, ,

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری عمیق با پایتون

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 با پایتون

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. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 2. مبانی شبکه های عصبی
  • 3. معماری شبکه های عصبی
  • 4. توابع فعال سازی
  • 5. پس انتشار و گرادیان نزولی
  • 6. بهینه سازی مدل ها
  • 7. تنظیم کننده ها و تکنیک های منظم سازی
  • 8. شبکه های عصبی کانولوشنال
  • 9. معماری های پیشرفته CNN
  • 10. شبکه های عصبی بازگشتی
  • 11. شبکه های LSTM و GRU
  • 12. پردازش زبان طبیعی با RNN
  • 13. شبکه های مولد تخاصمی (GAN)
  • 14. کاربردهای GAN
  • 15. یادگیری انتقالی
  • 16. تنظیم دقیق مدل های از پیش آموزش دیده
  • 17. مقدمه ای بر پایتون برای یادگیری عمیق
  • 18. کتابخانه NumPy
  • 19. کتابخانه Pandas
  • 20. کتابخانه Matplotlib
  • 21. کتابخانه Seaborn
  • 22. مقدمه ای بر TensorFlow
  • 23. مبانی Keras
  • 24. ساخت اولین مدل با Keras
  • 25. آموزش و ارزیابی مدل ها
  • 26. تنظیم هایپرپارامترها
  • 27. شبکه های عصبی عمیق برای طبقه بندی تصاویر
  • 28. تشخیص اشیاء با CNN
  • 29. تقسیم بندی تصاویر با CNN
  • 30. پردازش متن با شبکه های بازگشتی
  • 31. تولید متن با RNN
  • 32. مدل های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 33. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 34. یادگیری تقویتی
  • 35. مبانی یادگیری تقویتی عمیق
  • 36. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 37. شبکه های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 38. کاربردهای Autoencoders
  • 39. شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 40. کاربردهای GNN
  • 41. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در پزشکی
  • 42. تشخیص بیماری با تصاویر پزشکی
  • 43. تولید دارو با یادگیری عمیق
  • 44. یادگیری عمیق در امور مالی
  • 45. پیش بینی بازار سهام
  • 46. یادگیری عمیق در خودروسازی
  • 47. خودروهای خودران
  • 48. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 49. کنترل ربات ها
  • 50. مقدمه ای بر مفاهیم اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 51. مسائل حریم خصوصی و امنیت داده ها
  • 52. سوگیری در الگوریتم های هوش مصنوعی
  • 53. راهکارهای کاهش سوگیری
  • 54. ملاحظات قانونی و شرعی در یادگیری عمیق
  • 55. حفظ حریم خصوصی داده ها در سیستم های هوش مصنوعی
  • 56. امنیت الگوریتم ها در برابر حملات
  • 57. کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت
  • 58. یادگیری عمیق در کشاورزی
  • 59. تولید محتوا با هوش مصنوعی
  • 60. بهینه سازی فرآیندها با یادگیری عمیق
  • 61. مبانی یادگیری عمیق توزیع شده
  • 62. آموزش مدل ها بر روی چندین دستگاه
  • 63. مقدمه ای بر یادگیری عمیق روی سخت افزارهای تخصصی
  • 64. پردازشگرهای گرافیکی (GPU)
  • 65. تنسور پردازشگرها (TPU)
  • 66. بهینه سازی مدل ها برای استقرار
  • 67. تکنیک های فشرده سازی مدل
  • 68. کوانتیزاسیون مدل ها
  • 69. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
  • 70. تکنیک های تفسیرپذیری مدل
  • 71. مبانی یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر
  • 72. ساخت سیستم های توصیه گر شخصی سازی شده
  • 73. یادگیری عمیق در پردازش گفتار
  • 74. تشخیص گفتار
  • 75. تولید گفتار
  • 76. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در تحلیل احساسات
  • 77. تحلیل احساسات متن
  • 78. تحلیل احساسات ویدئو
  • 79. یادگیری عمیق در بازی ها
  • 80. طراحی بازی با هوش مصنوعی
  • 81. بهینه سازی عملکرد بازی با یادگیری عمیق
  • 82. مبانی یادگیری عمیق در تحلیل داده های سری زمانی
  • 83. پیش بینی سری های زمانی
  • 84. کاربرد یادگیری عمیق در تحقیقات علمی
  • 85. کشف الگوهای جدید در داده های علمی
  • 86. مقدمه ای بر چارچوب های یادگیری عمیق دیگر
  • 87. PyTorch
  • 88. MXNet
  • 89. مقایسه چارچوب های یادگیری عمیق
  • 90. انتخاب چارچوب مناسب
  • 91. مبانی پیاده سازی شبکه های عمیق سفارشی
  • 92. لایه های سفارشی
  • 93. توابع هزینه سفارشی
  • 94. بهینه سازی و تنظیم دقیق مدل های پیچیده
  • 95. شبکه های عصبی عمیق برای داده های حجمی
  • 96. مدل سازی سه بعدی با یادگیری عمیق
  • 97. کاربردهای یادگیری عمیق در مدیریت شهری
  • 98. بهینه سازی ترافیک شهری
  • 99. نظارت هوشمند شهری
  • 100. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در آموزش

📚 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 با پایتون”

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

پیمایش به بالا