کتاب کشف علی غیرمتمرکز: تحلیل داده‌های وابسته به زمینه با جودو کالکولوس
, ,

کتاب کشف علی غیرمتمرکز: تحلیل داده‌های وابسته به زمینه با جودو کالکولوس

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010533 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 کشف علی غیرمتمرکز: تحلیل داده‌های وابسته به زمینه با جودو کالکولوس

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: استنتاج و کشف روابط علی (Causal Inference)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج علی و اهمیت آن
  • 2. مفهوم علیت و همبستگی: یک بررسی اجمالی
  • 3. مدل‌های گرافیکی علی: DAGها و CPDAGها
  • 4. مقدمه‌ای بر جودو کالکولوس: مبانی و اصول
  • 5. قواعد do-calculus: کاربرد و تفسیر
  • 6. متغیرهای مخدوشگر (Confounders) و اثر آنها
  • 7. تنظیم برای متغیرهای مخدوشگر: روش‌ها و چالش‌ها
  • 8. اثرات کل، مستقیم و غیرمستقیم: تعریف و محاسبه
  • 9. مقدمه‌ای بر استنتاج علی غیرمتمرکز
  • 10. چالش‌های استنتاج علی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 11. داده‌های وابسته به زمینه: تعریف و اهمیت
  • 12. شناسایی زمینه در داده‌ها: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 13. نمایش زمینه در مدل‌های گرافیکی علی
  • 14. جودو کالکولوس در محیط‌های وابسته به زمینه
  • 15. تعمیم قواعد do-calculus برای داده‌های زمینه‌ای
  • 16. استقلال شرطی و نقش آن در استنتاج علی
  • 17. تست استقلال شرطی: روش‌ها و معیارها
  • 18. آزمون‌های مبتنی بر کرنل برای استقلال شرطی
  • 19. مقایسه آزمون‌های مختلف استقلال شرطی
  • 20. مفاهیم پایه تئوری گراف و کاربرد آن در استنتاج علی
  • 21. الگوریتم‌های جستجوی گراف: BFS و DFS
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری ساختاری علی: PC و GES
  • 23. الگوریتم PC: گام به گام
  • 24. الگوریتم GES: گام به گام
  • 25. محدودیت‌های الگوریتم‌های PC و GES
  • 26. معرفی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌های بزرگ
  • 27. استنتاج علی غیرمتمرکز با استفاده از پیام‌رسانی
  • 28. انتشار باور (Belief Propagation) در گراف‌های علی
  • 29. توزیع باور با در نظر گرفتن زمینه
  • 30. اجماع در شبکه‌های علی: روش‌ها و الگوریتم‌ها
  • 31. مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در استنتاج علی
  • 32. مدل‌سازی تعاملات استراتژیک در شبکه‌های علی
  • 33. تعادل نش (Nash Equilibrium) در استنتاج علی
  • 34. طراحی مکانیسم برای استنتاج علی غیرمتمرکز
  • 35. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 36. اعمال حریم خصوصی تفاضلی در استنتاج علی
  • 37. حفظ حریم خصوصی در اشتراک‌گذاری داده‌های زمینه‌ای
  • 38. مکانیسم‌های حریم خصوصی تفاضلی برای جودو کالکولوس
  • 39. استنتاج علی با استفاده از داده‌های مشاهداتی و تجربی
  • 40. ترکیب داده‌های مشاهداتی و تجربی در مدل‌های علی
  • 41. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در استنتاج علی
  • 42. بررسی تاثیر فرضیات بر نتایج استنتاج علی
  • 43. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها
  • 44. استنتاج علی در داده‌های سری زمانی
  • 45. مدل‌های گرافیکی علی برای داده‌های سری زمانی
  • 46. علت و معلول در داده‌های سری زمانی: تکنیک‌ها و چالش‌ها
  • 47. پیش‌بینی علی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 48. استنتاج علی در داده‌های متنی و زبانی
  • 49. استخراج روابط علی از متون: روش‌ها و چالش‌ها
  • 50. تحلیل احساسات و تاثیر آن بر روابط علی
  • 51. کاربرد یادگیری عمیق در استنتاج علی
  • 52. شبکه‌های عصبی علی (Causal Neural Networks)
  • 53. استخراج روابط علی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 54. معرفی چارچوب‌های نرم‌افزاری برای استنتاج علی
  • 55. بسته نرم‌افزاری DoWhy: راهنما و مثال‌ها
  • 56. بسته نرم‌افزاری CausalML: راهنما و مثال‌ها
  • 57. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی برای استنتاج علی (Python, R)
  • 58. مثال‌های عملی استنتاج علی در علم داده
  • 59. استنتاج علی در بازاریابی: بهینه‌سازی کمپین‌ها
  • 60. استنتاج علی در پزشکی: تشخیص و درمان بیماری‌ها
  • 61. استنتاج علی در اقتصاد: سیاست‌گذاری و پیش‌بینی
  • 62. استنتاج علی در علوم اجتماعی: تحلیل رفتارهای اجتماعی
  • 63. چالش‌های اخلاقی در استنتاج علی
  • 64. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در سیستم‌های استنتاج علی
  • 65. سوگیری و تبعیض در الگوریتم‌های استنتاج علی
  • 66. تفسیرپذیری و قابلیت توضیح (Explainability) در استنتاج علی
  • 67. متا یادگیری (Meta-learning) برای استنتاج علی
  • 68. انتقال دانش (Transfer Learning) در استنتاج علی
  • 69. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در استنتاج علی
  • 70. استنتاج علی در محیط‌های پویا و در حال تغییر
  • 71. مدل‌های علی تطبیقی (Adaptive Causal Models)
  • 72. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای استنتاج علی
  • 73. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های علی
  • 74. استنتاج علی در داده‌های چند وجهی (Multi-modal Data)
  • 75. ادغام داده‌های متنی، تصویری و صوتی در مدل‌های علی
  • 76. چالش‌های پردازش داده‌های چند وجهی در استنتاج علی
  • 77. استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge) در استنتاج علی
  • 78. ترکیب دانش با داده‌ها در مدل‌های علی
  • 79. روش‌های استخراج دانش دامنه و کاربرد آن
  • 80. ارزیابی مدل‌های استنتاج علی: معیارها و روش‌ها
  • 81. اعتبارسنجی مدل‌های علی با استفاده از داده‌های جدید
  • 82. بررسی صحت و دقت نتایج استنتاج علی
  • 83. مقایسه مدل‌های مختلف استنتاج علی
  • 84. استنتاج علی counterfactual (ضدواقع) و کاربردهای آن
  • 85. بررسی سناریوهای جایگزین با استفاده از مدل‌های علی
  • 86. تصمیم‌گیری بر اساس استنتاج counterfactual
  • 87. کاربرد استنتاج counterfactual در سیاست‌گذاری
  • 88. مقدمه‌ای بر نظریه مداخلات (Intervention Theory)
  • 89. انواع مداخلات: سخت و نرم
  • 90. تخمین اثرات مداخلات با استفاده از جودو کالکولوس
  • 91. استنتاج علی در شبکه‌های اجتماعی
  • 92. تحلیل تاثیرات شبکه‌ای بر رفتار افراد
  • 93. شناسایی رهبران فکری (Influencers) در شبکه‌های اجتماعی
  • 94. مدل‌سازی انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 95. پیشرفت‌های اخیر در جودو کالکولوس
  • 96. کاربردهای جدید جودو کالکولوس در داده‌های پیچیده
  • 97. چالش‌های پیش روی استنتاج علی و راه‌حل‌های پیشنهادی
  • 98. آینده استنتاج علی: روندهای نوظهور و تحقیقات آتی
  • 99. جمع‌بندی و مرور مطالب دوره
  • 100. منابع و مراجع تکمیلی برای استنتاج علی

📚 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 کشف علی غیرمتمرکز: تحلیل داده‌های وابسته به زمینه با جودو کالکولوس”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا