, ,

کتاب سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء سفارشی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش چندوجهی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
  • 3. یادگیری ماشین بدون نظارت و کاربردهای آن
  • 4. یادگیری تقویتی و اصول آن
  • 5. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. معماری شبکه‌های عصبی عمیق
  • 7. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 8. مدل‌های زبانی سنتی و آماری
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 11. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 13. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
  • 15. مقدمه‌ای بر پردازش چندوجهی (Multimodal Processing)
  • 16. مدل‌های چندوجهی و همگرایی داده‌ها
  • 17. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 18. روش‌های کلاسیک تشخیص اشیاء
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تشخیص اشیاء
  • 20. مدل‌های دو مرحله‌ای تشخیص اشیاء (مانند Faster R-CNN)
  • 21. مدل‌های تک مرحله‌ای تشخیص اشیاء (مانند YOLO, SSD)
  • 22. معرفی مدل Florence-2
  • 23. قابلیت‌های مدل Florence-2
  • 24. معماری مدل Florence-2
  • 25. آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص اشیاء سفارشی
  • 26. برچسب‌گذاری داده‌ها و انواع آن
  • 27. جمع‌آوری مجموعه داده برای تشخیص اشیاء سفارشی
  • 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 29. پاکسازی داده‌ها و مدیریت داده‌های پرت
  • 30. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 31. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 32. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 33. چرا تنظیم دقیق لازم است؟
  • 34. فرایند تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
  • 35. تنظیم دقیق مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 36. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
  • 37. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
  • 38. انتخاب تابع هزینه (Loss Function) در تنظیم دقیق
  • 39. تنظیم دقیق با استفاده از مجموعه داده سفارشی
  • 40. آموزش مدل Florence-2 برای تشخیص اشیاء سفارشی
  • 41. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
  • 42. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 43. استفاده از داده‌های کم‌تعداد برای تنظیم دقیق
  • 44. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای تشخیص اشیاء
  • 45. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل تنظیم دقیق شده
  • 46. معیارهای ارزیابی برای تشخیص اشیاء (مانند IoU, mAP)
  • 47. تفسیر نتایج ارزیابی مدل
  • 48. عیب‌یابی و رفع مشکلات در مدل تنظیم دقیق شده
  • 49. بهبود عملکرد مدل با تکرار فرایند تنظیم دقیق
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی پیشرفته
  • 51. کاربرد مدل‌های چندوجهی در تشخیص اشیاء
  • 52. مدل Florence-2 برای وظایف چندوجهی
  • 53. تنظیم دقیق Florence-2 برای وظایف چندوجهی
  • 54. تلفیق اطلاعات متنی و تصویری
  • 55. استفاده از توضیحات متنی برای بهبود تشخیص اشیاء
  • 56. شناسایی اشیاء بر اساس توصیفات متنی
  • 57. مدل‌های مولد (Generative Models) در هوش مصنوعی
  • 58. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 59. کاربرد GANs در افزایش داده‌های تصویری
  • 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 61. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصویر
  • 62. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
  • 63. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی
  • 64. راه‌های کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 66. مصرف انرژی و ملاحظات زیست‌محیطی در هوش مصنوعی
  • 67. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
  • 68. استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 69. ملاحظات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای استقرار
  • 70. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 71. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 72. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء در زمان واقعی (Real-time Object Detection)
  • 73. چالش‌های تشخیص اشیاء در زمان واقعی
  • 74. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت پردازش
  • 75. کاربردهای صنعتی تشخیص اشیاء سفارشی
  • 76. تشخیص اشیاء در رباتیک و اتوماسیون
  • 77. کاربرد در نظارت تصویری و امنیت
  • 78. تشخیص اشیاء در حوزه پزشکی و سلامت
  • 79. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 80. تشخیص اشیاء در صنعت خودرو و وسایل نقلیه خودران
  • 81. مدل‌های زبانی بزرگ و بینایی کامپیوتر
  • 82. ارتباط بین مدل‌های زبانی و مدل‌های بینایی
  • 83. تلفیق LLM و مدل‌های بینایی برای وظایف پیچیده
  • 84. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 85. طراحی یک سیستم تشخیص اشیاء سفارشی
  • 86. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص اشیاء چندوجهی
  • 87. ارزیابی و مقایسه مدل‌های مختلف برای تشخیص اشیاء
  • 88. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش چندوجهی
  • 89. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 90. پیش‌بینی‌های آینده در حوزه تشخیص اشیاء
  • 91. مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 92. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه
  • 93. پیش‌بینی و تولید متن در زمینه‌های تخصصی
  • 94. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
  • 95. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
  • 96. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNNs)
  • 97. کاربرد GNNs در تحلیل داده‌های مرتبط
  • 98. کاربرد GNNs در تشخیص اشیاء
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 100. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء سفارشی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا