کتاب مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (با تمرکز بر مفاهیم Lecture 19)
, ,

کتاب مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (با تمرکز بر مفاهیم Lecture 19)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000083298 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (با تمرکز بر مفاهیم Lecture 19)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین پیشرفته

🎓 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 شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 2. تاریخچه مختصر شبکه‌های عصبی
  • 3. مفهوم نورون مصنوعی
  • 4. توابع فعال‌سازی خطی و غیرخطی
  • 5. تابع فعال‌سازی سیگموئید
  • 6. تابع فعال‌سازی ReLU
  • 7. تابع فعال‌سازی تانژانت هیپربولیک
  • 8. ساختار لایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 9. شبکه‌های عصبی پرسپترون تک‌لایه
  • 10. محدودیت‌های پرسپترون تک‌لایه
  • 11. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 12. مفهوم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 13. الگوریتم پس‌انتشار خطا
  • 14. نقش گرادیان در پس‌انتشار
  • 15. نرخ یادگیری و تأثیر آن
  • 16. بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 17. توابع هزینه (Loss Functions)
  • 18. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 19. آنتروپی متقاطع (Cross-Entropy)
  • 20. طبقه‌بندی دودویی با شبکه‌های عصبی
  • 21. طبقه‌بندی چندکلاسه با شبکه‌های عصبی
  • 22. آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
  • 23. چالش‌های شبکه‌های عصبی عمیق
  • 24. پدیده ناپدید شدن گرادیان (Vanishing Gradient)
  • 25. پدیده انفجار گرادیان (Exploding Gradient)
  • 26. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 27. بهینه‌سازهای مبتنی بر گرادیان نزولی
  • 28. بهینه‌ساز Adam
  • 29. بهینه‌ساز RMSprop
  • 30. بهینه‌ساز Adagrad
  • 31. تنظیم پارامترهای پنهان
  • 32. منظم‌سازی (Regularization)
  • 33. منظم‌سازی L1 و L2
  • 34. تکنیک Dropout
  • 35. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 36. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 37. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 38. لایه کانولوشن
  • 39. فیلترهای کانولوشن
  • 40. لایه‌های Pooling
  • 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 42. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 43. مشکل حافظه بلندمدت در RNN
  • 44. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 45. معماری LSTM
  • 46. سلول‌های LSTM
  • 47. مکانیسم گیت در LSTM
  • 48. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
  • 49. معماری GRU
  • 50. مقایسه LSTM و GRU
  • 51. کاربردهای شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین
  • 52. تشخیص اشیاء با CNN
  • 53. تشخیص چهره با CNN
  • 54. پردازش تصویر با CNN
  • 55. کاربردهای شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 56. ترجمه ماشینی آماری
  • 57. مدل‌های زبانی مبتنی بر RNN
  • 58. مدل‌های زبانی مبتنی بر Transformer
  • 59. شبکه‌های عصبی مولد (GAN)
  • 60. معماری شبکه‌های عصبی مولد
  • 61. مولد (Generator)
  • 62. متمایزکننده (Discriminator)
  • 63. آموزش شبکه‌های عصبی مولد
  • 64. کاربردهای GAN در تولید تصویر
  • 65. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoder)
  • 66. معماری خودرمزگذار
  • 67. رمزگذار (Encoder)
  • 68. رمزگشا (Decoder)
  • 69. کاربردهای خودرمزگذار در کاهش ابعاد
  • 70. کاهش ابعاد با یادگیری عمیق
  • 71. کاربردهای خودرمزگذار در حذف نویز
  • 72. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 73. یادگیری نمایش خودنظارتی
  • 74. یادگیری نمایش با شبکه‌های عصبی
  • 75. شبکه‌های عصبی با توجه (Attention Mechanisms)
  • 76. مفهوم مکانیزم توجه
  • 77. کاربرد توجه در پردازش زبان طبیعی
  • 78. مدل‌های Transformer
  • 79. معماری مدل‌های Transformer
  • 80. لایه‌های Encoder-Decoder در Transformer
  • 81. مکانیزم خودتوجهی (Self-Attention)
  • 82. کاربرد توجه در بینایی ماشین
  • 83. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 84. مفهوم گراف در یادگیری ماشین
  • 85. معماری شبکه‌های عصبی گراف
  • 86. انتشار پیام (Message Passing)
  • 87. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 88. کاربرد GNN در شیمی و زیست‌شناسی
  • 89. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 90. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 91. عامل (Agent)
  • 92. محیط (Environment)
  • 93. پاداش (Reward)
  • 94. سیاست (Policy)
  • 95. تابع ارزش (Value Function)
  • 96. الگوریتم Q-learning
  • 97. Deep Q-Networks (DQN)
  • 98. کاربرد DRL در رباتیک
  • 99. کاربرد DRL در بازی‌ها
  • 100. کاربرد DRL در سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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 مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (با تمرکز بر مفاهیم Lecture 19)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا