, ,

کتاب هوش مصنوعی و معماری تجربی

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 هوش مصنوعی و معماری تجربی

موضوع کلی: تاریخ و نظریه معماری

موضوع میانی: معماری و 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 و داده‌کاوی
  • 2. معماری تجربی و طراحی آزمایش
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 4. مبانی یادگیری نظارت‌شده
  • 5. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 6. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 7. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. یادگیری نظارت‌نشده
  • 10. خوشه‌بندی K-Means
  • 11. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 12. تقویت‌کننده گرادیان (Gradient Boosting)
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 15. توابع فعال‌سازی
  • 16. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 20. شبکه‌های تولیدی تخاصمی (GAN)
  • 21. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. مدل‌سازی زبانی
  • 23. تحلیل احساسات
  • 24. ترجمه ماشینی
  • 25. خلاصه‌سازی متن
  • 26. استخراج اطلاعات
  • 27. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 28. مبانی معماری تجربی
  • 29. انواع طرح‌های آزمایشی
  • 30. طراحی عامل و عوامل
  • 31. طراحی عاملی کامل
  • 32. طرح‌های عاملی کسری
  • 33. طراحی بلوکی تصادفی
  • 34. طراحی بلوکی لاتین
  • 35. آزمایش‌های میدانی
  • 36. آزمایش‌های A/B و A/B/n
  • 37. آزمایش‌های چندبازویی (Multi-armed Bandits)
  • 38. طراحی متوالی (Sequential Design)
  • 39. طراحی هرم (Pyramidal Design)
  • 40. طراحی افزایشی (Incremental Design)
  • 41. طراحی پاسخ سطح (Response Surface Design)
  • 42. طراحی اکتشافی (Exploratory Design)
  • 43. طراحی بهینه‌سازی (Optimization Design)
  • 44. ارزیابی و سنجش نتایج تجربی
  • 45. معیارهای ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 46. دقت، صحت، یادآوری و امتیاز F1
  • 47. منحنی ROC و AUC
  • 48. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 49. تست‌های آماری برای مقایسه مدل‌ها
  • 50. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 51. آزمون t-Student
  • 52. آزمون ویلکاکسون
  • 53. آزمون مان-ویتنی
  • 54. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI)
  • 55. تفسیرپذیری محلی و سراسری
  • 56. روش‌های LIME و SHAP
  • 57. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
  • 58. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 59. حریم خصوصی داده‌ها
  • 60. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 61. شفافیت و پاسخگویی
  • 62. کاربرد هوش مصنوعی در معماری تجربی
  • 63. بهینه‌سازی طراحی محصولات
  • 64. پیش‌بینی رفتار کاربران
  • 65. شخصی‌سازی تجربیات
  • 66. تست و اعتبارسنجی رابط‌های کاربری
  • 67. شناسایی الگوهای رفتاری
  • 68. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایش‌ها
  • 69. ایجاد مدل‌های پیش‌بینانه
  • 70. مدیریت ریسک در طراحی تجربی
  • 71. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 72. جمع‌آوری و پاکسازی داده
  • 73. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 74. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 75. کاهش ابعاد
  • 76. مدیریت پایگاه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 77. پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 78. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 79. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ (Big Data Storage)
  • 80. معماری داده‌های بزرگ
  • 81. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 82. Spark و Hadoop
  • 83. مبانی یادگیری تقویتی
  • 84. فرآیند یادگیری تقویتی
  • 85. تابع پاداش و جریمه
  • 86. عامل و محیط
  • 87. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 88. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 89. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 91. بهینه‌سازی رباتیک
  • 92. کنترل سیستم‌های پویا
  • 93. مدیریت منابع
  • 94. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی
  • 95. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 96. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 97. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 98. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 99. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در علم و مهندسی

📚 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 هوش مصنوعی و معماری تجربی”

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

پیمایش به بالا