, ,

کتاب الگوریتم ژنتیک در تشخیص الگو: از مبانی تا کاربردها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 الگوریتم ژنتیک در تشخیص الگو: از مبانی تا کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های تکاملی و یادگیری الگو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. چیستی تشخیص الگو: مفاهیم و ضرورت‌ها
  • 3. انواع الگوها و چالش‌های تشخیص آن‌ها
  • 4. مروری بر مسائل بهینه‌سازی در هوش مصنوعی
  • 5. الگوریتم‌های جستجوی سنتی و محدودیت‌های آن‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تکاملی: الهامات طبیعی
  • 7. تاریخچه و تحولات الگوریتم‌های ژنتیک
  • 8. اصول اساسی تکامل داروین و ترجمان آن به GA
  • 9. ساختار کلی یک الگوریتم ژنتیک
  • 10. نمایش (کدینگ) کروموزوم‌ها: باینری و حقیقی
  • 11. نمایش کروموزوم‌ها: جایگشتی و درختی
  • 12. جمعیت اولیه: روش‌های تولید و اهمیت آن
  • 13. تابع برازش: قلب الگوریتم ژنتیک
  • 14. طراحی توابع برازش برای مسائل مختلف
  • 15. انتخاب (Selection): مکانیزم‌های بقا
  • 16. انتخاب چرخ رولت و چرخ رولت تصادفی یکنواخت (SUS)
  • 17. انتخاب تورنمنت و رتبه‌ای
  • 18. عملگر ترکیب (Crossover) تک نقطه‌ای
  • 19. عملگر ترکیب دو نقطه‌ای و چند نقطه‌ای
  • 20. عملگر ترکیب یکنواخت (Uniform Crossover)
  • 21. عملگر ترکیب حسابی و BLX-alpha
  • 22. عملگر جهش (Mutation): تنوع‌بخشی ژنتیکی
  • 23. جهش بیتی و جهش گوسی
  • 24. جهش معکوس‌سازی و جهش جابه‌جایی
  • 25. پارامترهای اصلی الگوریتم ژنتیک: نرخ‌ها و اندازه جمعیت
  • 26. چرخه تکراری الگوریتم ژنتیک: از تولید تا تکامل
  • 27. معیارهای توقف الگوریتم ژنتیک
  • 28. ارزیابی عملکرد الگوریتم ژنتیک
  • 29. مفهوم نخبگان (Elitism) در الگوریتم ژنتیک
  • 30. همگرایی زودرس و راه‌های غلبه بر آن
  • 31. مفهوم سکون (Stagnation) و مدیریت آن
  • 32. الگوریتم ژنتیک با کدینگ حقیقی (Real-coded GA)
  • 33. الگوریتم ژنتیک با کدینگ ترتیب‌بندی (Permutation-based GA)
  • 34. الگوریتم ژنتیک موازی و توزیع‌شده
  • 35. الگوریتم ژنتیک چند جمعیتی
  • 36. الگوریتم ژنتیک هم تکاملی (Co-evolutionary GA)
  • 37. الگوریتم ژنتیک تطبیقی (Adaptive GA)
  • 38. الگوریتم‌های ممیتیک (Memetic Algorithms): ترکیب GA و جستجوی محلی
  • 39. الگوریتم ژنتیک برای مسائل چند هدفه: مقدمه
  • 40. مفهوم جبهه پارتو و بهینگی پارتو
  • 41. NSGA-II: یک الگوریتم ژنتیک چند هدفه قدرتمند
  • 42. اصول استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 43. انتخاب ویژگی (Feature Selection): یک مسئله بهینه‌سازی
  • 44. چالش‌های انتخاب ویژگی در تشخیص الگو
  • 45. روش‌های پوششی (Wrapper) برای انتخاب ویژگی
  • 46. روش‌های فیلتری (Filter) برای انتخاب ویژگی
  • 47. روش‌های ترکیبی (Hybrid) برای انتخاب ویژگی
  • 48. مدل‌سازی مسئله انتخاب ویژگی برای الگوریتم ژنتیک
  • 49. کدینگ کروموزوم برای انتخاب ویژگی
  • 50. طراحی تابع برازش برای انتخاب ویژگی با GA
  • 51. پیاده‌سازی GA برای انتخاب زیرمجموعه بهینه ویژگی‌ها
  • 52. مطالعه موردی: انتخاب ویژگی برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 53. مطالعه موردی: انتخاب ویژگی برای تشخیص دست‌نوشته
  • 54. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): PCA و LDA
  • 55. نقش GA در کاهش ابعاد غیرخطی
  • 56. طبقه‌بندی (Classification): انواع و رویکردها
  • 57. ارزیابی عملکرد طبقه‌بندی‌کننده‌ها: معیارها
  • 58. الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی پارامترهای طبقه‌بندی‌کننده‌ها
  • 59. بهینه‌سازی ماشین بردار پشتیبان (SVM) با GA
  • 60. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی با GA: وزن‌ها و ساختار
  • 61. تکامل قوانین طبقه‌بندی (Rule Induction) با GA
  • 62. سیستم‌های فازی ژنتیکی در تشخیص الگو
  • 63. درختان تصمیم و بهینه‌سازی آن‌ها با GA
  • 64. مطالعه موردی: طراحی یک طبقه‌بندی‌کننده سرطان با GA
  • 65. مطالعه موردی: طبقه‌بندی متن با استفاده از GA
  • 66. خوشه‌بندی (Clustering): کشف ساختار در داده‌ها
  • 67. مسائل خوشه‌بندی به عنوان مسئله بهینه‌سازی
  • 68. کدینگ کروموزوم برای مسائل خوشه‌بندی
  • 69. توابع برازش برای خوشه‌بندی با GA
  • 70. الگوریتم ژنتیک برای خوشه‌بندی K-means
  • 71. الگوریتم ژنتیک برای خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 72. مطالعه موردی: خوشه‌بندی داده‌های ژنتیکی با GA
  • 73. مطالعه موردی: خوشه‌بندی مشتریان با GA
  • 74. تطبیق الگو (Pattern Matching) و GA
  • 75. تشخیص اشیاء (Object Detection) و نقش GA
  • 76. بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation) با GA
  • 77. تشخیص لبه‌ها (Edge Detection) با GA
  • 78. بازسازی تصویر (Image Reconstruction) با GA
  • 79. تشخیص چهره و GA: رویکردهای اولیه
  • 80. تشخیص اثر انگشت و GA: بهینه‌سازی تطبیق
  • 81. الگوریتم ژنتیک در پردازش سیگنال: کاربردها
  • 82. الگوریتم‌های ژنتیک در رباتیک: مسیر‌یابی و کنترل
  • 83. برنامه‌ریزی ژنتیک (Genetic Programming) و تشخیص الگو
  • 84. GP برای تولید برنامه‌های تشخیص الگو
  • 85. سیستم‌های فازی-ژنتیکی برای تشخیص الگو: پیشرفته
  • 86. ترکیب الگوریتم‌های ژنتیک با یادگیری تقویتی
  • 87. استفاده از GA در شبکه‌های GAN
  • 88. طراحی خودکار مدل‌های یادگیری عمیق با GA (AutoML)
  • 89. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از GA در AI
  • 90. چالش‌ها و محدودیت‌های الگوریتم‌های ژنتیک
  • 91. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های پیاده‌سازی GA (Python/Java)
  • 92. ابزارهای تجسم و تحلیل نتایج GA
  • 93. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین با GA
  • 94. بررسی مقالات اخیر در زمینه GA و تشخیص الگو
  • 95. کاربردهای GA در پزشکی و بیوانفورماتیک
  • 96. کاربردهای GA در مهندسی و صنعت
  • 97. راهنمای عملی برای طراحی و پیاده‌سازی یک GA
  • 98. نکات حرفه‌ای برای تنظیم و بهینه‌سازی GA
  • 99. مسیرهای تحقیقاتی آینده در GA و تشخیص الگو
  • 100. جمع‌بندی دوره 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب الگوریتم ژنتیک در تشخیص الگو: از مبانی تا کاربردها”

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

پیمایش به بالا