کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنی مدرن با استفاده از تنسورفلو

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 شبکه‌های عصبی کانولوشنی مدرن با استفاده از تنسورفلو

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

🎓 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 علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار
  • 2. مبانی برنامه‌نویسی پایتون
  • 3. ساختارهای داده در پایتون
  • 4. الگوریتم‌های پایه
  • 5. مفاهیم اولیه هوش مصنوعی
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 7. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 9. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 10. معماری شبکه‌های عصبی ساده
  • 11. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 12. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 13. تنظیم پارامترهای شبکه‌های عصبی
  • 14. معرفی تنسورفلو (TensorFlow)
  • 15. نصب و راه‌اندازی تنسورفلو
  • 16. مبانی تنسورها در تنسورفلو
  • 17. عملیات پایه با تنسورها
  • 18. ایجاد مدل‌های خطی با تنسورفلو
  • 19. آموزش مدل‌های خطی
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 21. معماری شبکه‌های کانولوشنی
  • 22. لایه کانولوشن (Convolutional Layer)
  • 23. لایه پولینگ (Pooling Layer)
  • 24. لایه فعال‌سازی در CNN
  • 25. لایه تماماً متصل (Fully Connected Layer)
  • 26. معماری LeNet-5
  • 27. آموزش شبکه‌های کانولوشنی با تنسورفلو
  • 28. کار با مجموعه داده‌های تصویری
  • 29. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 30. استفاده از داده‌افزایی (Data Augmentation)
  • 31. مدل‌های CNN پیشرفته
  • 32. معماری AlexNet
  • 33. معماری VGG
  • 34. معماری ResNet
  • 35. معماری Inception
  • 36. تکنیک‌های تنظیم (Regularization) در CNN
  • 37. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 38. تنظیم‌گرهای (Regularizers) L1 و L2
  • 39. خروجی‌های نرمال‌سازی (Batch Normalization)
  • 40. بهبود عملکرد شبکه‌های کانولوشنی
  • 41. بهینه‌سازی هایپرتيون (Hyperparameter Tuning)
  • 42. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 43. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 44. استفاده از ابزارهای تنسورفلو برای تنظیم
  • 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. کاربرد CNN در NLP
  • 48. مدل‌های زبانی
  • 49. آموزش مدل‌های زبانی با تنسورفلو
  • 50. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
  • 51. معماری ترنسفورمر
  • 52. کاربرد ترنسفورمر در NLP
  • 53. مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
  • 54. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 56. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 57. معماری GAN
  • 58. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 59. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 60. مبانی یادگیری تقویتی
  • 61. کاربرد یادگیری تقویتی در CNN
  • 62. کار با داده‌های غیرمتوازن
  • 63. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر
  • 64. معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 65. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 66. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 67. معرفی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 68. معماری YOLO
  • 69. معماری SSD
  • 70. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 71. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 72. معرفی مدل‌های تقسیم‌بندی تصویر
  • 73. معماری U-Net
  • 74. کاربرد CNN در تقسیم‌بندی تصویر
  • 75. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNNs)
  • 76. مقدمه‌ای بر GNNs
  • 77. کاربرد GNNs در مسائل مختلف
  • 78. مفاهیم پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 79. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 80. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 81. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 82. شبکه‌های عصبی اسپایکی (Spiking Neural Networks)
  • 83. معماری‌های عصبی الهام گرفته از مغز
  • 84. کاربرد شبکه‌های عصبی در پزشکی
  • 85. کاربرد شبکه‌های عصبی در امور مالی
  • 86. کاربرد شبکه‌های عصبی در صنعت
  • 87. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 88. امنیت و حریم خصوصی در شبکه‌های عصبی
  • 89. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 90. آینده هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی
  • 91. پروژه‌های عملی با تنسورفلو
  • 92. ساخت یک طبقه‌بند تصویر ساده
  • 93. پیاده‌سازی یک مدل تشخیص شیء
  • 94. طراحی یک شبکه مولد ساده
  • 95. پیاده‌سازی یک مدل پردازش زبان طبیعی
  • 96. ساخت یک سیستم توصیه‌گر
  • 97. کار با داده‌های سری زمانی
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در ایران
  • 99. چارچوب‌های قانونی و شرعی در هوش مصنوعی
  • 100. استانداردهای حاکم بر داده در ایران

📚 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.