سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب برنامه‌نویسی شیءگرا در حوزه‌های خاص: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین

کتاب برنامه‌نویسی شیءگرا در حوزه‌های خاص: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 برنامه‌نویسی شیءگرا در حوزه‌های خاص: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
  • 2. مفاهیم اصلی OOP
  • 3. کلاس‌ها و اشیاء
  • 4. خاصیت و متد
  • 5. کپسوله‌سازی (Encapsulation)
  • 6. انتزاع (Abstraction)
  • 7. وراثت (Inheritance)
  • 8. چندریختی (Polymorphism)
  • 9. دستور زبان زبان‌های برنامه‌نویسی شیءگرا (مانند Python)
  • 10. مفاهیم پیشرفته OOP
  • 11. کلاس‌های انتزاعی (Abstract Classes)
  • 12. اینترفیس‌ها (Interfaces)
  • 13. متدهای استاتیک (Static Methods)
  • 14. ویژگی‌های استاتیک (Static Properties)
  • 15. متدهای ویژه (Special Methods/Magic Methods)
  • 16. الگوهای طراحی (Design Patterns)
  • 17. الگوی Singleton
  • 18. الگوی Factory
  • 19. الگوی Builder
  • 20. الگوی Observer
  • 21. الگوی Strategy
  • 22. الگوی Decorator
  • 23. الگوی Facade
  • 24. الگوی Proxy
  • 25. الگوی Command
  • 26. الگوی Iterator
  • 27. معرفی حوزه هوش مصنوعی (AI)
  • 28. مبانی هوش مصنوعی
  • 29. یادگیری ماشین (ML) چیست؟
  • 30. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 31. مبانی ریاضیات برای ML (جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و احتمال)
  • 32. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 33. معرفی Python برای AI/ML
  • 34. کتابخانه‌های کلیدی Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)
  • 35. نصب و تنظیم محیط
  • 36. اولین گام‌ها با NumPy
  • 37. عملیات برداری با NumPy
  • 38. عملیات ماتریسی با NumPy
  • 39. آرایه‌های چندبعدی در NumPy
  • 40. Pandas برای تجزیه و تحلیل داده
  • 41. ساختار DataFrame
  • 42. عملیات بر روی DataFrame
  • 43. خواندن و نوشتن داده (CSV, Excel)
  • 44. پاکسازی و آماده‌سازی داده
  • 45. Visualizing Data with Matplotlib
  • 46. نمودارهای خطی
  • 47. نمودارهای پراکندگی
  • 48. نمودارهای میله‌ای
  • 49. نمودارهای هیستوگرام
  • 50. کتابخانه Seaborn برایVisualization
  • 51. یادگیری ماشین نظارت شده (Supervised Learning)
  • 52. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 53. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 54. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 55. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 56. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 57. مدل‌های بوستینگ (Boosting Models - XGBoost, LightGBM)
  • 58. دسته‌بندی (Classification)
  • 59. معیارهای ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
  • 60. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 61. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 62. یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 63. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 64. K-Means Clustering
  • 65. Hierarchical Clustering
  • 66. DBSCAN
  • 67. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 68. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 69. t-SNE
  • 70. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 71. مفاهیم پایه RL (Agent, Environment, State, Action, Reward)
  • 72. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 73. Deep Q-Networks (DQN)
  • 74. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 75. نورون مصنوعی
  • 76. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 77. ساختار شبکه‌های عصبی (لایه ورودی، لایه‌های پنهان، لایه خروجی)
  • 78. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 79. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 80. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks - DNN)
  • 81. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN)
  • 82. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 83. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 84. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 85. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 86. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 87. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 88. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 89. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 90. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 91. استفاده از OOP در پیاده‌سازی مدل‌های ML
  • 92. طراحی کلاس برای مدل‌های رگرسیون
  • 93. طراحی کلاس برای مدل‌های دسته‌بندی
  • 94. استفاده از وراثت برای مدل‌های مشابه
  • 95. کپسوله‌سازی پارامترهای مدل
  • 96. پیاده‌سازی الگوهای طراحی در ML
  • 97. الگوی Factory برای ایجاد مدل‌ها
  • 98. الگوی Strategy برای الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 99. الگوی Observer برای مانیتورینگ آموزش
  • 100. استفاده از OOP در هوش مصنوعی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.