سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق

کتاب مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق

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 مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. تابع هزینه و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. روش‌های گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 8. تنظیم پارامترها و بیش‌برازش (Overfitting)
  • 9. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 10. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 13. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 16. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 18. مدل‌های زبانی و پیش‌بینی توالی
  • 19. کاربرد یادگیری عمیق در ترجمه ماشینی
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 21. عوامل، محیط و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 23. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 24. یادگیری عمیق با شبکه‌های مولد (GAN)
  • 25. معماری شبکه‌های مولد تخاصمی
  • 26. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 27. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 28. خودرمزگذارهای تغییر یافته (Variational Autoencoders)
  • 29. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 30. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 32. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 33. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 35. روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
  • 36. شبکه‌های عصبی برای تحلیل احساسات
  • 37. استخراج اطلاعات و موجودیت‌های نام‌دار
  • 38. طبقه‌بندی متون با یادگیری عمیق
  • 39. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models)
  • 40. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 41. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر (BERT, GPT)
  • 42. کاربرد مدل‌های ترانسفورمر در NLP
  • 43. یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصویر
  • 44. تشخیص اشیاء در تصاویر (Object Detection)
  • 45. قطعه‌بندی معنایی تصاویر (Semantic Segmentation)
  • 46. تولید زیرنویس برای تصاویر
  • 47. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. فیلترینگ مشارکتی با یادگیری عمیق
  • 49. فیلترینگ مبتنی بر محتوا با یادگیری عمیق
  • 50. یادگیری عمیق برای توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 52. ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
  • 53. کاربرد یادگیری چندوجهی در درک بصری-زبانی
  • 54. یادگیری عمیق در تشخیص گفتار
  • 55. سیستم‌های تشخیص کلمات کلیدی
  • 56. یادگیری عمیق در تولید گفتار
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 58. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 59. کاربرد یادگیری فدرال در حوزه‌های حساس
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق قابل تفسیر (XAI)
  • 61. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 62. تکنیک‌های بصری‌سازی در XAI
  • 63. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 65. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری عمیق در صنعت
  • 66. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 67. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 68. یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 69. پیش‌بینی سری‌های زمانی با RNN و LSTM
  • 70. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی مالی
  • 71. مدل‌سازی گراف‌ها با شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 72. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 73. یادگیری عمیق در رباتیک و کنترل
  • 74. یادگیری عمیق برای ناوبری ربات‌ها
  • 75. یادگیری تقویتی عمیق برای کنترل ربات
  • 76. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNN)
  • 77. مقایسه SNN با شبکه‌های عصبی سنتی
  • 78. کاربرد SNN در پردازش بلادرنگ
  • 79. یادگیری عمیق برای کشف دارو و پزشکی
  • 80. تحلیل تصاویر پزشکی با یادگیری عمیق
  • 81. پیش‌بینی واکنش به درمان با مدل‌های عمیق
  • 82. یادگیری عمیق در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری خودکار (AutoML)
  • 84. ابزارها و چارچوب‌های AutoML
  • 85. بهینه‌سازی معماری و ابرپارامترها در AutoML
  • 86. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
  • 87. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار
  • 88. سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری عمیق
  • 89. راهکارهای مقابله با سوگیری الگوریتمی
  • 90. امنیت و پایداری سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 91. حملات متخاصم (Adversarial Attacks) به شبکه‌های عصبی
  • 92. روش‌های دفاع در برابر حملات متخاصم
  • 93. یادگیری عمیق در حوزه انرژی و محیط زیست
  • 94. بهینه‌سازی مصرف انرژی با هوش مصنوعی
  • 95. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی با یادگیری عمیق
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع‌شده
  • 97. هماهنگ‌سازی و ارتباط بین گره‌ها در یادگیری توزیع‌شده
  • 98. کاربرد یادگیری توزیع‌شده در پروژه‌های بزرگ
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق کوانتومی
  • 100. مفاهیم پایه محاسبات کوانتومی

📚 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.