سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب NUTS: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

کتاب NUTS: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

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 NUTS: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 2. مبانی ریاضیات یادگیری ماشین: جبر خطی و حساب دیفرانسیل
  • 3. مبانی ریاضیات یادگیری ماشین: احتمال و آمار
  • 4. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها در یادگیری ماشین
  • 5. معرفی کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای یادگیری ماشین: NumPy و Pandas
  • 6. معرفی کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای یادگیری ماشین: Matplotlib و Seaborn
  • 7. مفاهیم اساسی یادگیری بانظارت (Supervised Learning)
  • 8. رگرسیون خطی: مدل‌سازی و ارزیابی
  • 9. رگرسیون لجستیک: طبقه‌بندی دودویی
  • 10. روش‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 11. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 12. معرفی مفاهیم یادگیری بی‌نظارت (Unsupervised Learning)
  • 13. خوشه‌بندی (Clustering): الگوریتم K-Means
  • 14. خوشه‌بندی (Clustering): روش‌های سلسله‌مراتبی
  • 15. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 16. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): الگوریتم t-SNE
  • 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 18. قانون پس‌انتشار خطا (Backpropagation Algorithm)
  • 19. توابع فعال‌سازی (Activation Functions): Sigmoid, Tanh, ReLU
  • 20. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 21. انواع بهینه‌سازها: Adam, RMSprop, SGD
  • 22. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 23. تنظیم‌گری (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 24. روش‌های تنظیم‌گری: L1, L2, Dropout
  • 25. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. لایه‌های کانولوشن و Pooling در CNN
  • 27. کاربردهای CNN: تشخیص تصویر و تحلیل اشیاء
  • 28. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. مشکلات RNN: انفجار و محوشدگی گرادیان
  • 30. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 31. شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 32. کاربردهای RNN, LSTM, GRU: پردازش زبان طبیعی، سری‌های زمانی
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 34. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
  • 35. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در ترنسفورمرها
  • 36. معماری مدل‌های ترنسفورمر: BERT, GPT
  • 37. کاربردهای ترنسفورمرها: ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 39. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 40. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 41. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 42. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Policy Gradients
  • 43. پیاده‌سازی عملی شبکه‌های عصبی با TensorFlow
  • 44. پیاده‌سازی عملی شبکه‌های عصبی با Keras
  • 45. پیاده‌سازی عملی شبکه‌های عصبی با PyTorch
  • 46. مراحل ساخت یک مدل یادگیری عمیق: جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش
  • 47. مراحل ساخت یک مدل یادگیری عمیق: طراحی معماری، آموزش
  • 48. مراحل ساخت یک مدل یادگیری عمیق: ارزیابی، تنظیم پارامترها
  • 49. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر: تشخیص چهره
  • 50. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر: قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 51. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر: تولید تصویر (Image Generation)
  • 52. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: تحلیل احساسات
  • 53. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: پرسش و پاسخ
  • 54. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی: تولید متن خلاقانه
  • 55. کاربرد یادگیری عمیق در سری‌های زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام
  • 56. کاربرد یادگیری عمیق در سری‌های زمانی: تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 57. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 60. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 61. معرفی مدل‌های معروف در بینایی کامپیوتر: VGG, ResNet, Inception
  • 62. معرفی مدل‌های معروف در پردازش زبان طبیعی: Word2Vec, GloVe
  • 63. کاربرد یادگیری عمیق در رباتیک و کنترل
  • 64. کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی: تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
  • 65. کاربرد یادگیری عمیق در امور مالی: پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 66. کاربرد یادگیری عمیق در هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 67. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 68. معماری GANs: Generator و Discriminator
  • 69. کاربردهای GANs: تولید تصاویر واقع‌گرایانه، افزایش داده
  • 70. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 71. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصویر
  • 72. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 73. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی
  • 74. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (Explainable AI - XAI)
  • 75. امنیت در مدل‌های یادگیری عمیق: حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
  • 76. روش‌های دفاع در برابر حملات متخاصم
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 78. مزایا و چالش‌های یادگیری فدرال
  • 79. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 80. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum AI)
  • 81. مبانی محاسبات کوانتومی برای هوش مصنوعی
  • 82. کاربردهای احتمالی هوش مصنوعی کوانتومی
  • 83. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)
  • 84. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 85. کاربرد GNNs در کشف دارو و شیمی محاسباتی
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 87. کاربرد یادگیری فعال در کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار
  • 88. معرفی ابزارها و پلتفرم‌های ابری برای یادگیری عمیق
  • 89. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در لبه (Edge AI)
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق بر روی دستگاه‌های محدود
  • 91. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی دستگاه‌های لبه
  • 92. مروری بر آخرین روندها و تحقیقات در یادگیری عمیق
  • 93. مسیر شغلی در حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
  • 94. اهمیت یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 95. منابع پیشرفته برای مطالعه بیشتر در یادگیری عمیق
  • 96. پروژه‌های عملی و کاربردی برای تقویت مهارت‌ها
  • 97. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
  • 98. نقش هوش مصنوعی در توسعه پایدار
  • 99. آینده هوش مصنوعی و تاثیر آن بر جامعه
  • 100. جمع‌بندی و راهنمایی برای ادامه مسیر یادگیری

📚 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.