کتاب Node.js Machine Learning Libraries: کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Node.js Machine Learning Libraries: کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر Node.js
• 3. چرا Node.js برای یادگیری ماشین؟
• 4. نصب Node.js و NPM/Yarn
• 5. راه‌اندازی محیط توسعه Node.js
• 6. مبانی Node.js: رویدادها و Callbacks
• 7. مبانی Node.js: Promises و Async/Await
• 8. ماژول‌ها در Node.js
• 9. مدیریت پکیج‌ها با NPM/Yarn
• 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js
• 11. معرفی TensorFlow.js
• 12. نصب TensorFlow.js
• 13. مبانی TensorFlow.js: Tensors
• 14. عملیات پایه با Tensors
• 15. توابع ریاضی در TensorFlow.js
• 16. ایجاد مدل‌های ساده با TensorFlow.js
• 17. آموزش مدل‌های خطی با TensorFlow.js
• 18. نحوه ذخیره و بارگذاری مدل‌های TensorFlow.js
• 19. معرفی Keras.js (اگرچه کمتر رایج است، برای پوشش جامع)
• 20. مبانی Keras.js
• 21. ایجاد مدل‌های ساده با Keras.js
• 22. آموزش مدل‌های Keras.js
• 23. معرفی Brain.js
• 24. نصب Brain.js
• 25. مبانی Brain.js: شبکه‌های عصبی Feedforward
• 26. آموزش شبکه‌های عصبی با Brain.js
• 27. استفاده از Brain.js برای طبقه‌بندی
• 28. استفاده از Brain.js برای رگرسیون
• 29. مدل‌های پیشرفته‌تر در Brain.js
• 30. معرفی Synaptic
• 31. نصب Synaptic
• 32. مبانی Synaptic: لایه‌ها و نورون‌ها
• 33. ایجاد شبکه‌های عصبی با Synaptic
• 34. آموزش شبکه‌های عصبی با Synaptic
• 35. کاربرد Synaptic در مسائل پیچیده
• 36. جمع‌آوری داده برای یادگیری ماشین
• 37. پیش‌پردازش داده‌ها در Node.js
• 38. پاکسازی داده‌های از دست رفته
• 39. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Scaling)
• 40. نرمال‌سازی داده‌ها (Normalization)
• 41. رمزگذاری داده‌های دسته‌ای (Categorical Encoding)
• 42. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 43. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 44. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 45. خوشه‌بندی (Clustering)
• 46. معرفی K-Means با TensorFlow.js
• 47. پیاده‌سازی K-Means در Node.js
• 48. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 49. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) با TensorFlow.js
• 50. پیاده‌سازی PCA در Node.js
• 51. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
• 52. رگرسیون خطی (Linear Regression)
• 53. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با TensorFlow.js
• 54. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 55. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با TensorFlow.js
• 56. درختان تصمیم (Decision Trees)
• 57. معرفی کتابخانه‌های مرتبط با درختان تصمیم در Node.js (مثال: `decision-tree-js`)
• 58. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
• 59. معرفی کتابخانه‌های مرتبط با SVM در Node.js (مثال: `svmjs`)
• 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN)
• 61. مبانی CNN
• 62. پیاده‌سازی CNN ساده با TensorFlow.js
• 63. آموزش CNN برای تشخیص تصویر
• 64. کاربرد CNN در مسائل بینایی ماشین
• 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 66. مبانی RNN
• 67. پیاده‌سازی RNN ساده با TensorFlow.js
• 68. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 69. شبکه‌های عصبی LSTM و GRU
• 70. پیاده‌سازی LSTM/GRU با TensorFlow.js
• 71. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Node.js
• 72. مبانی NLP
• 73. توکن‌سازی (Tokenization)
• 74. حذف کلمات پرت (Stop Words Removal)
• 75. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتایزاسیون (Lemmatization)
• 76. مدل‌های Bag-of-Words
• 77. مدل‌های TF-IDF
• 78. کاربرد مدل‌های زبان با TensorFlow.js
• 79. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با Node.js
• 80. پیاده‌سازی مدل تحلیل احساسات با TensorFlow.js
• 81. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 82. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 83. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده
• 84. یادگیری عمیق (Deep Learning) در Node.js
• 85. مفاهیم پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 86. بهینه‌سازها (Optimizers) در TensorFlow.js
• 87. تابع هزینه (Loss Functions)
• 88. معیارهای ارزیابی مدل (Evaluation Metrics)
• 89. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 90. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 91. مدیریت Overfitting و Underfitting
• 92. تکنیک‌های Regularization
• 93. تزریق داده (Data Augmentation)
• 94. معرفی مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 95. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای Transfer Learning
• 96. کاربرد TensorFlow.js در مرورگر (Client-side ML)
• 97. کاربرد TensorFlow.js در Node.js (Server-side ML)
• 98. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Node.js
• 99. ساخت API برای مدل‌های ML با Express.js
• 100. ذخیره و بازیابی داده‌ها برای آموزش مداوم

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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