کتاب پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس سازمانی با PyTorch

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 پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس سازمانی با PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 4. مقدمه‌ای بر PyTorch
  • 5. ساختار داده‌ها و عملیات پایه در PyTorch
  • 6. ماژول‌ها و پارامترها در PyTorch
  • 7. تابع هزینه و بهینه‌سازی در PyTorch
  • 8. گرادیان کاهشی و مشتقات جزئی
  • 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 10. انواع بهینه‌سازها در PyTorch
  • 11. تنظیم نرخ یادگیری
  • 12. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)
  • 13. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 14. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 16. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 21. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 22. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 25. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 26. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 27. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 28. انتخاب مجموعه داده مناسب
  • 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 31. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 32. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 33. تنظیم هایپرپارامترها
  • 34. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 35. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 36. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 37. پیاده‌سازی مدل در PyTorch
  • 38. ساخت مدل سفارشی در PyTorch
  • 39. بارگذاری و ذخیره مدل‌ها
  • 40. استفاده از DataLoaders در PyTorch
  • 41. مدیریت حافظه در PyTorch
  • 42. بهینه‌سازی محاسبات در PyTorch
  • 43. استفاده از GPU برای آموزش
  • 44. چند پردازشی (Multi-processing)
  • 45. توزیع آموزش (Distributed Training)
  • 46. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 47. راه‌اندازی API برای مدل
  • 48. استقرار مدل در محیط ابری
  • 49. استقرار مدل در لبه (Edge Deployment)
  • 50. نظارت بر عملکرد مدل مستقر
  • 51. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 52. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 53. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 54. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 55. امنیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 56. حریم خصوصی در داده‌ها
  • 57. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 58. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 59. هوش مصنوعی در سلامت
  • 60. هوش مصنوعی در تولید
  • 61. هوش مصنوعی در خدمات مشتری
  • 62. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 63. مدل‌سازی پیش‌بینانه با یادگیری عمیق
  • 64. پیش‌بینی تقاضا
  • 65. پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 66. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 67. پردازش تصویر در مقیاس سازمانی
  • 68. تشخیص اشیاء
  • 69. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 70. تشخیص ناهنجاری
  • 71. پردازش متن در مقیاس سازمانی
  • 72. تحلیل احساسات
  • 73. خلاصه‌سازی متن
  • 74. طبقه‌بندی متن
  • 75. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. فیلترینگ مشارکتی
  • 77. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 78. ترکیب رویکردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. امنیت سایبری با هوش مصنوعی
  • 80. تشخیص بدافزار
  • 81. تشخیص نفوذ
  • 82. تحلیل رفتار کاربران
  • 83. بهینه‌سازی منابع با هوش مصنوعی
  • 84. مدیریت زنجیره تأمین
  • 85. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 86. برنامه‌ریزی تولید
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 88. مبانی یادگیری تقویتی
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی در اتوماسیون
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNN)
  • 91. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 92. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
  • 93. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استقرار هوش مصنوعی
  • 94. اصول حاکمیت داده
  • 95. حقوق مالکیت فکری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 96. استانداردهای فنی برای سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 97. چارچوب‌های اعتبارسنجی و گواهینامه
  • 98. نقش نهادهای ناظر در توسعه هوش مصنوعی
  • 99. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 100. هوش مصنوعی عمومی (AGI)

📚 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.