسعه هوش مصنوعی
  • 88. همکاری تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 89. اصول توسعه نرم‌افزار پایدار
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 91. کاربرد یادگیری فدرال
  • 92. ملاحظات امنیتی در یادگیری فدرال
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 94. کاربرد یادگیری خودنظارتی
  • 95. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق قابل تفسیر
  • 96. تکنیک‌های بصری‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 97. مقدمه‌ای بر اخلاق داده در هوش مصنوعی
  • 98. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 99. اصول حکمرانی داده
  • 100. ملاحظات مربوط به پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ

📚 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.