سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای مقابله با کمبود داده

کتاب تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای مقابله با کمبود داده

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 تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای مقابله با کمبود داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 2. مفهوم کمبود داده در یادگیری ماشین
  • 3. چالش‌های یادگیری انتقالی
  • 4. انواع یادگیری انتقالی
  • 5. یادگیری انتقالی با استخراج ویژگی
  • 6. استفاده از شبکه‌های عصبی از پیش آموزش‌دیده
  • 7. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 8. تنظیم دقیق لایه‌های سطحی
  • 9. تنظیم دقیق لایه‌های عمیق
  • 10. تنظیم دقیق با نرخ یادگیری متغیر
  • 11. یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 12. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (مانند BERT)
  • 13. کاربرد BERT در طبقه‌بندی متن
  • 14. کاربرد BERT در تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 15. کاربرد BERT در پاسخ به پرسش
  • 16. یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) از پیش آموزش‌دیده
  • 18. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 19. کاربرد CNN در قطعه‌بندی تصویر
  • 20. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 21. یادگیری انتقالی برای داده‌های نامتعادل
  • 22. تکنیک‌های نمونه‌برداری در یادگیری انتقالی
  • 23. استفاده از داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
  • 24. یادگیری انتقالی با استخراج دانش
  • 25. یادگیری انتقالی با یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 26. یادگیری انتقالی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 27. یادگیری انتقالی با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 28. کاربردهای یادگیری انتقالی در صنعت
  • 29. یادگیری انتقالی در پزشکی و سلامت
  • 30. یادگیری انتقالی در تشخیص بیماری‌ها
  • 31. یادگیری انتقالی در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 32. یادگیری انتقالی در کشف دارو
  • 33. یادگیری انتقالی در کشاورزی
  • 34. یادگیری انتقالی در تشخیص آفات
  • 35. یادگیری انتقالی در پیش‌بینی محصول
  • 36. یادگیری انتقالی در امور مالی
  • 37. یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب
  • 38. یادگیری انتقالی در پیش‌بینی بازار
  • 39. یادگیری انتقالی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. یادگیری انتقالی در بهبود دقت توصیه‌ها
  • 41. یادگیری انتقالی در مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start)
  • 42. یادگیری انتقالی در رباتیک
  • 43. یادگیری انتقالی در کنترل ربات
  • 44. یادگیری انتقالی در ناوبری ربات
  • 45. یادگیری انتقالی در پردازش گفتار
  • 46. یادگیری انتقالی در تشخیص گفتار
  • 47. یادگیری انتقالی در تولید گفتار
  • 48. یادگیری انتقالی در ترجمه ماشینی
  • 49. یادگیری انتقالی در بهبود کیفیت ترجمه
  • 50. یادگیری انتقالی در ترجمه ماشینی عصبی
  • 51. یادگیری انتقالی در تحلیل احساسات
  • 52. یادگیری انتقالی در استخراج نظرات
  • 53. یادگیری انتقالی در تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 54. یادگیری انتقالی در تولید متن
  • 55. یادگیری انتقالی در نوشتن خلاقانه
  • 56. یادگیری انتقالی در خلاصه‌سازی متن
  • 57. یادگیری انتقالی در تولید کد
  • 58. یادگیری انتقالی در توسعه نرم‌افزار
  • 59. یادگیری انتقالی در خودکارسازی وظایف برنامه‌نویسی
  • 60. یادگیری انتقالی با استفاده از معیارهای مختلف
  • 61. ارزیابی مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 62. انتخاب مدل پایه مناسب
  • 63. انتخاب استراتژی تنظیم دقیق
  • 64. چالش‌های عملی یادگیری انتقالی
  • 65. مسائل مربوط به داده‌های منبع و هدف
  • 66. انتخاب داده‌های آموزشی مناسب
  • 67. بهینه‌سازی ابرپارامترها در یادگیری انتقالی
  • 68. پیاده‌سازی یادگیری انتقالی با کتابخانه‌های پایتون
  • 69. کار با TensorFlow برای یادگیری انتقالی
  • 70. کار با PyTorch برای یادگیری انتقالی
  • 71. استفاده از Hugging Face Transformers
  • 72. نمونه‌های پیشرفته یادگیری انتقالی
  • 73. یادگیری انتقالی در حوزه گراف (Graph Transfer Learning)
  • 74. یادگیری انتقالی در داده‌های سری زمانی
  • 75. یادگیری انتقالی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 76. یادگیری انتقالی در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 77. اخلاق در یادگیری انتقالی
  • 78. مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. سوگیری در مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 80. تفسیرپذیری (Interpretability) در یادگیری انتقالی
  • 81. آینده یادگیری انتقالی
  • 82. روندهای نوظهور در یادگیری انتقالی
  • 83. یادگیری انتقالی خودکار (AutoML for Transfer Learning)
  • 84. یادگیری انتقالی در حوزه‌های تخصصی جدید
  • 85. یادگیری انتقالی برای بهبود کارایی مدل‌ها
  • 86. یادگیری انتقالی برای کاهش هزینه محاسباتی
  • 87. یادگیری انتقالی برای انطباق با تغییرات داده (Domain Adaptation)
  • 88. یادگیری انتقالی برای مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
  • 89. یادگیری انتقالی در سیستم‌های توزیع شده
  • 90. یادگیری انتقالی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 91. یادگیری انتقالی در واقعیت مجازی و افزوده
  • 92. یادگیری انتقالی برای تشخیص رفتارهای غیرعادی
  • 93. یادگیری انتقالی در آموزش و پرورش
  • 94. یادگیری انتقالی برای شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
  • 95. یادگیری انتقالی در تحقیقات علمی
  • 96. یادگیری انتقالی در علوم اجتماعی
  • 97. یادگیری انتقالی در علوم انسانی
  • 98. یادگیری انتقالی در مهندسی
  • 99. یادگیری انتقالی در طراحی صنعتی
  • 100. یادگیری انتقالی در بهینه‌سازی فرآیندها

📚 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.