, ,

کتاب به‌کارگیری یادگیری ماشین برای کشف الگوهای پنهان

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 به‌کارگیری یادگیری ماشین برای کشف الگوهای پنهان

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: معاملات الگوریتمی مبتنی بر شناسایی الگو

🎓 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 و کاربردهای آن
  • 2. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 3. مفاهیم اساسی: داده، ویژگی، نمونه، برچسب
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی، نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 5. مهندسی ویژگی: انتخاب و ایجاد ویژگی‌های مؤثر
  • 6. تقسیم داده‌ها: مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 7. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت، صحت، بازیابی و امتیاز F1
  • 8. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 9. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 10. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 11. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: درخت تصمیم
  • 12. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: جنگل تصادفی
  • 13. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 14. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 16. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 17. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 18. روش‌های کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 19. روش‌های کاهش ابعاد: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 21. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
  • 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل احساسات متنی
  • 25. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متن
  • 26. مدل‌سازی موضوعی: تشخیص موضوعات پنهان در متون
  • 27. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 28. فیلترینگ مشارکتی و مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 30. کاربرد تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری
  • 31. تشخیص تقلب (Fraud Detection)
  • 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 35. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 36. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 37. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 38. کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 39. کاربرد یادگیری عمیق در تولید متن
  • 40. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 41. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 42. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 45. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه‌های مختلف
  • 46. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی
  • 48. استنتاج علّی با استفاده از داده‌ها
  • 49. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 50. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 51. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 52. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 53. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش سیگنال
  • 54. پردازش سیگنال‌های صوتی با یادگیری ماشین
  • 55. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص پزشکی
  • 56. یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی
  • 57. تشخیص الگو در داده‌های ژنتیکی
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توضیح‌پذیر (XAI)
  • 59. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 60. شفافیت و اعتماد در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 61. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 62. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 63. روش‌های کاهش سوگیری در یادگیری ماشین
  • 64. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 65. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 66. حملات متخاصم به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 68. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 69. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک
  • 70. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 71. یادگیری ماشین در سیستم‌های مدیریت منابع
  • 72. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری ماشین
  • 73. یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 74. پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 75. یادگیری ماشین در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 76. بهینه‌سازی ترافیک با یادگیری ماشین
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امور مالی
  • 78. پیش‌بینی بازده سهام
  • 79. مدیریت ریسک با یادگیری ماشین
  • 80. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 81. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تأمین
  • 82. یادگیری ماشین در خدمات شهری
  • 83. مدیریت پسماند با یادگیری ماشین
  • 84. یادگیری ماشین در آموزش و پرورش
  • 85. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 87. پایش سلامت از راه دور
  • 88. کاربرد یادگیری ماشین در حقوق و قضایا
  • 89. تحلیل اسناد حقوقی
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه انرژی
  • 91. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 92. بهینه‌سازی تولید انرژی
  • 93. یادگیری ماشین در تحقیقات علمی
  • 94. کشف دارو با یادگیری ماشین
  • 95. تحلیل داده‌های علمی بزرگ
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه گردشگری
  • 97. پیش‌بینی رفتار مسافران
  • 98. بهینه‌سازی خدمات گردشگری
  • 99. یادگیری ماشین در مدیریت بحران
  • 100. پیش‌بینی و مدیریت بلایای طبیعی

📚 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 به‌کارگیری یادگیری ماشین برای کشف الگوهای پنهان”

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

پیمایش به بالا