کتاب مقدمه‌ای کاربردی بر شبکه‌های عصبی با پایتورچ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مقدمه‌ای کاربردی بر شبکه‌های عصبی با پایتورچ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

🎓 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. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. تاریخچه شبکه‌های عصبی
  • 3. مفاهیم پایه نورون مصنوعی
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. شبکه‌های پرسپترون تک‌لایه
  • 6. آموزش پرسپترون تک‌لایه
  • 7. شبکه‌های پرسپترون چندلایه
  • 8. انتشار رو به عقب خطا (Backpropagation)
  • 9. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 10. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 11. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته (Momentum, Adam)
  • 12. تابع هزینه (Loss Function)
  • 13. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 14. مقدمه‌ای بر پایتورچ (PyTorch)
  • 15. نصب و پیکربندی پایتورچ
  • 16. مبانی تنسورها در پایتورچ
  • 17. عملیات پایه بر روی تنسورها
  • 18. چارچوب محاسبات گرادیان در پایتورچ
  • 19. تعریف مدل‌های شبکه‌های عصبی در پایتورچ
  • 20. ماژول `nn.Module` در پایتورچ
  • 21. لایه‌های خطی (Linear Layers)
  • 22. لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers)
  • 23. لایه‌های تجمعی (Pooling Layers)
  • 24. لایه‌های بازگشتی (Recurrent Layers)
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. معماری‌های معروف CNN (LeNet, AlexNet)
  • 28. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 31. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 32. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 33. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 34. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 35. کدگذاری کننده‌ها (Autoencoders)
  • 36. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 37. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
  • 38. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 39. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 40. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 41. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 42. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (دقت، صحت، فراخوانی)
  • 43. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 44. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, MAE)
  • 45. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 46. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 47. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 48. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 49. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA)
  • 51. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 52. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 53. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 54. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. توکنایز کردن متن (Tokenization)
  • 56. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 57. Word2Vec و GloVe
  • 58. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformers)
  • 59. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 60. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 61. کاربردهای LLMs در تولید متن
  • 62. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
  • 63. خلاصه‌سازی متن با یادگیری عمیق
  • 64. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 65. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 66. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 67. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 68. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 69. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 70. تولید تصویر با شبکه‌های مولد
  • 71. یادگیری عمیق در پزشکی
  • 72. تشخیص بیماری‌ها با CNN
  • 73. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد اسلامی
  • 75. مبانی بانکداری بدون ربا
  • 76. عقود اسلامی در نظام بانکی
  • 77. اقتصاد مقاومتی و هوش مصنوعی
  • 78. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت ریسک مالی
  • 79. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا
  • 80. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 81. آموزش مدل‌های سری زمانی در پایتورچ
  • 82. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 83. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 84. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گرافی
  • 85. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 86. شبکه‌های عصبی مولد پیشرفته
  • 87. GANs برای تولید داده‌های واقع‌گرایانه
  • 88. پیشرفت‌های اخیر در GANs
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 90. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 91. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری فدرال
  • 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
  • 93. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 94. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
  • 95. شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌ها (XAI)
  • 96. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
  • 97. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 98. نگهداری پیش‌بینانه
  • 99. رباتیک و اتوماسیون صنعتی
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)

📚 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.