کتاب معماری نرم‌افزار: Applying Machine Learning for Fraud Detection in Financial Institutions
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: Applying Machine Learning for Fraud Detection in Financial Institutions

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000260 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری نرم‌افزار: Applying Machine Learning for Fraud Detection in Financial Institutions

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری نرم‌افزار
  • 2. مفاهیم اولیه سیستم‌های توزیع‌شده
  • 3. اصول طراحی نرم‌افزار
  • 4. الگوهای طراحی (Design Patterns)
  • 5. معرفی SOLID Principles
  • 6. اصول مهندسی نرم‌افزار
  • 7. آشنایی با UML و نمودارهای آن
  • 8. مدل‌سازی معماری نرم‌افزار
  • 9. معماری‌های لایه ای (Layered Architectures)
  • 10. معماری کلاینت-سرور (Client-Server Architecture)
  • 11. معماری میکروسرویس (Microservices Architecture)
  • 12. معماری مبتنی بر رویداد (Event-Driven Architecture)
  • 13. معماری منولیث (Monolithic Architecture)
  • 14. مقایسه معماری‌های مختلف
  • 15. آشنایی با زبان Python
  • 16. نصب و راه‌اندازی Python و محیط توسعه
  • 17. مبانی برنامه‌نویسی Python
  • 18. کتابخانه‌های ضروری Python برای یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 19. آشنایی با NumPy
  • 20. آشنایی با Pandas
  • 21. آشنایی با Matplotlib
  • 22. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 23. انواع یادگیری ماشین (Supervised, Unsupervised, Reinforcement)
  • 24. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Regression, Classification, Clustering)
  • 25. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 26. انتخاب و آماده‌سازی داده‌ها
  • 27. پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)
  • 28. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 29. آشنایی با TensorFlow و Keras
  • 30. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 31. مفاهیم شبکه‌های عصبی
  • 32. آشنایی با Scikit-learn
  • 33. شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 34. داده‌های تراکنش مالی و ویژگی‌های آن‌ها
  • 35. مبانی تشخیص تقلب
  • 36. روش‌های تشخیص تقلب مبتنی بر قوانین (Rule-Based Fraud Detection)
  • 37. روش‌های تشخیص تقلب مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 38. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 39. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (Isolation Forest, One-Class SVM)
  • 40. تشخیص تقلب با استفاده از رگرسیون
  • 41. تشخیص تقلب با استفاده از طبقه‌بندی
  • 42. تشخیص تقلب با استفاده از خوشه‌بندی
  • 43. ارزیابی مدل‌های تشخیص تقلب
  • 44. شاخص‌های ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score, AUC)
  • 45. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 46. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 47. تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
  • 48. شناسایی الگوهای رفتاری مشکوک
  • 49. مدل‌سازی رفتار کاربران
  • 50. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
  • 51. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 52. پیاده‌سازی تشخیص تقلب در مقیاس بزرگ
  • 53. چالش‌های داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 54. استفاده از Hadoop و Spark
  • 55. فریمورک‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 56. آشنایی با پایگاه‌های داده NoSQL
  • 57. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها
  • 58. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. استفاده از Docker و Kubernetes
  • 60. آشنایی با CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 61. مانیتورینگ و پایش مدل‌ها
  • 62. امنیت در معماری نرم‌افزار
  • 63. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 64. اصول رمزنگاری
  • 65. شناسایی و مقابله با حملات
  • 66. جلوگیری از حملات SQL injection
  • 67. طراحی معماری امن
  • 68. ارتباطات امن
  • 69. استفاده از API ها
  • 70. طراحی API های امن
  • 71. مستندسازی API
  • 72. مدیریت خطا و استثناها
  • 73. مدیریت لاگ‌ها
  • 74. نظارت بر سیستم و هشدارها
  • 75. نحوه برخورد با داده‌های نامتعادل
  • 76. روش‌های مواجهه با داده‌های گمشده
  • 77. مقایسه و انتخاب بهترین الگوریتم‌ها
  • 78. فاکتورهای مؤثر بر انتخاب الگوریتم
  • 79. بهبود عملکرد مدل
  • 80. افزایش سرعت آموزش و پیش‌بینی
  • 81. مدیریت ریسک در تشخیص تقلب
  • 82. اهمیت تفسیرپذیری مدل
  • 83. ابزارهای تفسیر مدل (SHAP, LIME)
  • 84. مقررات و قوانین مربوط به تشخیص تقلب
  • 85. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 86. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص تقلب (end-to-end)
  • 87. معماری سیستم تشخیص تقلب
  • 88. اجزای سیستم تشخیص تقلب
  • 89. رابط کاربری و تجربه کاربری
  • 90. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود سیستم‌های مالی
  • 91. آینده تشخیص تقلب و هوش مصنوعی
  • 92. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 93. بهترین روش‌های ارزیابی مداوم
  • 94. بروزرسانی مدل‌ها و داده‌ها
  • 95. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 96. استفاده از یادگیری فدراسیونی (Federated Learning)
  • 97. مدل‌سازی با داده‌های گراف
  • 98. معرفی شبکه‌های GNN
  • 99. آشنایی با کتابخانه‌های تشخیص تقلب
  • 100. مقایسه ابزارهای موجود برای 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 معماری نرم‌افزار: Applying Machine Learning for Fraud Detection in Financial Institutions”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا