کتاب کاوش در دنیای مدل‌های یادگیری: از مبانی تا کاربردها (بر اساس کتاب Finding out about)
, ,

کتاب کاوش در دنیای مدل‌های یادگیری: از مبانی تا کاربردها (بر اساس کتاب Finding out about)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008102 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 کاوش در دنیای مدل‌های یادگیری: از مبانی تا کاربردها (بر اساس کتاب Finding out about)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های یادگیری و کاوش داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. درباره هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: شروع یک کاوش
  • 2. چرا ماشین‌ها باید یاد بگیرند؟
  • 3. یافتن داده: سوخت اصلی یادگیری ماشین
  • 4. انواع داده‌ها: از اعداد تا تصاویر
  • 5. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
  • 6. نگاه اول به داده‌ها: خلاصه‌سازی و آمارهای توصیفی
  • 7. تصویرسازی داده‌ها: دیدن الگوها با چشم
  • 8. دنیای متغیرها: ویژگی‌ها، برچسب‌ها و نمونه‌ها
  • 9. درباره مسئله یادگیری: هدف چیست؟
  • 10. یادگیری با نظارت: راهنمایی برای ماشین
  • 11. یادگیری بدون نظارت: کشف الگوهای پنهان
  • 12. یادگیری تقویتی: آزمون و خطا برای بهترین نتیجه
  • 13. جداسازی داده: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 14. معیارهای ارزیابی: چگونه عملکرد مدل را بسنجیم؟
  • 15. بیش‌برازش و کم‌برازش: چالش‌های اساسی در مدل‌سازی
  • 16. یافتن یک مدل خوب: تعادل بین سادگی و پیچیدگی
  • 17. مهندسی ویژگی‌ها: ساختن داده‌های بهتر برای مدل
  • 18. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی و آماده‌سازی
  • 19. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها: آماده‌سازی برای الگوریتم‌ها
  • 20. مدیریت مقادیر گمشده: راهکارهای عملی
  • 21. درباره رگرسیون خطی: پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 22. رگرسیون خطی چندگانه: استفاده از چندین ویژگی
  • 23. رگرسیون لجستیک: پیش‌بینی احتمالات و طبقه‌بندی
  • 24. طبقه‌بندی: دسته‌بندی داده‌ها
  • 25. درختان تصمیم: تصمیم‌گیری مرحله به مرحله
  • 26. ایجاد یک درخت تصمیم: یافتن بهترین تقسیم‌ها
  • 27. جنگل‌های تصادفی: قدرت اجتماع درختان
  • 28. تقویت گرادیان (Gradient Boosting): بهبود مستمر مدل
  • 29. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): یافتن مرزهای بهینه
  • 30. K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN): یادگیری بر اساس شباهت
  • 31. Naive Bayes: طبقه‌بندی بر اساس احتمالات
  • 32. معیارهای طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی و F1-Score
  • 33. ماتریس سردرگمی: دیدی عمیق‌تر به عملکرد طبقه‌بندی
  • 34. منحنی ROC و AUC: ارزیابی مدل‌های باینری
  • 35. اعتبارسنجی متقابل: ارزیابی قوی‌تر مدل
  • 36. انتخاب مدل: کدام الگوریتم بهترین است؟
  • 37. تنظیم فراپارامترها: بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 38. جستجوی شبکه‌ای و تصادفی: روش‌های یافتن فراپارامترها
  • 39. Pipeline در یادگیری ماشین: گردش کار منظم
  • 40. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها: استفاده مجدد از آنچه یاد گرفته‌ایم
  • 41. درباره خوشه‌بندی: گروه‌بندی داده‌ها بدون برچسب
  • 42. K-Means: محبوب‌ترین الگوریتم خوشه‌بندی
  • 43. انتخاب K مناسب: چالش اصلی در K-Means
  • 44. خوشه‌بندی سلسله مراتبی: ساختار درختی از خوشه‌ها
  • 45. DBSCAN: یافتن خوشه‌ها با چگالی بالا
  • 46. ارزیابی خوشه‌بندی: چگونه کیفیت گروه‌ها را بسنجیم؟
  • 47. کاهش ابعاد: ساده‌سازی داده‌های پیچیده
  • 48. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): یافتن ابعاد مهم
  • 49. t-SNE: تصویرسازی داده‌های با ابعاد بالا
  • 50. کاربردهای کاهش ابعاد: از تصویرسازی تا فشرده‌سازی
  • 51. یادگیری انجمنی: یافتن روابط پنهان
  • 52. الگوریتم آپریوری: کشف قواعد انجمنی
  • 53. سیستم‌های توصیه‌گر: پیشنهاد محصول و محتوا
  • 54. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا: شبیه به آنچه دوست دارید
  • 55. توصیه‌گرهای مشارکتی: مشابه آنچه دیگران دوست دارند
  • 56. ماتریس‌های عامل‌بندی (Matrix Factorization): قلب توصیه‌گرها
  • 57. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی: الهام از مغز
  • 58. نورون‌های مصنوعی: بلوک‌های سازنده شبکه
  • 59. توابع فعال‌سازی: افزودن غیرخطی بودن
  • 60. انتشار رو به جلو: حرکت داده در شبکه
  • 61. انتشار رو به عقب: یادگیری شبکه
  • 62. بهینه‌سازها: یافتن وزن‌های بهتر (SGD, Adam)
  • 63. شبکه‌های عصبی عمیق: لایه‌های پنهان بیشتر
  • 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): برای تصاویر و بینایی ماشین
  • 65. لایه‌های کانولوشن: استخراج ویژگی از تصاویر
  • 66. لایه‌های پولینگ: کاهش ابعاد در CNN
  • 67. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): برای داده‌های ترتیبی و زبان
  • 68. LSTM و GRU: بهبود RNN برای حافظه طولانی‌تر
  • 69. تعبیه کلمه (Word Embeddings): نمایش کلمات به صورت عددی
  • 70. Transformer و Attention: تحول در پردازش زبان طبیعی
  • 71. یادگیری انتقالی (Transfer Learning): استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 72. Fine-tuning: تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 73. یادگیری نیمه‌نظارتی: ترکیب داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 74. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning): یک مدل برای چندین کار
  • 75. مولدها و تبعیض‌کننده‌ها: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 76. کاربردهای GANs: از تولید تصویر تا افزایش داده
  • 77. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection): یافتن موارد غیرعادی
  • 78. کاربردهای تشخیص ناهنجاری: از تقلب تا نقص تولید
  • 79. مدل‌های سری زمانی: پیش‌بینی آینده
  • 80. اجزای سری زمانی: روند، فصلی بودن و نویز
  • 81. مدل‌سازی سری زمانی: ARIMA و Prophet
  • 82. یادگیری تقویتی در عمل: از بازی‌ها تا روباتیک
  • 83. مسائل چندبازویی (Multi-armed Bandits): انتخاب بهترین گزینه
  • 84. Q-Learning: یک الگوریتم پایه برای یادگیری تقویتی
  • 85. Deep Q-Networks (DQN): ترکیب Q-Learning و شبکه‌های عصبی
  • 86. استقرار مدل‌ها: از آزمایشگاه تا دنیای واقعی
  • 87. MLOps: عملیات یادگیری ماشین
  • 88. کانتینرسازی مدل‌ها: Docker برای یادگیری ماشین
  • 89. API برای مدل‌ها: سرویس‌دهی به مدل‌ها
  • 90. پلتفرم‌های ابری برای یادگیری ماشین (AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform)
  • 91. نظارت بر مدل در تولید: حفظ عملکرد در طول زمان
  • 92. توضیح‌پذیری هوش مصنوعی (XAI): چرا مدل این تصمیم را گرفت؟
  • 93. تفسیرپذیری مدل‌های ساده: رگرسیون و درختان تصمیم
  • 94. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده: LIME و SHAP
  • 95. تعصب و سوگیری در هوش مصنوعی: شناسایی و کاهش آن
  • 96. حریم خصوصی در داده‌ها و مدل‌ها: چالش‌ها و راهکارها
  • 97. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین: حملات خصمانه
  • 98. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: روندهای جدید
  • 99. از کاوش تا خلق: ساختن پروژه یادگیری ماشین خودتان
  • 100. جمع‌بندی: سفر ما در دنیای مدل‌های یادگیری

📚 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 کاوش در دنیای مدل‌های یادگیری: از مبانی تا کاربردها (بر اساس کتاب Finding out about)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا