MAPress
کتاب مبانی شبکه‌های عصبی با زبان برنامه‌نویسی Wolfram Language

کتاب مبانی شبکه‌های عصبی با زبان برنامه‌نویسی Wolfram Language

تگ‌ها: Wolfram Language Wolfram U آموزش هوش مصنوعی زبان برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی مبانی شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 مبانی شبکه‌های عصبی با زبان برنامه‌نویسی Wolfram Language

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مصنوعی

🎓 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. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Wolfram Language
  • 2. مفاهیم پایه در Wolfram Language
  • 3. ساختارهای داده در Wolfram Language
  • 4. توابع و ارزیابی در Wolfram Language
  • 5. الگوهای تطبیق در Wolfram Language
  • 6. کار با لیست‌ها در Wolfram Language
  • 7. پردازش نمادین در Wolfram Language
  • 8. رسم نمودار در Wolfram Language
  • 9. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 10. تعریف یادگیری ماشین
  • 11. انواع یادگیری ماشین
  • 12. یادگیری نظارت شده
  • 13. یادگیری نظارت نشده
  • 14. یادگیری تقویتی
  • 15. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 16. نورون مصنوعی
  • 17. توابع فعال‌سازی
  • 18. شبکه‌های عصبی پرسپترون تک لایه
  • 19. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
  • 20. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 21. تابع هزینه
  • 22. گرادیان کاهشی
  • 23. پس‌انتشار خطا
  • 24. تنظیم نرخ یادگیری
  • 25. بهینه‌سازها
  • 26. تنظیمات فراپارامترها
  • 27. اعتبارسنجی متقاطع
  • 28. مدل‌های بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 29. روش‌های منظم‌سازی
  • 30. نرمال‌سازی دسته‌ای
  • 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 32. لایه‌های کانولوشن
  • 33. لایه‌های پولینگ
  • 34. معماری‌های CNN
  • 35. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 37. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 38. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 39. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 40. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی تخصصی هوش مصنوعی
  • 41. مقایسه Wolfram Language با سایر زبان‌ها
  • 42. مزایای Wolfram Language در هوش مصنوعی
  • 43. استفاده از Wolfram Language برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 44. توابع آماده در Wolfram Language برای شبکه‌های عصبی
  • 45. ساخت یک شبکه عصبی ساده با Wolfram Language
  • 46. آموزش یک شبکه عصبی با Wolfram Language
  • 47. ارزیابی عملکرد شبکه عصبی
  • 48. تنظیم معماری شبکه عصبی
  • 49. استفاده از داده‌های واقعی در Wolfram Language
  • 50. پیش‌پردازش داده‌ها در Wolfram Language
  • 51. مهندسی ویژگی در Wolfram Language
  • 52. تکنیک‌های افزایش داده
  • 53. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی
  • 54. شبکه‌های عصبی برای رگرسیون
  • 55. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 56. شبکه‌های عصبی مولد (GAN)
  • 57. مقدمه‌ای بر GAN
  • 58. معماری GAN
  • 59. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 60. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoder)
  • 61. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها
  • 62. معماری خودرمزگذارها
  • 63. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 64. یادگیری عمیق در Wolfram Language
  • 65. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق در Wolfram Language
  • 66. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 67. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها
  • 68. معماری ترنسفورمر
  • 69. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 70. مدل‌های زبانی بزرگ
  • 71. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 72. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 73. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 74. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 75. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 76. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 77. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 78. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در مالی
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 82. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 83. مقدمه‌ای بر GNN
  • 84. معماری GNN
  • 85. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 86. یادگیری تقویتی عمیق
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 88. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با بینش اسلامی
  • 91. اصول اخلاقی در علم داده
  • 92. حفظ کرامت انسانی در هوش مصنوعی
  • 93. پرهیز از تبعیض در الگوریتم‌ها
  • 94. شفافیت در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 95. توسعه پایدار با رویکرد هوش مصنوعی
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در خدمت به جامعه
  • 97. مبانی فقهی داده‌کاوی
  • 98. چارچوب‌های شرعی در استفاده از الگوریتم‌ها
  • 99. جواز شرعی استفاده از یادگیری ماشین
  • 100. ملاحظات شرعی در حریم خصوصی داده‌ها

📚 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.