سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی نظری و کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق

کتاب مبانی نظری و کاربردهای پیشرفته 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 مبانی نظری و کاربردهای پیشرفته یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: نظریه یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی احتمالات و آمار برای یادگیری عمیق
  • 3. مفاهیم اساسی جبر خطی در یادگیری عمیق
  • 4. تابع هزینه و بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 5. رگرسیون خطی و لجستیک در یادگیری عمیق
  • 6. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 7. انتشار رو به عقب و گرادیان کاهشی
  • 8. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 9. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) در یادگیری عمیق
  • 10. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 12. معماری‌های رایج CNN (AlexNet, VGG, ResNet)
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 15. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
  • 16. مدل‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 17. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 18. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 19. مدل‌های زبانی آماری و یادگیری عمیق
  • 20. پردازش زبان طبیعی مبتنی بر ترنسفورمر
  • 21. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 22. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 23. تشخیص اشیاء و بخش‌بندی تصاویر
  • 24. تولید تصویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 25. شبکه‌های مولد تخاصمی پیشرفته
  • 26. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. یادگیری عمیق در تحلیل سری‌های زمانی
  • 28. یادگیری عمیق در داده‌های گراف
  • 29. یادگیری عمیق در رباتیک و کنترل
  • 30. یادگیری عمیق در حوزه سلامت و پزشکی
  • 31. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های مالی
  • 32. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 33. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی عمیق
  • 34. یادگیری نیمه‌نظارتی در یادگیری عمیق
  • 35. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در یادگیری عمیق
  • 36. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 37. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری عمیق
  • 38. مدل‌های هوش مصنوعی مولد و خلاقیت
  • 39. پردازش گفتار با یادگیری عمیق
  • 40. تولید متن با یادگیری عمیق
  • 41. ترجمه ماشینی عصبی
  • 42. تولید موسیقی با یادگیری عمیق
  • 43. تولید کد با یادگیری عمیق
  • 44. یادگیری عمیق در بازی‌ها و شبیه‌سازی‌ها
  • 45. یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی بیولوژیکی
  • 46. یادگیری عمیق در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 48. فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 49. اجرای مدل‌های یادگیری عمیق بر روی دستگاه‌های لبه
  • 50. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 51. نظریه اطلاعات و یادگیری عمیق
  • 52. مفاهیم پیچیدگی در یادگیری عمیق
  • 53. نظریه نمونه‌برداری و یادگیری عمیق
  • 54. یادگیری عمیق و مدل‌های آماری
  • 55. تحلیل آماری شبکه‌های عصبی
  • 56. یادگیری عمیق برای داده‌های نامتوازن
  • 57. مبانی شبکه‌های عصبی اسپایکی
  • 58. یادگیری عمیق کوانتومی (مقدماتی)
  • 59. یادگیری عمیق در علوم مواد
  • 60. یادگیری عمیق در پیش‌بینی آب و هوا
  • 61. یادگیری عمیق در شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 62. یادگیری عمیق در بهینه‌سازی انرژی
  • 63. یادگیری عمیق در تشخیص تقلب
  • 64. یادگیری عمیق در سیستم‌های حقوقی
  • 65. یادگیری عمیق در آموزش و پرورش
  • 66. یادگیری عمیق در مدیریت زنجیره تأمین
  • 67. یادگیری عمیق در کشاورزی هوشمند
  • 68. یادگیری عمیق در شهرسازی هوشمند
  • 69. یادگیری عمیق در بهداشت عمومی
  • 70. یادگیری عمیق در تحقیقات فضایی
  • 71. یادگیری عمیق در علوم شناختی
  • 72. یادگیری عمیق در مهندسی زیستی
  • 73. یادگیری عمیق در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 74. یادگیری عمیق در مدیریت بحران
  • 75. یادگیری عمیق در توسعه نرم‌افزار
  • 76. یادگیری عمیق در امنیت سایبری
  • 77. یادگیری عمیق در رباتیک صنعتی
  • 78. یادگیری عمیق در وسایل نقلیه خودران
  • 79. یادگیری عمیق در واقعیت مجازی و افزوده
  • 80. یادگیری عمیق در سیستم‌های تشخیص هویت
  • 81. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 82. یادگیری عمیق در داروسازی نوین
  • 83. یادگیری عمیق در پیش‌بینی بیماری‌ها
  • 84. یادگیری عمیق در سلامت روان
  • 85. یادگیری عمیق در مدیریت منابع آب
  • 86. یادگیری عمیق در حفاظت از محیط زیست
  • 87. یادگیری عمیق در بهینه‌سازی ترافیک
  • 88. یادگیری عمیق در مدیریت پسماند
  • 89. یادگیری عمیق در تولید محتوای آموزشی
  • 90. یادگیری عمیق در ارزیابی عملکرد
  • 91. یادگیری عمیق در تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 92. یادگیری عمیق در پیش‌بینی رویدادهای اقتصادی
  • 93. یادگیری عمیق در تحلیل اخبار و رسانه‌ها
  • 94. یادگیری عمیق در توسعه بازی‌های آموزشی
  • 95. یادگیری عمیق در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 96. یادگیری عمیق در تشخیص عیوب تولید
  • 97. یادگیری عمیق در مدیریت انرژی ساختمان
  • 98. یادگیری عمیق در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
  • 99. یادگیری عمیق در پیش‌بینی تقاضا

📚 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.