سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Node.js Deep Learning (DL) Applications: کاربردهای یادگیری عمیق Node.js

کتاب Node.js Deep Learning (DL) Applications: کاربردهای یادگیری عمیق Node.js

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 Node.js Deep Learning (DL) Applications: کاربردهای یادگیری عمیق Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری عمیق با Node.js
  • 2. نصب و پیکربندی محیط Node.js برای یادگیری عمیق
  • 3. آشنایی با کتابخانه TensorFlow.js
  • 4. مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 5. انواع شبکه‌های عصبی
  • 6. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 7. پیاده‌سازی MLP با TensorFlow.js
  • 8. آموزش مدل MLP با داده‌های نمونه
  • 9. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MLP
  • 10. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های MLP
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 12. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 13. پیاده‌سازی CNN با TensorFlow.js
  • 14. آموزش مدل CNN برای طبقه‌بندی تصویر
  • 15. بهینه‌سازی مدل‌های CNN
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 18. پیاده‌سازی RNN با TensorFlow.js
  • 19. آموزش مدل RNN برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 21. پیاده‌سازی LSTM با TensorFlow.js
  • 22. آموزش مدل LSTM برای تحلیل متن
  • 23. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 24. مبانی ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 25. پیاده‌سازی ترنسفورمر با TensorFlow.js
  • 26. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 27. یادگیری تقویتی
  • 28. مبانی یادگیری تقویتی
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با TensorFlow.js
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 31. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 32. تشخیص اشیاء با CNN
  • 33. تقطیر تصویر با CNN
  • 34. تولید تصویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 35. پیاده‌سازی GAN با TensorFlow.js
  • 36. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 37. تحلیل احساسات با RNN و LSTM
  • 38. ترجمه ماشینی با ترنسفورمر
  • 39. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 40. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 41. مبانی LLM
  • 42. کاربرد LLM در Node.js
  • 43. تنظیم دقیق LLM برای وظایف خاص
  • 44. استفاده از APIهای LLM در Node.js
  • 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 46. مبانی یادگیری انتقالی
  • 47. کاربرد یادگیری انتقالی در TensorFlow.js
  • 48. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 49. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 50. خوشه‌بندی با K-Means
  • 51. کاهش ابعاد با PCA
  • 52. کدگذاری خودکار (Autoencoders)
  • 53. پیاده‌سازی Autoencoders با TensorFlow.js
  • 54. یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های جدولی
  • 55. پیش‌بینی با مدل‌های رگرسیون عمیق
  • 56. طبقه‌بندی با مدل‌های طبقه‌بندی عمیق
  • 57. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 58. ترکیب CNN و RNN
  • 59. ترکیب ترنسفورمر و LLM
  • 60. کاربرد مدل‌های ترکیبی در Node.js
  • 61. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
  • 62. ذخیره و بارگذاری مدل‌های TensorFlow.js
  • 63. استقرار مدل‌ها در محیط‌های سرور
  • 64. استفاده از مدل‌ها در برنامه‌های وب
  • 65. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 66. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 67. هرس مدل (Model Pruning)
  • 68. استفاده از شتاب‌دهنده‌ها (Accelerators)
  • 69. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 70. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 71. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 72. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 73. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 74. هوش مصنوعی در سلامت
  • 75. هوش مصنوعی در مالی
  • 76. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 77. هوش مصنوعی در آموزش
  • 78. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 79. مقدمه ای بر یادگیری عمیق برای داده‌های گراف
  • 80. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 81. پیاده‌سازی GNN با TensorFlow.js
  • 82. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 83. کاربرد GNN در کشف دارو
  • 84. یادگیری عمیق برای یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 85. مبانی DRL
  • 86. پیاده‌سازی DRL با TensorFlow.js
  • 87. کاربرد DRL در رباتیک
  • 88. کاربرد DRL در مدیریت منابع
  • 89. یادگیری عمیق برای پردازش سیگنال
  • 90. تحلیل سیگنال‌های صوتی
  • 91. تحلیل سیگنال‌های پزشکی
  • 92. پیاده‌سازی پردازش سیگنال با TensorFlow.js
  • 93. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق
  • 94. معماری‌های جدید شبکه‌های عصبی
  • 95. روش‌های جدید آموزش مدل‌ها
  • 96. کاربردهای نوظهور یادگیری عمیق
  • 97. آینده یادگیری عمیق با Node.js
  • 98. جمع‌بندی و مسیرهای آینده
  • 99. پروژه‌های عملی یادگیری عمیق با Node.js
  • 100. ساخت یک چت‌بات ساده با LLM

📚 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.