MAPress
کتاب یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras: ساخت شبکه‌های عصبی

کتاب یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras: ساخت شبکه‌های عصبی

تگ‌ها: Keras TensorFlow برنامه نویسی پایتون شبکه عصبی علم داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras: ساخت شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

🎓 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 یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. مروری بر کتابخانه TensorFlow
  • 4. آشنایی با Keras و معماری آن
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 6. اولین شبکه عصبی ساده: رگرسیون خطی
  • 7. تنظیم پارامترهای مدل: تابع هزینه
  • 8. بهینه‌سازی مدل: الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 9. تنظیم نرخ یادگیری
  • 10. مفهوم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 11. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 12. توابع فعال‌سازی: ReLU، Sigmoid، Tanh
  • 13. طبقه‌بندی دودویی با شبکه‌های عصبی
  • 14. تابع فعال‌سازی Softmax برای طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 15. تنظیمات مدل: تعداد لایه‌ها و نورون‌ها
  • 16. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 17. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 18. توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 19. تنظیم‌کننده‌های L1 و L2
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 21. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی
  • 22. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
  • 23. معماری‌های معروف CNN: LeNet-5
  • 24. معماری‌های معروف CNN: AlexNet
  • 25. معماری‌های معروف CNN: VGGNet
  • 26. معماری‌های معروف CNN: ResNet
  • 27. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 28. پردازش داده‌های تصویری: پیش‌پردازش
  • 29. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 30. طبقه‌بندی تصاویر با CNN
  • 31. تشخیص اشیاء با CNN
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. مفهوم حافظه در RNN
  • 34. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 36. پردازش دنباله‌ها با RNN
  • 37. تولید متن با RNN
  • 38. ترجمه ماشینی با RNN
  • 39. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 40. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 41. معماری ترنسفورمر برای NLP
  • 42. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: BERT
  • 43. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: GPT
  • 44. کاربرد ترنسفورمر در بینایی ماشین
  • 45. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 46. مفاهیم عامل، محیط، پاداش
  • 47. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 48. Deep Q-Networks (DQN)
  • 49. عوامل Policy Gradient
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 53. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 55. معماری‌های از پیش آموزش‌دیده برای بینایی ماشین
  • 56. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 57. مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 58. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 59. آموزش GAN
  • 60. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 61. کاربرد GAN در افزایش داده
  • 62. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 63. خودرمزگذارها کاهش‌دهنده ابعاد
  • 64. خودرمزگذارها حذف نویز
  • 65. خودرمزگذارها تولید تصویر
  • 66. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 67. مفاهیم گراف و گره‌ها
  • 68. کاربرد GNN در شبکه‌های اجتماعی
  • 69. کاربرد GNN در مدل‌سازی مولکولی
  • 70. شبکه‌های عصبی در داده‌های سری زمانی
  • 71. پیش‌بینی سری‌های زمانی با LSTM
  • 72. پیش‌بینی سری‌های زمانی با ترنسفورمر
  • 73. تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
  • 74. مفاهیم پیشرفته در TensorFlow
  • 75. تکنیک‌های توزیع آموزش
  • 76. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد
  • 77. TensorFlow Extended (TFX)
  • 78. TensorFlow Lite برای دستگاه‌های موبایل
  • 79. TensorFlow.js برای مرورگرهای وب
  • 80. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 81. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 82. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (XAI)
  • 83. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 84. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 85. متریک‌های ارزیابی برای رگرسیون
  • 86. متریک‌های ارزیابی برای تشخیص اشیاء
  • 87. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 88. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 89. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 91. آینده یادگیری عمیق و روندهای نوظهور
  • 92. کاربرد یادگیری عمیق در علم و صنعت
  • 93. خاتمه و جمع‌بندی مباحث

📚 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.