کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی ابر پارامترها

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 بر محاسبات در بهینه‌سازی ابر پارامترها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

🎓 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 بهینه‌سازی و کاربرد آن در محاسبات
  • 2. انواع ابر پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 3. اهمیت انتخاب ابر پارامترها برای عملکرد مدل
  • 4. معرفی روش‌های جستجوی ابر پارامتر
  • 5. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و نحوه پیاده‌سازی
  • 6. مزایا و معایب جستجوی شبکه‌ای
  • 7. جستجوی تصادفی (Random Search) و مزایای آن
  • 8. مقایسه جستجوی شبکه‌ای و جستجوی تصادفی
  • 9. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 10. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها در بهینه‌سازی بیزی
  • 11. تابع جایگزین (Surrogate Function) در بهینه‌سازی بیزی
  • 12. تابع اکتساب (Acquisition Function) و انواع آن
  • 13. تابع انتظار بهبود (Expected Improvement)
  • 14. تابع احتمال بهبود (Probability of Improvement)
  • 15. تابع حد بالایی اطمینان (Upper Confidence Bound)
  • 16. الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی: Gaussian Processes
  • 17. پیاده‌سازی بهینه‌سازی بیزی با کتابخانه‌های پایتون
  • 18. مقایسه بهینه‌سازی بیزی با روش‌های جستجو
  • 19. معرفی الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
  • 21. مکانیسم‌های الگوریتم ژنتیک: انتخاب، تقاطع، جهش
  • 22. تنظیم ابر پارامترهای الگوریتم ژنتیک
  • 23. کاربرد الگوریتم ژنتیک در بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. معرفی الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
  • 25. مفاهیم اصلی PSO: موقعیت، سرعت، بهترین موقعیت فردی و جهانی
  • 26. تنظیم ابر پارامترهای PSO
  • 27. مقایسه الگوریتم ژنتیک و PSO
  • 28. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان برای بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 29. بهینه‌سازی ابر پارامترها با استفاده از گرادیان نزولی
  • 30. روش‌های گرادیان تصادفی (Stochastic Gradient Descent)
  • 31. مشتق‌پذیری ابر پارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 32. روش‌های خودکار برای محاسبه گرادیان ابر پارامترها
  • 33. معرفی روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی
  • 34. عامل (Agent)، محیط (Environment)، پاداش (Reward)
  • 35. یادگیری سیاست (Policy Learning) و تابع ارزش (Value Function)
  • 36. کاربرد یادگیری تقویتی در انتخاب ابر پارامترها
  • 37. معرفی شبکه‌های عصبی قابل تنظیم (Differentiable Neural Architecture Search - DNAS)
  • 38. مفهوم جستجوی معماری شبکه عصبی
  • 39. قابلیت مشتق‌پذیری در جستجوی معماری
  • 40. پیاده‌سازی DNAS برای یافتن معماری و ابر پارامترهای بهینه
  • 41. معرفی روش‌های ترکیب ابر پارامترها
  • 42. ترکیب پارامترهای مدل با ابر پارامترها
  • 43. روش‌های یادگیری ابر پارامترها (Meta-Learning for Hyperparameter Optimization)
  • 44. معرفی مفاهیم یادگیری فراگیر (Meta-Learning)
  • 45. یادگیری چگونه یاد بگیریم (Learning to Learn)
  • 46. کاربرد یادگیری فراگیر در تنظیم خودکار ابر پارامترها
  • 47. طراحی ابر پارامترهای قابل تنظیم برای شبکه‌های عصبی
  • 48. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به معماری شبکه
  • 49. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به تابع هزینه (Loss Function)
  • 50. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 51. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به منظم‌سازی (Regularization)
  • 52. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 53. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به اندازه دسته (Batch Size)
  • 54. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به تعداد لایه‌ها و نرون‌ها
  • 55. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 56. تنظیم ابر پارامترهای مربوط به روش‌های خروجی (Output Methods)
  • 57. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 58. تنظیم ابر پارامترهای CNN برای وظایف بینایی ماشین
  • 59. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 60. تنظیم ابر پارامترهای RNN برای وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 61. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 62. تنظیم ابر پارامترهای ترنسفورمر برای وظایف پیشرفته NLP
  • 63. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های تقویتی
  • 64. تنظیم ابر پارامترهای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 65. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ابر پارامترهای مدل‌های گراف (GNN)
  • 66. تنظیم ابر پارامترهای شبکه‌های عصبی گراف
  • 67. ارزیابی روش‌های بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 68. معیارهای ارزیابی: دقت، سرعت، میزان همگرایی
  • 69. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 70. مدیریت ابر پارامترها در پروژه‌های بزرگ مقیاس
  • 71. ابزارهای مدیریت ابر پارامترها (مانند MLflow، Weights & Biases)
  • 72. ملاحظات اخلاقی در بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 73. کارایی محاسباتی و مصرف منابع
  • 74. تأثیر ابر پارامترها بر تفسیرپذیری مدل
  • 75. آینده پژوهش در بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 76. روش‌های خودکار و بدون نظارت برای انتخاب ابر پارامترها
  • 77. بهینه‌سازی ابر پارامترها در محیط‌های توزیع شده
  • 78. بهینه‌سازی ابر پارامترها برای مدل‌های توضیح‌پذیر (XAI)
  • 79. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در علم داده
  • 80. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در مهندسی نرم‌افزار
  • 81. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در تحقیقات علمی
  • 82. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه مالی
  • 83. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه سلامت
  • 84. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه انرژی
  • 85. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه حمل و نقل
  • 86. کاربرد بهینه‌سازی ابر پارامترها در حوزه کشاورزی
  • 87. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 88. راهکارهای نوآورانه برای چالش‌های فعلی
  • 89. اهمیت مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 90. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های عملی
  • 91. بررسی مقالات پیشرو در زمینه بهینه‌سازی ابر پارامترها
  • 92. نقش جامعه علمی در توسعه روش‌های بهینه‌سازی
  • 93. نکات کلیدی برای انتخاب و تنظیم ابر پارامترها
  • 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.