سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی نظری و کاربردهای یادگیری عمیق در علوم و مهندسی

کتاب مبانی نظری و کاربردهای یادگیری عمیق در علوم و مهندسی

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 نظری و کاربردهای یادگیری عمیق در علوم و مهندسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. تعریف یادگیری ماشین و انواع آن
  • 3. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
  • 5. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 7. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 8. گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 9. تنظیم نرخ یادگیری
  • 10. منظم‌سازی (Regularization) و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 11. مدل‌های احتمالی در یادگیری ماشین
  • 12. شبکه‌های بیزین
  • 13. مدل‌های مارکوف پنهان
  • 14. یادگیری عمیق: گذار از یادگیری ماشین سنتی
  • 15. ضرورت یادگیری عمیق
  • 16. معماری‌های اساسی یادگیری عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 19. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 22. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 23. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 24. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 25. مبانی GAN و کاربردهای آن
  • 26. آموزش GAN
  • 27. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 28. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 29. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 30. ترانسفورمرها (Transformers)
  • 31. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 32. کاربرد ترانسفورمرها در پردازش زبان
  • 33. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 34. مبانی یادگیری تقویتی
  • 35. عامل، محیط، پاداش
  • 36. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 37. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی (Deep RL)
  • 38. کاربردهای یادگیری عمیق در مهندسی
  • 39. یادگیری عمیق در پردازش سیگنال
  • 40. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. یادگیری عمیق در رباتیک
  • 42. یادگیری عمیق در علوم پزشکی
  • 43. یادگیری عمیق در علوم مالی (با چارچوب اسلامی)
  • 44. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های حجیم
  • 45. یادگیری عمیق در کشف دارو
  • 46. یادگیری عمیق در مدل‌سازی آب و هوا
  • 47. یادگیری عمیق در سیستم‌های کنترل
  • 48. یادگیری عمیق در تشخیص پزشکی
  • 49. یادگیری عمیق در پردازش گفتار
  • 50. یادگیری عمیق در ترجمه ماشینی
  • 51. یادگیری عمیق در خلاصه‌سازی متن
  • 52. یادگیری عمیق در تولید متن
  • 53. یادگیری عمیق در تشخیص اشیاء
  • 54. یادگیری عمیق در تقسیم‌بندی تصویر
  • 55. یادگیری عمیق در تولید تصویر
  • 56. یادگیری عمیق در تحلیل احساسات
  • 57. یادگیری عمیق در تشخیص تقلب
  • 58. یادگیری عمیق در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 59. یادگیری عمیق در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 60. یادگیری عمیق در هوش تجاری
  • 61. یادگیری عمیق در امنیت سایبری (با چارچوب قانونی)
  • 62. یادگیری عمیق در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 63. یادگیری عمیق در ربات‌های هوشمند
  • 64. یادگیری عمیق در واقعیت افزوده
  • 65. یادگیری عمیق در واقعیت مجازی
  • 66. یادگیری عمیق در بازی‌ها
  • 67. یادگیری عمیق در آموزش شخصی‌سازی شده
  • 68. یادگیری عمیق در پزشکی دقیق
  • 69. یادگیری عمیق در کشاورزی هوشمند
  • 70. یادگیری عمیق در مدیریت شهری
  • 71. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های زیستی
  • 72. یادگیری عمیق در مدل‌سازی مولکولی
  • 73. یادگیری عمیق در فیزیک ذرات
  • 74. یادگیری عمیق در نجوم
  • 75. یادگیری عمیق در علوم مواد
  • 76. یادگیری عمیق در مهندسی عمران
  • 77. یادگیری عمیق در مهندسی مکانیک
  • 78. یادگیری عمیق در مهندسی برق
  • 79. یادگیری عمیق در مهندسی نرم‌افزار
  • 80. یادگیری عمیق در مهندسی شیمی
  • 81. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (با رویکرد اسلامی)
  • 82. سوگیری در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 83. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 84. حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 85. توسعه پایدار با یادگیری عمیق
  • 86. چالش‌های آینده در یادگیری عمیق
  • 87. یادگیری عمیق قابل اعتماد
  • 88. یادگیری عمیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 89. یادگیری عمیق انتقال (Transfer Learning)
  • 90. یادگیری عمیق چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 91. یادگیری عمیق فدرال (Federated Learning)
  • 92. معماری‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 93. شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 94. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 95. یادگیری عمیق کوانتومی (Quantum Deep Learning)
  • 96. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
  • 97. نقاط قوت و ضعف یادگیری عمیق
  • 98. مسائل باز و پژوهش‌های نوین
  • 99. جمع‌بندی مباحث کلیدی یادگیری عمیق

📚 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.