, ,

کتاب جاده هوش مصنوعی: اولین قدم‌های شما در دنیای آینده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 جاده هوش مصنوعی: اولین قدم‌های شما در دنیای آینده

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی و اصول هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی: تعریف، تاریخچه و کاربردها
  • 2. عوامل هوشمند: تعریف، انواع و معماری
  • 3. فضای حالت و جستجو: حل مسئله با هوش مصنوعی
  • 4. الگوریتم های جستجوی ناآگاهانه: BFS، DFS، UCS
  • 5. الگوریتم های جستجوی آگاهانه: A*، Greedy Best-First Search
  • 6. توابع هیوریستیک: طراحی و ارزیابی
  • 7. جستجوی محلی و بهینه سازی: Hill Climbing، Simulated Annealing
  • 8. مسائل محدودیت ارضا (CSP): تعریف، انواع و حل
  • 9. الگوریتم های حل CSP: Backtracking، Constraint Propagation
  • 10. منطق گزاره ای: نحو و معناشناسی
  • 11. منطق مرتبه اول: نحو و معناشناسی
  • 12. استنتاج در منطق: Resolution، Forward Chaining، Backward Chaining
  • 13. برنامه ریزی منطقی: Prolog و کاربردها
  • 14. عدم قطعیت و احتمالات: مقدمه ای بر نظریه احتمال
  • 15. قواعد بیز: محاسبه احتمال پسین
  • 16. شبکه های بیزی: ساختار، یادگیری و استنتاج
  • 17. مدل های مارکوف: زنجیره های مارکوف، مدل های پنهان مارکوف (HMM)
  • 18. یادگیری ماشین: تعریف، انواع و کاربردها
  • 19. یادگیری با نظارت: رگرسیون خطی و منطقی
  • 20. درخت تصمیم: ساخت، هرس و ارزیابی
  • 21. ماشین های بردار پشتیبان (SVM): مبانی، هسته ها و کاربردها
  • 22. شبکه های عصبی: مقدمه ای بر پرسپترون و MLP
  • 23. الگوریتم پس انتشار خطا (Backpropagation)
  • 24. بهینه سازی شبکه های عصبی: Gradient Descent و انواع آن
  • 25. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN): معماری و کاربردها در بینایی ماشین
  • 26. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN): معماری و کاربردها در پردازش زبان طبیعی
  • 27. یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی و کاهش ابعاد
  • 28. الگوریتم K-Means: خوشه بندی با فاصله
  • 29. تحلیل مولفه های اصلی (PCA): کاهش ابعاد داده
  • 30. یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش و سیاست
  • 31. الگوریتم Q-Learning: یادگیری مقادیر Q
  • 32. یادگیری عمیق تقویتی: ترکیب یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی
  • 33. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمه و کاربردها
  • 34. تجزیه و تحلیل نحوی: گرامر، پارسر و درخت تجزیه
  • 35. تحلیل معنایی: استخراج معنا از متن
  • 36. تولید زبان طبیعی: تولید متن از داده
  • 37. مدل های زبانی: n-gram، مدل های پنهان مارکوف (HMM)
  • 38. Embeddings کلمه: Word2Vec، GloVe، FastText
  • 39. شبکه های عصبی در NLP: RNN، LSTM، Transformer
  • 40. بینایی ماشین: مقدمه و کاربردها
  • 41. تشخیص لبه: Canny، Sobel، Prewitt
  • 42. تشخیص ویژگی: SIFT، SURF، ORB
  • 43. تشخیص شی: Viola-Jones، HOG، SSD
  • 44. تقسیم بندی تصویر: Semantic Segmentation، Instance Segmentation
  • 45. شبکه های عصبی در بینایی ماشین: CNN، ResNet، Inception
  • 46. رباتیک: مقدمه و کاربردها
  • 47. حسگرها و عملگرها: انواع و نحوه کارکرد
  • 48. برنامه ریزی حرکت: مسیر یابی و اجتناب از موانع
  • 49. کنترل ربات: کنترل PID و سایر روش ها
  • 50. هوش مصنوعی توزیع شده: سیستم های چند عامله
  • 51. مذاکره و همکاری بین عامل ها
  • 52. یادگیری ماشین فدرال: یادگیری توزیع شده با حفظ حریم خصوصی
  • 53. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): اهمیت و روش ها
  • 54. تکنیک های XAI: LIME، SHAP
  • 55. ارزیابی مدل های هوش مصنوعی: معیارها و روش ها
  • 56. اخلاق در هوش مصنوعی: سوگیری، انصاف و مسئولیت پذیری
  • 57. تاثیر هوش مصنوعی بر جامعه و اقتصاد
  • 58. آینده هوش مصنوعی: پیش بینی ها و چالش ها
  • 59. معماری های نرم افزاری برای هوش مصنوعی
  • 60. فریم ورک ها و کتابخانه های هوش مصنوعی: TensorFlow، PyTorch، scikit-learn
  • 61. مقدمه ای بر CUDA و GPU computing
  • 62. بهینه سازی کد هوش مصنوعی برای عملکرد
  • 63. استقرار مدل های هوش مصنوعی: Cloud، Edge
  • 64. مقدمه ای بر DevOps و MLOps
  • 65. نظارت و نگهداری مدل های هوش مصنوعی
  • 66. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT)
  • 67. هوش مصنوعی و بلاک چین
  • 68. هوش مصنوعی و امنیت سایبری
  • 69. هوش مصنوعی و پزشکی
  • 70. هوش مصنوعی و امور مالی
  • 71. هوش مصنوعی و آموزش
  • 72. هوش مصنوعی و کشاورزی
  • 73. هوش مصنوعی و حمل و نقل
  • 74. هوش مصنوعی و سرگرمی
  • 75. آشنایی با انواع داده ها در هوش مصنوعی
  • 76. پیش پردازش داده ها: پاکسازی، تبدیل و نرمال سازی
  • 77. مهندسی ویژگی: انتخاب و ایجاد ویژگی های مناسب
  • 78. ارزیابی مدل های هوش مصنوعی: معیارها و تکنیک ها
  • 79. انتخاب مدل مناسب برای مسئله
  • 80. تنظیم ابرپارامترها: Grid Search، Random Search، Bayesian Optimization
  • 81. اعتبارسنجی مدل: Cross-Validation
  • 82. مقدمه ای بر یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 83. یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 84. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 85. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-Task Learning)
  • 86. مدیریت پروژه های هوش مصنوعی
  • 87. مستندسازی پروژه های هوش مصنوعی
  • 88. ارائه نتایج هوش مصنوعی
  • 89. کار تیمی در پروژه های هوش مصنوعی
  • 90. مباحث پیشرفته در شبکه های عصبی: GAN، Autoencoder، Transformer
  • 91. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی: Policy Gradient، Actor-Critic
  • 92. مباحث پیشرفته در NLP: BERT، GPT
  • 93. مباحث پیشرفته در بینایی ماشین: Object Detection، Image Generation
  • 94. پروژه عملی: طراحی و پیاده سازی یک سیستم هوش مصنوعی
  • 95. مرور مقالات علمی مرتبط با هوش مصنوعی
  • 96. مسابقات و چالش های هوش مصنوعی
  • 97. آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 98. منابع یادگیری بیشتر در زمینه 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب جاده هوش مصنوعی: اولین قدم‌های شما در دنیای آینده”

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

پیمایش به بالا