, ,

کتاب مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

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 مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

موضوع کلی: مهندسی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین 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. مقدمه‌ای بر مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مراحل چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
  • 5. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
  • 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 8. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 9. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
  • 10. مبانی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 11. الگوریتم‌های رگرسیون خطی
  • 12. الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک
  • 13. مبانی طبقه‌بندی
  • 14. الگوریتم‌های درخت تصمیم
  • 15. الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. الگوریتم‌های K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 17. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 18. الگوریتم K-Means
  • 19. الگوریتم DBSCAN
  • 20. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 21. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 22. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 23. تابع هزینه (Loss Function)
  • 24. بهینه‌سازها (Optimizers): گرادیان کاهشی
  • 25. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 28. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 29. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 30. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در AWS
  • 31. معرفی Amazon SageMaker
  • 32. ایجاد محیط توسعه SageMaker
  • 33. استفاده از نوت‌بوک‌های SageMaker
  • 34. مبانی تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 35. استفاده از SageMaker برای آموزش مدل‌های سفارشی
  • 36. آموزش مدل با استفاده از الگوریتم‌های داخلی SageMaker
  • 37. مدیریت داده‌ها در SageMaker
  • 38. ذخیره‌سازی داده‌ها با Amazon S3
  • 39. استفاده از Amazon EMR برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 40. یکپارچه‌سازی SageMaker با Amazon EMR
  • 41. مدیریت و ردیابی آزمایش‌های آموزش مدل
  • 42. استفاده از SageMaker Experiments
  • 43. ثبت معیارها و پارامترهای مدل
  • 44. مقایسه نتایج آزمایش‌های مختلف
  • 45. تنظیم هایپرپارامتر خودکار در SageMaker
  • 46. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 47. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 48. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 49. استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌تر برای آموزش
  • 50. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در SageMaker
  • 51. استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 52. آموزش توزیع شده (Distributed Training)
  • 53. مدل‌های یادگیری تقویتی در AWS
  • 54. معرفی Amazon SageMaker Reinforcement Learning
  • 55. تنظیم محیط یادگیری تقویتی
  • 56. آموزش عامل (Agent) یادگیری تقویتی
  • 57. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 58. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 59. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 60. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 61. دقت، صحت، بازیابی (Precision, Recall)
  • 62. امتیاز F1
  • 63. منحنی ROC و AUC
  • 64. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 65. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 66. استفاده از SageMaker Clarify
  • 67. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
  • 68. تحلیل انحراف (Bias) در مدل‌ها
  • 69. عیب‌یابی و بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 70. تشخیص و رفع بیش‌برازش (Overfitting)
  • 71. تشخیص و رفع کم‌برازش (Underfitting)
  • 72. تکنیک‌های تنظیم مدل
  • 73. تنظیم نرخ یادگیری
  • 74. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
  • 75. تنظیم تعداد اپوک (Epochs)
  • 76. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 77. L1 و L2 Regularization
  • 78. Dropout
  • 79. Early Stopping
  • 80. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 81. استفاده از SageMaker Model Registry
  • 82. ردیابی مدل‌های آموزش دیده
  • 83. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌ها
  • 84. سازگاری مدل‌ها با محیط عملیاتی
  • 85. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 86. کاربرد انتقال یادگیری در مسائل مختلف
  • 87. آموزش مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 88. آموزش مدل‌های تشخیص چهره
  • 89. آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 90. مبانی پردازش زبان طبیعی
  • 91. مدل‌های زبانی آماری
  • 92. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 93. استفاده از SageMaker برای NLP
  • 94. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 95. آموزش مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 96. آموزش مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 97. آموزش مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 98. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در صنعت
  • 99. مطالعه موردی: پیش‌بینی فروش
  • 100. مطالعه موردی: تشخیص تقلب

📚 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 مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS”

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

پیمایش به بالا