کتاب استخراج قواعد و توضیحات از داده‌ها با رویکرد یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج قواعد و توضیحات از داده‌ها با رویکرد یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری نظارت‌شده و استنتاج الگو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج قواعد از داده‌ها
• 2. مبانی یادگیری ماشین و استنتاج الگو
• 3. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 4. مفهوم توابع و توضیحات تابعی
• 5. یادگیری نظارت‌شده: اصول و مفاهیم
• 6. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 7. مدل‌های خطی برای طبقه‌بندی
• 8. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 9. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 11. هسته‌های (Kernels) در SVM
• 12. درختان تصمیم برای استنتاج الگو
• 13. قوانین انجمنی (Association Rules)
• 14. الگوریتم Apriori برای کشف قواعد انجمنی
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 16. خوشه‌بندی (Clustering) و الگوریتم‌های آن
• 17. K-Means برای خوشه‌بندی داده‌ها
• 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 19. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 20. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 21. یادگیری بازگشتی (Instance-Based Learning)
• 22. نزدیک‌ترین همسایگان (K-Nearest Neighbors)
• 23. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 24. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 25. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 26. نکات عملی در آموزش شبکه‌های عصبی
• 27. اعتبارسنجی مدل‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 28. تکنیک‌های تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 30. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 31. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 32. نمایش متنی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 33. مدل‌های زبانی آماری
• 34. مدل‌های گرافیکی احتمالی
• 35. استنتاج در مدل‌های گرافیکی
• 36. یادگیری از داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 37. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 39. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
• 40. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 41. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 42. معرفی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 44. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 46. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
• 47. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 48. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 49. مفاهیم اساسی در یادگیری عمیق
• 50. معماری‌های پیشرفته در یادگیری عمیق
• 51. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 52. کاربرد GANs در تولید داده
• 53. مباحث پیشرفته در استخراج الگو
• 54. یادگیری فعال (Active Learning)
• 55. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 56. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 57. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه‌های مختلف
• 58. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
• 59. ابزارها و چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 60. معماری سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 61. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 62. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 63. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 64. کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 65. حریم خصوصی و امنیت در یادگیری ماشین
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 71. کاربرد هوش مصنوعی در کشف علمی
• 72. مبانی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 73. روش‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 74. بهینه‌سازی با استفاده از دسته‌های کوچک (Mini-batch)
• 75. نکات کاربردی در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 76. مقدمه‌ای بر استنتاج آماری
• 77. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
• 78. آزمون فرض آماری
• 79. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
• 81. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 82. کاربرد مدل‌های سری زمانی در اقتصاد
• 83. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
• 84. کاربرد HMM در شناسایی الگو
• 85. مبانی یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
• 86. روش Bagging و Random Forests
• 87. روش Boosting و AdaBoost
• 88. روش Boosting و Gradient Boosting Machines
• 89. استفاده از مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
• 90. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 91. تکنیک‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده
• 92. کشف قواعد و الگوهای پنهان
• 93. ارزیابی کیفیت داده‌ها
• 94. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 95. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 96. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 97. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 98. کاربرد یادگیری ماشین در امنیت سایبری
• 99. شناسایی نفوذ و بدافزار
• 100. مدل‌سازی رفتار کاربران

📚 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