, ,

کتاب جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های ساختار یافته

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 جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های ساختار یافته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری نظارت نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 8. پاکسازی داده‌ها
  • 9. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 10. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 11. انتخاب ویژگی
  • 12. کاهش ابعاد
  • 13. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 14. تحلیل تمایز خطی (LDA)
  • 15. مدل‌های خطی برای طبقه‌بندی
  • 16. رگرسیون لجستیک
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. مدل‌های خطی برای رگرسیون
  • 19. رگرسیون خطی ساده
  • 20. رگرسیون خطی چندگانه
  • 21. مدل‌های مبتنی بر درخت
  • 22. درخت‌های تصمیم
  • 23. جنگل‌های تصادفی
  • 24. تقویت گرادیان
  • 25. مدل‌های مبتنی بر همسایگی
  • 26. K-نزدیک‌ترین همسایگان (KNN)
  • 27. مدل‌های بیزی
  • 28. طبقه بندی بیز ساده (Naive Bayes)
  • 29. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 31. توابع فعال‌سازی
  • 32. پس‌انتشار خطا
  • 33. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 36. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 37. مدل‌های زبانی
  • 38. تعبیه کلمات (Word Embeddings)
  • 39. تحلیل احساسات
  • 40. مدل‌سازی موضوعی
  • 41. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. فیلترینگ مشارکتی
  • 43. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 44. یادگیری ترکیبی
  • 45. مدل‌های آماری برای یادگیری
  • 46. احتمال و آمار در یادگیری ماشین
  • 47. توزیع‌های احتمال
  • 48. آزمون فرض
  • 49. بایاس و واریانس
  • 50. بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 52. تنظیم هایپرپارامترها
  • 53. بهینه‌سازی مدل
  • 54. تابع هزینه (Cost Function)
  • 55. نزول گرادیان (Gradient Descent)
  • 56. بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 57. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 58. دقت (Accuracy)
  • 59. صحت (Precision)
  • 60. بازیابی (Recall)
  • 61. امتیاز F1
  • 62. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 63. منحنی ROC و AUC
  • 64. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 65. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 66. خطای میانگین مطلق (MAE)
  • 67. ضریب تعیین (R-squared)
  • 68. مدل‌های یادگیری بدون نظارت
  • 69. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 70. K-Means
  • 71. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 72. DBSCAN
  • 73. کاهش ابعاد برای یادگیری بدون نظارت
  • 74. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 75. توزیع یکنواخت مجزا (UMAP)
  • 76. اتوانکودرها (Autoencoders)
  • 77. مدل‌سازی مولد
  • 78. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 79. مدل‌های زبانی متنی
  • 80. یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 81. تشخیص اشیاء
  • 82. تقسیم‌بندی تصویر
  • 83. تولید تصویر
  • 84. یادگیری عمیق در پردازش صدا
  • 85. شناخت گفتار
  • 86. تولید صدا
  • 87. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 88. فرایندهای تصمیم مارکوف (MDP)
  • 89. برنامه‌ریزی پویا
  • 90. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 91. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 92. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 93. الگوریتم‌های Q-Learning عمیق
  • 94. کاربردها در دنیای واقعی
  • 95. یادگیری ماشین در پزشکی
  • 96. یادگیری ماشین در امور مالی
  • 97. یادگیری ماشین در بازاریابی
  • 98. یادگیری ماشین در صنعت
  • 99. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 100. سوگیری در الگوریتم‌ها

📚 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 جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های ساختار یافته”

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

پیمایش به بالا