, ,

کتاب مبانی و کاربردهای مدل‌های انتشاری در هوش مصنوعی

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 مبانی و کاربردهای مدل‌های انتشاری در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های مولد

🎓 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. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری نظارت شده
  • 4. یادگیری نظارت نشده
  • 5. یادگیری تقویتی
  • 6. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 7. ساختار شبکه‌های عصبی
  • 8. توابع فعال‌سازی
  • 9. پس‌انتشار خطا
  • 10. بهینه‌سازی مدل‌های عصبی
  • 11. معرفی مدل‌های مولد
  • 12. کاربردهای مدل‌های مولد
  • 13. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌های مولد
  • 14. انتگرال‌گیری مونت کارلو
  • 15. مفاهیم بیزی
  • 16. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 17. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 18. معماری‌های GAN
  • 19. آموزش GANs
  • 20. چالش‌های GANs
  • 21. مدل‌های اتورگرسیو
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 23. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTMs)
  • 24. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRUs)
  • 25. مدل‌های زبانی
  • 26. معرفی مدل‌های انتشاری
  • 27. مبانی نظری مدل‌های انتشاری
  • 28. فرآیند انتشار رو به جلو
  • 29. فرآیند انتشار معکوس
  • 30. معادلات دیفرانسیل تصادفی
  • 31. حل عددی معادلات دیفرانسیل تصادفی
  • 32. مدل‌های انتشاری مبتنی بر نویز
  • 33. مدل‌های انتشاری مبتنی بر واریانس
  • 34. مدل‌های انتشاری مبتنی بر گرادیان
  • 35. انواع مدل‌های انتشاری
  • 36. مدل‌های انتشاری مبتنی بر U-Net
  • 37. مدل‌های انتشاری مبتنی بر ترنسفورمر
  • 38. مدل‌های انتشاری مبتنی بر اتورگرسیو
  • 39. مدل‌های انتشاری برای تولید تصویر
  • 40. آموزش مدل‌های انتشاری برای تصاویر
  • 41. ارزیابی مدل‌های انتشاری تصویر
  • 42. کاربردهای مدل‌های انتشاری در تولید تصویر
  • 43. تولید تصویر از متن
  • 44. تولید تصویر با کیفیت بالا
  • 45. ویرایش تصویر با مدل‌های انتشاری
  • 46. تکمیل تصویر
  • 47. تغییر سبک تصویر
  • 48. تولید تصویر سه‌بعدی
  • 49. مدل‌های انتشاری برای تولید صدا
  • 50. آموزش مدل‌های انتشاری برای صدا
  • 51. کاربردهای مدل‌های انتشاری در تولید صدا
  • 52. تولید موسیقی
  • 53. تولید گفتار
  • 54. تولید جلوه‌های صوتی
  • 55. مدل‌های انتشاری برای تولید متن
  • 56. آموزش مدل‌های انتشاری برای متن
  • 57. کاربردهای مدل‌های انتشاری در تولید متن
  • 58. تولید داستان
  • 59. تولید شعر
  • 60. تولید کد
  • 61. مدل‌های انتشاری برای کاربردهای علمی
  • 62. مدل‌های انتشاری در شیمی
  • 63. مدل‌های انتشاری در فیزیک
  • 64. مدل‌های انتشاری در زیست‌شناسی
  • 65. مدل‌های انتشاری در پزشکی
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های انتشاری
  • 67. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 68. روش‌های نمونه‌برداری کارآمد
  • 69. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. کاربرد در تشخیص ناهنجاری
  • 71. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 72. کاربرد در بینایی ماشین
  • 73. مباحث پیشرفته در مدل‌های انتشاری
  • 74. مدل‌های انتشاری شرطی
  • 75. مدل‌های انتشاری سلسله مراتبی
  • 76. مدل‌های انتشاری با کنترلی بالا
  • 77. مدل‌های انتشاری برای داده‌های حجیم
  • 78. مقایسه مدل‌های انتشاری با سایر مدل‌های مولد
  • 79. چالش‌ها و فرصت‌های آینده
  • 80. اخلاقیات در مدل‌های مولد
  • 81. کاربردهای عملی مدل‌های انتشاری در صنعت
  • 82. کاربرد در حوزه رسانه و سرگرمی
  • 83. کاربرد در حوزه طراحی و خلاقیت
  • 84. کاربرد در حوزه تحقیقات و توسعه
  • 85. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های مولد
  • 86. روش‌های ارزیابی کمی و کیفی
  • 87. معیارهای ارزیابی برای تصاویر
  • 88. معیارهای ارزیابی برای صدا
  • 89. معیارهای ارزیابی برای متن
  • 90. کتابخانه‌ها و ابزارهای پیاده‌سازی
  • 91. مثال‌های عملی با PyTorch
  • 92. مثال‌های عملی با TensorFlow
  • 93. پروژه‌های کاربردی در حوزه مدل‌های انتشاری
  • 94. جمع‌بندی و نگاه به آینده
  • 95. پژوهش‌های نوین در مدل‌های انتشاری

📚 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 مبانی و کاربردهای مدل‌های انتشاری در هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا