سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول بهینه‌سازی مدل در یادگیری عمیق

کتاب اصول بهینه‌سازی مدل در یادگیری عمیق

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 اصول بهینه‌سازی مدل در یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق و بهینه‌سازی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل در یادگیری عمیق
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های کلیدی
  • 4. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 5. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان نزولی
  • 6. سرعت بخشیدن به همگرایی: گام یادگیری
  • 7. تنظیم نرخ یادگیری پویا
  • 8. اصلاح گام یادگیری: زمان‌بندی‌ها
  • 9. بهینه‌سازهای پیشرفته: مومنتوم
  • 10. بهینه‌سازهای پیشرفته: AdaGrad
  • 11. بهینه‌سازهای پیشرفته: RMSprop
  • 12. بهینه‌سازهای پیشرفته: Adam
  • 13. مقایسه بهینه‌سازهای مختلف
  • 14. تنظیم فراپارامترها: جستجوی شبکه‌ای
  • 15. تنظیم فراپارامترها: جستجوی تصادفی
  • 16. تنظیم فراپارامترها: بهینه‌سازی بیزی
  • 17. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 18. اثرات نرمال‌سازی دسته‌ای بر آموزش
  • 19. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
  • 20. نرمال‌سازی گروهی (Group Normalization)
  • 21. نرمال‌سازی خودکار (Self-Normalizing)
  • 22. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 23. منظم‌سازی L1 و L2
  • 24. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 25. تکنیک‌های منظم‌سازی: Dropout
  • 26. تکنیک‌های منظم‌سازی: Data Augmentation
  • 27. تنظیمات پیش‌رس (Early Stopping)
  • 28. معماری‌های کلیدی در یادگیری عمیق
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 30. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 32. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 33. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 34. شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
  • 35. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 36. معماری‌های پیشرفته‌تر
  • 37. بهینه‌سازی مدل‌های CNN
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌های RNN و LSTM
  • 39. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
  • 40. کوانتیزاسیون مدل (Model Quantization)
  • 41. کاهش ابعاد مدل (Model Pruning)
  • 42. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 43. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 44. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 45. اصول یادگیری تقویتی
  • 46. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 47. یادگیری عمیق با نظارت محدود
  • 48. یادگیری بدون نظارت و خودنظارتی
  • 49. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 50. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 51. بهینه‌سازی GANs
  • 52. مدل‌های واگرا (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 53. بهینه‌سازی VAEs
  • 54. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 55. ملاحظات حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 56. اخلاق در هوش مصنوعی و بهینه‌سازی مدل
  • 57. مسائل مربوط به سوگیری در داده‌ها
  • 58. کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 59. شفافیت و تفسیرپذیری مدل (Explainable AI - XAI)
  • 60. تکنیک‌های XAI
  • 61. ارزیابی عملکرد مدل
  • 62. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
  • 63. معیارهای ارزیابی در رگرسیون
  • 64. تحلیل خطا و اشکال‌زدایی مدل
  • 65. پیاده‌سازی بهینه‌سازی مدل با PyTorch
  • 66. پیاده‌سازی بهینه‌سازی مدل با TensorFlow
  • 67. ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌گیری
  • 68. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Management)
  • 69. تکنیک‌های استقرار مدل (Model Deployment)
  • 70. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های محدود
  • 71. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
  • 72. بهینه‌سازی مدل برای داده‌های حجیم
  • 73. پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 74. استفاده از GPU و TPU
  • 75. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 76. کاهش زمان آموزش مدل
  • 77. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری مدل
  • 78. بررسی موارد کاربردی در صنعت
  • 79. بهینه‌سازی مدل در حوزه سلامت
  • 80. بهینه‌سازی مدل در حوزه مالی
  • 81. بهینه‌سازی مدل در حوزه تولید
  • 82. بهینه‌سازی مدل در حوزه کسب‌وکار
  • 83. چالش‌های عملی در بهینه‌سازی مدل
  • 84. روندهای آینده در بهینه‌سازی مدل
  • 85. هوش مصنوعی پایدار و سبز
  • 86. مدل‌های کم‌مصرف
  • 87. بهینه‌سازی برای یادگیری مداوم
  • 88. تحولات اخیر در حوزه یادگیری عمیق
  • 89. خلاصه و جمع‌بندی مباحث
  • 90. مطالعات موردی پیشرفته
  • 91. راهنمایی برای پروژه‌های عملی
  • 92. نکات تکمیلی در بهینه‌سازی مدل
  • 93. مروری بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی نوین
  • 94. آینده شغلی متخصصان بهینه‌سازی مدل
  • 95. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق

📚 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.