, ,

کتاب مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: اصول، روش‌ها و کاربردهای نوین

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: اصول، روش‌ها و کاربردهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی

🎓 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 هوش مصنوعی
  • 2. تاریخچه هوش مصنوعی
  • 3. انواع هوش مصنوعی
  • 4. هوش مصنوعی ضعیف و قوی
  • 5. یادگیری ماشین
  • 6. یادگیری نظارت شده
  • 7. یادگیری نظارت نشده
  • 8. یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 10. ساختار شبکه‌های عصبی
  • 11. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 12. پس‌انتشار خطا
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 14. کاربردهای CNN
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 16. کاربردهای RNN
  • 17. پردازش زبان طبیعی
  • 18. مدل‌های زبانی
  • 19. ترجمه ماشینی
  • 20. تحلیل احساسات
  • 21. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 22. یادگیری عمیق
  • 23. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 24. یادگیری انتقالی
  • 25. یادگیری فدرال
  • 26. یادگیری با داده‌های نامتوازن
  • 27. عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. ارزیابی مدل‌ها
  • 29. متریک‌های ارزیابی
  • 30. اعتبارسنجی متقابل
  • 31. تنظیم ابرپارامترها
  • 32. مهندسی ویژگی
  • 33. انتخاب ویژگی
  • 34. کاهش ابعاد
  • 35. تحلیل مولفه‌های اصلی
  • 36. یادگیری غیرنظارت شده
  • 37. خوشه‌بندی
  • 38. الگوریتم K-Means
  • 39. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 40. کشف قوانین انجمنی
  • 41. محدودیت‌های یادگیری ماشین
  • 42. مواجهه با داده‌های نویزی
  • 43. مدل‌های پیچیده و بیش‌برازش
  • 44. کاهش بیش‌برازش
  • 45. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 46. یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 47. یادگیری خودنظارت شده
  • 48. هوش مصنوعی در مشاغل
  • 49. هوش مصنوعی در سلامت
  • 50. هوش مصنوعی در صنعت
  • 51. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 52. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 53. هوش مصنوعی در مالی
  • 54. هوش مصنوعی در آموزش
  • 55. هوش مصنوعی در بازاریابی
  • 56. هوش مصنوعی در هنر
  • 57. هوش مصنوعی در موسیقی
  • 58. هوش مصنوعی در رباتیک
  • 59. رباتیک و هوش مصنوعی
  • 60. بینایی ماشین
  • 61. تشخیص اشیاء
  • 62. تشخیص چهره
  • 63. تولید تصویر
  • 64. تولید متن
  • 65. تولید کد
  • 66. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 67. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 68. شفافیت در هوش مصنوعی
  • 69. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 70. امنیت هوش مصنوعی
  • 71. حریم خصوصی و هوش مصنوعی
  • 72. تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 73. آینده هوش مصنوعی
  • 74. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 75. هوش مصنوعی فراگیر
  • 76. هوش مصنوعی و اقتصاد
  • 77. هوش مصنوعی و اشتغال
  • 78. هوش مصنوعی و حکمرانی
  • 79. هوش مصنوعی و حقوق
  • 80. هوش مصنوعی و علوم
  • 81. هوش مصنوعی و فلسفه
  • 82. هوش مصنوعی و دین
  • 83. هوش مصنوعی و خانواده
  • 84. هوش مصنوعی و سبک زندگی
  • 85. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 86. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 87. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 88. کاربردهای GANs
  • 89. یادگیری تقویتی عمیق
  • 90. کاربردهای یادگیری تقویتی عمیق
  • 91. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 92. اصول هوش مصنوعی قابل توضیح
  • 93. کاربرد XAI
  • 94. هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 95. هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 96. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 97. مدل‌های ترنسفورمر
  • 98. کاربردهای مدل‌های ترنسفورمر
  • 99. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 100. کاربردهای یادگیری چندوجهی

📚 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 مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: اصول، روش‌ها و کاربردهای نوین”

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

پیمایش به بالا