کتاب کاتلین و هوش مصنوعی (AI)
, ,

کتاب کاتلین و هوش مصنوعی (AI)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000020720 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاتلین و هوش مصنوعی (AI)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاتلین (Kotlin)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا کاتلین برای هوش مصنوعی؟ (Kotlin's Role in AI/ML)
  • 2. بخش ۱: مبانی کاتلین (Kotlin Fundamentals)**
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IntelliJ IDEA)
  • 4. سینتکس پایه کاتلین: تفاوت با جاوا و مزایا
  • 5. متغیرها، انواع داده و Null Safety (امنیت پوچ)
  • 6. توابع (Functions) و سینتکس کوتاه آن‌ها
  • 7. عبارات شرطی (If/When Expressions) و حلقه‌ها (For/While)
  • 8. کلاس‌ها و اشیاء (Classes and Objects) در کاتلین
  • 9. مقدمه‌ای بر کلاس‌های داده (Data Classes) و نقش آن‌ها
  • 10. وراثت، رابط‌ها و کلاس‌های انتزاعی (Inheritance, Interfaces, Abstract Classes)
  • 11. توابع افزایشی (Extension Functions) و کاربرد آن‌ها
  • 12. توابع با ترتیب بالاتر (Higher-Order Functions) و Lambdas
  • 13. بخش ۲: برنامه‌نویسی تابعی و پیشرفته کاتلین (Advanced Kotlin)**
  • 14. برنامه‌نویسی تابعی در کاتلین و کالکشن‌ها (Collections)
  • 15. کار با لیست‌ها، نقشه‌ها و مجموعه‌ها (Lists, Maps, Sets)
  • 16. توالی‌ها (Sequences) و مزایای عملکردی آن‌ها
  • 17. استفاده از delegateها (Delegates) و Lazy Initialization
  • 18. اصول برنامه‌نویسی همروند (Concurrency) و چندریسمانی
  • 19. مقدمه‌ای بر Coroutines (روال‌های هم‌زمان) در کاتلین
  • 20. توابع تعلیق (Suspending Functions) و مدیریت ناهمگامی
  • 21. Scopeها و ساختارهای Coroutine (GlobalScope, CoroutineScope)
  • 22. مدیریت خطا و استثناءها در کاتلین و Coroutines
  • 23. توسعه Multiplatform (MPP) و ارتباط آن با ML
  • 24. بخش ۳: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و نقش کاتلین**
  • 25. تعریف هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (AI, ML, DL)
  • 26. داده‌ها: قلب ML (انواع داده‌ها، پیش‌پردازش)
  • 27. مقدمه‌ای بر جبر خطی و آمار مورد نیاز ML
  • 28. نقش JVM و کاتلین در اکوسیستم ML/Data Science
  • 29. معرفی کتابخانه‌های ML پایه که با کاتلین سازگار هستند
  • 30. ابزارهای ویژوال‌سازی داده در کاتلین (مانند kplot)
  • 31. استفاده از Jupyter Notebooks با هسته کاتلین (Kotlin Kernel)
  • 32. ایجاد و مدیریت محیط‌های مجازی برای پروژه‌های ML
  • 33. چالش‌های کار با داده‌های بزرگ (Big Data) در کاتلین
  • 34. معرفی KotlinDL به مثابه یک فریم‌ورک بومی
  • 35. بخش ۴: ریاضیات و تحلیل داده با کاتلین (Data Analysis)**
  • 36. کار با آرایه‌های چندبعدی و Tensorها در کاتلین
  • 37. استفاده از کتابخانه **kmath** برای عملیات ماتریسی و جبر خطی
  • 38. انجام عملیات برداری و ماتریسی با کارایی بالا
  • 39. پیاده‌سازی محاسبات آماری (میانگین، انحراف معیار، کوواریانس)
  • 40. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها با کاتلین
  • 41. کاهش ابعاد داده با استفاده از PCA در کاتلین
  • 42. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو برای داده‌ها
  • 43. مدیریت داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 44. فیلتر کردن و دستکاری داده‌ها با استفاده از توابع کالکشن
  • 45. ایجاد و استفاده از توابع ریاضی سفارشی (Extension Functions)
  • 46. بخش ۵: یادگیری عمیق با KotlinDL (Deep Learning)**
  • 47. معرفی **KotlinDL** (Deep Learning Framework for Kotlin)
  • 48. نصب و پیکربندی KotlinDL و وابستگی‌های آن (TensorFlow)
  • 49. اصول ساخت مدل‌های ترتیبی (Sequential Models) در KotlinDL
  • 50. تعریف لایه‌ها (Layers) در شبکه‌های عصبی (Dense, Convolutional)
  • 51. توابع فعال‌سازی (Activation Functions) و انتخاب بهینه
  • 52. توابع زیان (Loss Functions) و کاربرد آن‌ها در مدل‌های مختلف
  • 53. بهینه‌سازها (Optimizers) و تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 54. آموزش مدل (Model Training) و تنظیم Hyperparameters
  • 55. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل (Validation and Evaluation)
  • 56. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده
  • 57. بخش ۶: شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای پردازش تصویر**
  • 58. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 59. ساختار CNN و لایه‌های Convolutional (پیچشی)
  • 60. لایه‌های Pooling (انباشتگی) و نقش آن‌ها در کاهش ابعاد
  • 61. پیاده‌سازی یک مدل CNN ساده با KotlinDL
  • 62. پیش‌پردازش داده‌های تصویر در کاتلین (نرمال‌سازی، تغییر اندازه)
  • 63. آموزش مدل بر روی مجموعه داده‌های استاندارد (مانند MNIST)
  • 64. تحلیل عملکرد CNN برای طبقه‌بندی تصویر
  • 65. استفاده از **Transfer Learning** (انتقال یادگیری) با مدل‌های پیش‌آموزش دیده
  • 66. پیاده‌سازی لایه‌های سفارشی (Custom Layers) در KotlinDL
  • 67. پروژه‌محور: تشخیص شیء (Object Detection) با تکنیک‌های پایه
  • 68. بخش ۷: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و پردازش زبان طبیعی (NLP)**
  • 69. مقدمه‌ای بر NLP و کاربرد کاتلین در آن
  • 70. ساختار RNN و مفهوم حافظه در شبکه‌های بازگشتی
  • 71. شبکه‌های LSTM و GRU (مدل‌های حافظه بلند-کوتاه‌مدت)
  • 72. پیاده‌سازی یک مدل RNN پایه با KotlinDL
  • 73. پیش‌پردازش داده‌های متنی (توکن‌سازی، Word Embedding)
  • 74. مدل‌سازی زبان (Language Modeling) و پیش‌بینی کلمه بعدی
  • 75. طبقه‌بندی متون و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 76. استفاده از **Word2Vec/GloVe** در کاتلین
  • 77. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ ساده (Q&A Systems)
  • 78. چالش‌های کار با زبان‌های غیرانگلیسی (مانند فارسی) در NLP کاتلین
  • 79. بخش ۸: ادغام ML در توسعه اندروید با کاتلین**
  • 80. کاتلین به مثابه زبان اصلی توسعه اندروید
  • 81. استفاده از **TensorFlow Lite (TFLite)** برای استنتاج بر روی دستگاه
  • 82. تبدیل مدل‌های KotlinDL/TensorFlow به فرمت TFLite
  • 83. پیاده‌سازی مدل‌های ML در برنامه‌های اندروید (On-Device Inference)
  • 84. مدیریت و بهینه‌سازی عملکرد مدل در موبایل
  • 85. استفاده از Coroutines برای اجرای ML Asynchronous در اندروید
  • 86. ساخت یک اپلیکیشن طبقه‌بندی تصویر در لحظه (Real-Time)
  • 87. استفاده از قابلیت‌های سخت‌افزاری دستگاه (GPU/NPU) برای تسریع ML
  • 88. امنیت مدل و حفاظت از داده‌ها در برنامه‌های ML موبایل
  • 89. پروژه‌محور: ساخت فیلتر چهره یا ابزار تشخیص بیماری در موبایل
  • 90. بخش ۹: ML توزیع‌شده و ابزارهای پیشرفته کاتلین**
  • 91. مفهوم ML توزیع‌شده (Distributed Machine Learning)
  • 92. استفاده از **Apache Spark** با کاتلین (Spark with Kotlin)
  • 93. پیاده‌سازی ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) داده‌ها با Spark/Kotlin
  • 94. آموزش مدل‌های ML مقیاس‌پذیر با Spark MLlib و کاتلین
  • 95. استفاده از **Kafka** و کاتلین برای پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 96. استقرار مدل‌های کاتلین در محیط‌های ابری (AWS, Google Cloud)
  • 97. استفاده از **Ktor** (فریم‌ورک وب کاتلین) برای ساخت API مدل
  • 98. مانیتورینگ و لاگ‌گیری مدل‌های ML در محیط تولید
  • 99. ساخت داشبوردهای ویژوال‌سازی داده‌های ML با کاتلین/Ktor
  • 100. چالش‌های مقیاس‌پذیری و High Availability

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاتلین و هوش مصنوعی (AI)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا