کتاب از ماشین‌های بول به یادگیری ماشین: درک عمیق مدل‌های پردازش اطلاعات
, ,

کتاب از ماشین‌های بول به یادگیری ماشین: درک عمیق مدل‌های پردازش اطلاعات

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010900 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 از ماشین‌های بول به یادگیری ماشین: درک عمیق مدل‌های پردازش اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی تئوری و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. از ماشین‌های بول به یادگیری ماشین: درک عمیق مدل‌های پردازش اطلاعات
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی
  • 4. فلسفه و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 5. مفاهیم اساسی در یادگیری ماشین: داده، مدل، آموزش
  • 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 7. آشنایی با کتاب The BAL machine و رویکرد آن
  • 8. سیستم‌های پردازش اطلاعات الهام‌گرفته از مغز
  • 9. نورون‌ها و شبکه‌های عصبی زیستی
  • 10. مفاهیم اساسی منطق بول و دروازه‌های منطقی
  • 11. معرفی به جبر بول و توابع بول
  • 12. پیاده‌سازی دروازه‌های منطقی با استفاده از ترانزیستورها
  • 13. مدارهای ترکیبی و ترتیبی
  • 14. از منطق بول تا شبکه‌های عصبی مصنوعی: یک مقایسه
  • 15. ساختارهای داده و الگوریتم‌های پایه در یادگیری ماشین
  • 16. مبانی ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری ماشین: جبر خطی
  • 17. مبانی ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری ماشین: حسابان
  • 18. مبانی ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری ماشین: آمار و احتمال
  • 19. معرفی پایتون و کتابخانه‌های ضروری یادگیری ماشین (NumPy, Pandas)
  • 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه scikit-learn
  • 21. مقدمه‌ای بر تنسورفلو و کراس
  • 22. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 23. پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی
  • 24. پیش‌پردازش داده‌ها: مهندسی ویژگی‌ها
  • 25. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 26. ارزیابی مدل: معیارهای ارزیابی و اعتبارسنجی
  • 27. ارزیابی مدل: تقاطع متقابل (Cross-Validation)
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
  • 29. رگرسیون خطی: تئوری و پیاده‌سازی
  • 30. رگرسیون چندگانه: تئوری و پیاده‌سازی
  • 31. رگرسیون لجستیک: تئوری و پیاده‌سازی
  • 32. دسته‌بندی: معیارهای ارزیابی و انتخاب مدل
  • 33. دسته‌بندی: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 34. دسته‌بندی: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 35. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 36. خوشه‌بندی: k-means
  • 37. خوشه‌بندی: روش‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 38. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 39. ارتباط PCA با شبکه های عصبی
  • 40. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 41. پرسپترون چندلایه
  • 42. تابع فعال‌سازی: انواع و کاربردها
  • 43. انتشار رو به جلو (Feedforward) در شبکه‌های عصبی
  • 44. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 45. بهینه‌سازی: گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 46. تنظیم هایپرپارامترها و Overfitting
  • 47. Regularization در شبکه‌های عصبی
  • 48. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
  • 49. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 51. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 52. یادگیری عمیق و معماری‌های پیچیده
  • 53. TensorFlow و Keras: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 54. ساخت و آموزش یک مدل یادگیری ماشین ساده
  • 55. مدیریت و پردازش مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 56. راه‌اندازی محیط‌های یادگیری ماشین (Colab, Jupyter)
  • 57. تجسم داده‌ها و نتایج مدل
  • 58. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌داده‌شده (Transfer Learning)
  • 59. بهبود عملکرد مدل: تکنیک‌های پیشرفته
  • 60. یادگیری تقویتی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 61. مقدمه ای بر Q-Learning
  • 62. معرفی به Agent و Environment در یادگیری تقویتی
  • 63. معرفی Deep Q-Network (DQN)
  • 64. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 65. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی یادگیری ماشین (PyTorch)
  • 66. معرفی به پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 67. معرفی به معماری ترنسفورمرها
  • 68. استفاده از ترنسفورمرها برای پردازش متن
  • 69. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 70. کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
  • 71. هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت
  • 72. هوش مصنوعی در مالی و تجارت
  • 73. هوش مصنوعی در اتوماسیون و رباتیک
  • 74. هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 75. بهره‌وری و کارایی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 76. مبانی امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 77. معرفی به تکنیک‌های دفاعی در برابر حملات
  • 78. آموزش فدرال (Federated Learning)
  • 79. اهمیت تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 80. تکنیک‌های تفسیر مدل (SHAP, LIME)
  • 81. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 82. بررسی موارد استفاده و چالش‌های هوش مصنوعی
  • 83. مروری بر تحقیقات جدید در زمینه یادگیری ماشین
  • 84. آینده هوش مصنوعی و جهت‌گیری‌های پژوهشی
  • 85. بررسی پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 86. استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در دنیای واقعی
  • 88. توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 89. استفاده از ابزارهای MLOps
  • 90. مدیریت نسخه‌بندی و همکاری در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 91. مبانی طراحی سیستم‌های توصیه گر
  • 92. آشنایی با مدل‌های Hybrid در توصیه‌گرها
  • 93. سیستم‌های توصیه‌گر در عمل
  • 94. مبانی تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 95. یادگیری تقویتی در عمل
  • 96. شناسایی الگوهای زمانی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 97. مقایسه و انتخاب مناسب‌ترین مدل برای یک مسئله خاص
  • 98. ارزیابی و مقایسه مدل‌ها در یک سیستم
  • 99. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌های یادگیری ماشین
  • 100. مفاهیم عمیق‌تر در منطق بول و ارتباط آن با یادگیری ماشین

📚 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 از ماشین‌های بول به یادگیری ماشین: درک عمیق مدل‌های پردازش اطلاعات”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا