, ,

کتاب مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: بدون پیچیدگی

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 مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: بدون پیچیدگی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

🎓 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. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی
  • 4. شبکه‌های عصبی پرسپترون
  • 5. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 6. تابع فعال‌سازی
  • 7. تابع هزینه
  • 8. بهینه‌سازها
  • 9. گرادیان کاهشی
  • 10. پس‌انتشار خطا
  • 11. مجموعه داده‌های آموزشی
  • 12. اعتبارسنجی و تست
  • 13. بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 14. تنظیم‌کننده‌ها
  • 15. رگولاریزاسیون L1 و L2
  • 16. انصراف (Dropout)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 18. لایه‌های کانولوشن
  • 19. لایه‌های پولینگ
  • 20. معماری‌های CNN
  • 21. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 23. سلول‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 24. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 25. معماری‌های RNN
  • 26. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 27. یادگیری تقویتی
  • 28. عوامل و محیط‌ها
  • 29. پاداش و تنبیه
  • 30. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 31. یادگیری عمیق
  • 32. معماری‌های عمیق
  • 33. یادگیری بدون نظارت
  • 34. کدگذاری خودکار
  • 35. موضوعات پنهان
  • 36. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 37. تولید داده
  • 38. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 39. معماری‌های GAN
  • 40. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 41. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 42. مکانیسم توجه
  • 43. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 44. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 45. مبانی LLM
  • 46. آموزش LLM
  • 47. تنظیم دقیق LLM
  • 48. کاربردهای LLM
  • 49. هوش مصنوعی اخلاقی
  • 50. سوگیری در هوش مصنوعی
  • 51. شفافیت در هوش مصنوعی
  • 52. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 53. امنیت در هوش مصنوعی
  • 54. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 55. توکن‌سازی
  • 56. ریشه‌یابی کلمات
  • 57. برچسب‌گذاری اجزای کلام
  • 58. تجزیه و تحلیل وابستگی
  • 59. مدل‌سازی موضوعی
  • 60. استخراج اطلاعات
  • 61. پاسخ به پرسش
  • 62. ترجمه ماشینی
  • 63. خلاصه‌سازی متن
  • 64. تحلیل احساسات
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. فیلترینگ مشارکتی
  • 67. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 69. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. بینایی ماشین
  • 71. تشخیص اشیاء
  • 72. تقسیم‌بندی تصویر
  • 73. تشخیص چهره
  • 74. تشخیص فعالیت
  • 75. پردازش تصویر
  • 76. فیلترهای تصویر
  • 77. تبدیلات هندسی
  • 78. استخراج ویژگی
  • 79. کشف لبه
  • 80. مبانی پردازش سیگنال
  • 81. تبدیل فوریه
  • 82. نمونه‌برداری
  • 83. کوانتیزاسیون
  • 84. فشرده‌سازی سیگنال
  • 85. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش سیگنال
  • 86. تشخیص گفتار
  • 87. تولید گفتار
  • 88. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 89. پیش‌بینی سری زمانی
  • 90. شناسایی الگو در داده‌های سری زمانی
  • 91. کاربرد شبکه‌های عصبی در داده‌های سری زمانی
  • 92. مقدمه‌ای بر علم داده
  • 93. جمع‌آوری داده
  • 94. پاکسازی داده
  • 95. کاوش داده
  • 96. بصری‌سازی داده
  • 97. مدل‌سازی داده
  • 98. ارزیابی مدل
  • 99. استقرار مدل
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در علم داده

📚 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 مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: بدون پیچیدگی”

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

پیمایش به بالا