سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تقریب توابع با شبکه‌های عصبی عمیق: مبانی و کاربردها

کتاب تقریب توابع با شبکه‌های عصبی عمیق: مبانی و 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 تقریب توابع با شبکه‌های عصبی عمیق: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختار پایه پرسپترون
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 6. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان
  • 9. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 10. انواع نرخ یادگیری و روش‌های تطبیقی
  • 11. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری: Adagrad
  • 12. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری: RMSprop
  • 13. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری: Adam
  • 14. تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
  • 15. تنظیم هایپرپارامترها
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 17. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 18. تنظیم‌گری L1 و L2
  • 19. رگولاریزاسیون Dropout
  • 20. مدل‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 21. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 22. روش‌های کاهش ابعاد
  • 23. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. لایه‌های کانولوشن
  • 27. لایه‌های تجمیع (Pooling)
  • 28. معماری‌های CNN رایج
  • 29. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. ساختار حافظه در RNN
  • 32. مدل‌های LSTM و GRU
  • 33. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 34. پردازش توالی‌ها
  • 35. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 36. مدل‌های زبانی آماری
  • 37. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 38. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 39. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 40. معماری ترنسفورمر
  • 41. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 42. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 43. مبانی تقریب توابع
  • 44. تقریب توابع با چندجمله‌ای‌ها
  • 45. تقریب توابع با سری فوریه
  • 46. محدودیت‌های روش‌های سنتی تقریب
  • 47. نظریه تقریب با شبکه‌های عصبی
  • 48. نظریه تقریب با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 49. محدودیت عرض (Width Limitation)
  • 50. محدودیت عمق (Depth Limitation)
  • 51. نظریه تقریب با شبکه‌های عصبی عمیق: نتایج کلیدی
  • 52. نظریه حدس (Universal Approximation Theorem)
  • 53. تقریب توابع پیوسته
  • 54. تقریب توابع با شبکه‌های عصبی تک‌لایه‌ای
  • 55. تقریب توابع با شبکه‌های عصبی چندلایه‌ای
  • 56. تأثیر عمق بر قدرت تقریب
  • 57. نظریه تقریب برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 58. تقریب با شبکه‌های عصبی عمیق: نتایج مدرن
  • 59. تقریب توابع با ابعاد بالا
  • 60. تقریب توابع مختلط
  • 61. تقریب توابع با ویژگی‌های خاص
  • 62. نظریه تقریب و پیچیدگی محاسباتی
  • 63. پیچیدگی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 64. ظرفیت (Capacity) شبکه‌های عصبی
  • 65. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 66. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 67. تکنیک‌های تنظیم‌گری پیشرفته
  • 68. آموزش شبکه‌های عصبی با داده‌های محدود
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 70. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 71. کاربرد یادگیری انتقالی
  • 72. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 73. عوامل یادگیری تقویتی
  • 74. محیط یادگیری تقویتی
  • 75. پاداش و جریمه
  • 76. سیاست (Policy) در یادگیری تقویتی
  • 77. مقدار (Value) در یادگیری تقویتی
  • 78. الگوریتم‌های Q-learning
  • 79. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 80. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (Deep RL)
  • 81. کاربرد Deep RL
  • 82. تولید محتوا با شبکه‌های عصبی
  • 83. تولید متن خلاقانه
  • 84. تولید تصویر و هنر دیجیتال
  • 85. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
  • 86. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 87. معماری GAN
  • 88. آموزش GAN ها
  • 89. کاربرد GAN ها در تولید محتوا
  • 90. شبکه‌های مولد با اتوانکودر متغیر (VAEs)
  • 91. معماری VAE
  • 92. آموزش VAE ها
  • 93. کاربرد VAE ها در تولید محتوا
  • 94. کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در مدل‌سازی داده‌ها
  • 95. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 96. پیش‌بینی مالی با هوش مصنوعی
  • 97. تحلیل احساسات با شبکه‌های عصبی
  • 98. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 100. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)

📚 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.