سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: از اصول تا کاربردها

کتاب مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: از اصول تا کاربردها

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 مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: از اصول تا کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 2. تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 7. ساختار لایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 8. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 9. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 10. بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 11. توابع هزینه (Loss Functions)
  • 12. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)
  • 13. یادگیری عمیق: تعریف و اهمیت
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
  • 15. لایه‌های کانولوشن و پولینگ (Pooling)
  • 16. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 18. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
  • 19. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 20. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 21. معماری GAN و نحوه آموزش
  • 22. کاربردهای GAN در تولید محتوا
  • 23. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 24. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 25. الگوریتم‌های Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 26. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformers)
  • 27. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 28. کاربردهای ترانسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 29. معماری‌های یادگیری عمیق پیشرفته
  • 30. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 32. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 33. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 34. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 35. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 36. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 37. انتخاب معماری مناسب شبکه عصبی
  • 38. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق
  • 40. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی
  • 41. تشخیص و مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 42. تشخیص و مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
  • 43. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 45. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
  • 46. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 47. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 48. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 49. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 50. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 51. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 52. تولید تصویر (Image Generation)
  • 53. کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی
  • 54. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی
  • 55. تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 56. توسعه دارو و کشف ترکیبات جدید
  • 57. کاربردهای یادگیری عمیق در امور مالی
  • 58. پیش‌بینی بازار سهام
  • 59. شناسایی تقلب
  • 60. مدیریت ریسک
  • 61. کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت
  • 62. بهینه‌سازی خطوط تولید
  • 63. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 64. رباتیک و اتوماسیون
  • 65. کاربردهای یادگیری عمیق در آموزش
  • 66. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 67. سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
  • 68. ارزیابی خودکار تکالیف
  • 69. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 70. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 71. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 72. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 73. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (XAI)
  • 74. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 75. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود زندگی روزمره
  • 77. آینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 78. یادگیری عمیق خود-نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 79. یادگیری تقویتی چند عامله (Multi-Agent RL)
  • 80. شبکه‌های عصبی اسپایکی (Spiking Neural Networks)
  • 81. یادگیری عمیق در لبه (Edge AI)
  • 82. محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
  • 83. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 84. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 85. تحلیل تمایز خطی (LDA)
  • 86. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 87. مدل‌های LSTM برای سری‌های زمانی
  • 88. مدل‌های ترانسفورمر برای سری‌های زمانی
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 90. ادغام اطلاعات از منابع مختلف
  • 91. کاربردهای یادگیری چندوجهی
  • 92. یادگیری عمیق در رباتیک پیشرفته
  • 93. کنترل ربات با استفاده از یادگیری عمیق
  • 94. ناوبری هوشمند ربات‌ها
  • 95. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف عمیق
  • 96. پوشش‌دهی گراف (Graph Embeddings)
  • 97. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 98. کاربرد GNN در شیمی و داروسازی
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 100. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال

📚 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.