سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

کتاب مدل‌های یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

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 مدل‌های یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. معماری شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. لایه کانولوشن: اصول و کاربردها
  • 5. فیلترها و کرنل‌ها در شبکه‌های کانولوشنال
  • 6. عمق، عرض و ارتفاع در لایه‌های کانولوشن
  • 7. عملکرد نگاشت ویژگی (Feature Mapping)
  • 8. تابع فعال‌سازی ReLU
  • 9. پدینگ (Padding) در لایه‌های کانولوشن
  • 10. استراید (Stride) در لایه‌های کانولوشن
  • 11. لایه پولینگ (Pooling) و انواع آن
  • 12. پولینگ ماکس (Max Pooling)
  • 13. پولینگ اوریج (Average Pooling)
  • 14. کاربرد لایه‌های پولینگ در کاهش ابعاد
  • 15. لایه نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 16. اهمیت نرمال‌سازی دسته‌ای
  • 17. لایه خروجی و تابع فعال‌سازی Softmax
  • 18. آرگومان‌های تابع Softmax
  • 19. آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 20. تابع هزینه (Loss Function) برای طبقه‌بندی
  • 21. بهینه‌سازهای گرادیان نزولی
  • 22. نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 23. بهینه‌ساز Adam
  • 24. بهینه‌ساز SGD با مومنتوم
  • 25. پس‌انتشار خطا (Backpropagation) در CNN
  • 26. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 28. مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 29. بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌های مقابله
  • 30. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 31. L1 و L2 Regularization
  • 32. Dropout: مکانیزم و کاربرد
  • 33. اهمیت داده‌های برچسب‌دار
  • 34. پیش‌پردازش داده‌ها برای CNN
  • 35. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 36. چرخش و مقیاس‌بندی تصاویر
  • 37. تغییر رنگ و برش تصاویر
  • 38. معماری‌های معروف CNN: LeNet-5
  • 39. معماری معروف CNN: AlexNet
  • 40. معماری معروف CNN: VGGNet
  • 41. معماری معروف CNN: GoogLeNet (Inception)
  • 42. معماری معروف CNN: ResNet
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص اشیاء
  • 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای بخش‌بندی تصاویر
  • 45. کاربرد CNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. CNN برای تحلیل احساسات متون
  • 47. CNN در تشخیص چهره
  • 48. CNN در تشخیص پزشکی (تصویربرداری)
  • 49. CNN در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. CNN در پردازش ویدئو
  • 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 52. شباهت‌ها و تفاوت‌های CNN و ترنسفورمر
  • 53. محدودیت‌های شبکه‌های کانولوشنال
  • 54. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی CNN
  • 55. حفظ حریم خصوصی در داده‌های تصویری
  • 56. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 57. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 58. کاربرد CNN در صنعت خودرو (خودران)
  • 59. CNN در بازیابی اطلاعات تصویری
  • 60. CNN در تولید محتوای خلاقانه
  • 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنال مولد (GAN)
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 63. کاربرد CNN در رباتیک
  • 64. CNN در تحلیل بازارهای مالی
  • 65. CNN در پیش‌بینی آب و هوا
  • 66. CNN در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 67. CNN در سیستم‌های نظارتی
  • 68. CNN در پردازش صدا
  • 69. CNN در تحلیل داده‌های سنسورها
  • 70. CNN در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 71. CNN در کشف دارو
  • 72. CNN در مدیریت هوشمند شهری
  • 73. CNN در آموزش مجازی
  • 74. CNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 75. CNN در کشف تقلب
  • 76. CNN در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 77. CNN در کشاورزی هوشمند
  • 78. CNN در واقعیت افزوده (AR)
  • 79. CNN در واقعیت مجازی (VR)
  • 80. CNN در طراحی معماری
  • 81. CNN در تحلیل زیست‌شناسی مولکولی
  • 82. CNN در مهندسی مواد
  • 83. CNN در فیزیک ذرات
  • 84. CNN در نجوم
  • 85. CNN در تحلیل داده‌های زمین‌شناسی
  • 86. CNN در علوم محیط زیست
  • 87. CNN در بهداشت عمومی
  • 88. CNN در حقوق و جرم‌شناسی
  • 89. CNN در مدیریت بحران
  • 90. CNN در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 91. CNN در خدمات مشتریان
  • 92. CNN در تحلیل رقبا
  • 93. CNN در توسعه بازی‌های ویدئویی
  • 94. CNN در طراحی رابط کاربری (UI)
  • 95. CNN در بهینه‌سازی موتورهای جستجو
  • 96. CNN در تحلیل ترافیک
  • 97. CNN در مدیریت منابع انسانی
  • 98. CNN در برنامه‌ریزی درسی
  • 99. CNN در ارزیابی عملکرد

📚 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.