کتاب آموزش زبان‌های برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین (Machine Learning) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب آموزش زبان‌های برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین (Machine Learning)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: زبان‌های برنامه‌نویسی**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی و کامپیوتر
• 2. مفاهیم پایه الگوریتم و فلوچارت
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون
• 4. اولین برنامه پایتون: Hello World
• 5. متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها در پایتون
• 6. ورودی و خروجی در پایتون
• 7. ساختارهای کنترلی: شرط‌ها (if/else)
• 8. ساختارهای کنترلی: حلقه‌ها (for/while)
• 9. توابع: تعریف و فراخوانی
• 10. توابع: آرگومان‌ها و مقادیر بازگشتی
• 11. مدیریت خطاها و استثناها (Try-Except)
• 12. رشته‌ها و عملیات روی آن‌ها
• 13. لیست‌ها: معرفی و عملیات پایه
• 14. لیست‌های پیشرفته و تو در تو
• 15. تاپل‌ها: معرفی و کاربردها
• 16. مجموعه‌ها (Sets): معرفی و عملیات
• 17. دیکشنری‌ها: معرفی و عملیات پایه
• 18. درک بهتر دیکشنری‌ها و کاربردها
• 19. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن
• 20. مفهوم ماژول‌ها و پکیج‌ها در پایتون
• 21. معرفی اصول شی‌گرایی (OOP)
• 22. کلاس‌ها و اشیاء: تعریف و ایجاد
• 23. متدها و ویژگی‌ها (Attributes)
• 24. وراثت (Inheritance)
• 25. چندریختی (Polymorphism)
• 26. انتزاع (Abstraction) و کپسوله‌سازی (Encapsulation)
• 27. دکوراتورها و ژنراتورها در پایتون
• 28. برنامه‌نویسی تابعی در پایتون
• 29. مدیریت زمان و تاریخ در پایتون
• 30. معرفی ساختار داده‌ها
• 31. آرایه‌ها و پیاده‌سازی ساده آن‌ها
• 32. لیست پیوندی (Linked List)
• 33. پشته (Stack) و صف (Queue)
• 34. درخت‌ها: مفاهیم پایه
• 35. درخت‌های جستجوی دودویی (BST)
• 36. گراف‌ها: مفاهیم و نمایش
• 37. معرفی الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی
• 38. الگوریتم‌های جستجو: خطی و دودویی
• 39. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: حبابی، انتخابی، درجی
• 40. الگوریتم‌های مرتب‌سازی پیشرفته: ادغامی، سریع
• 41. بازگشت (Recursion) و کاربردهای آن
• 42. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
• 43. مقدمه‌ای بر NumPy برای محاسبات عددی
• 44. آرایه‌های NumPy: ایجاد و عملیات پایه
• 45. ایندکس‌گذاری و برش آرایه‌های NumPy
• 46. عملیات ریاضی با NumPy
• 47. معرفی Pandas و ساختار داده DataFrame
• 48. ایجاد و دستکاری DataFrame
• 49. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در Pandas
• 50. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها (Groupby)
• 51. ترکیب و ادغام DataFrameها
• 52. کار با داده‌های از دست رفته (Missing Data)
• 53. پاکسازی داده‌ها با Pandas
• 54. معرفی Matplotlib برای بصری‌سازی داده‌ها
• 55. نمودارهای خطی و پراکندگی
• 56. نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
• 57. سفارشی‌سازی نمودارها
• 58. معرفی Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
• 59. نمودارهای توزیع و رابطه‌ای
• 60. نمودارهای آماری و شبکه‌ای
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 62. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بی‌نظارت، تقویتی
• 63. مراحل یک پروژه یادگیری ماشین
• 64. داده‌ها در یادگیری ماشین: انواع و ویژگی‌ها
• 65. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و فرمت‌بندی
• 66. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 67. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 68. کاهش ابعاد: PCA و کاربردها
• 69. معرفی Scikit-learn: کتابخانه اصلی ML در پایتون
• 70. رگرسیون خطی ساده
• 71. رگرسیون خطی چندگانه
• 72. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارها
• 73. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 74. درک طبقه‌بندی و معیارها
• 75. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
• 76. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 77. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 78. کا نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors - K-NN)
• 79. K-Means برای خوشه‌بندی
• 80. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 81. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 82. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی، F1)
• 83. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 84. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 85. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 86. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 87. انتخاب مدل و پایپ‌لاین‌های ML
• 88. معرفی مدل‌های آنسامبل (Ensemble Learning)
• 89. تقویت‌گرادیان (Gradient Boosting) و XGBoost
• 90. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 91. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
• 92. پرسپترون چندلایه (Multilayer Perceptron - MLP)
• 93. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 94. پس‌انتشار خطا (Backpropagation) و بهینه‌سازها
• 95. معرفی Keras و TensorFlow
• 96. ساخت اولین شبکه عصبی با Keras
• 97. شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks - CNN)
• 98. کاربرد CNN در بینایی ماشین
• 99. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN) و کاربردها
• 100. ملاحظات اخلاقی و چالش‌ها در یادگیری ماشین

📚 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