, ,

کتاب مهندسی دانش: مبانی و تکنیک‌ها برای ساخت سیستم‌های آموزش خودکار

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 مهندسی دانش: مبانی و تکنیک‌ها برای ساخت سیستم‌های آموزش خودکار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آماده‌سازی و مهندسی داده برای سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی دانش و سیستم‌های آموزش خودکار
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. نقش داده در سیستم‌های هوشمند
  • 4. چرخه عمر داده و آماده‌سازی آن
  • 5. آشنایی با کتاب "Podgotovka informat͡sii dli͡a avtomatizirovannykh obuchai͡ushchikh sistem"
  • 6. اهمیت انتخاب و جمع‌آوری داده
  • 7. انواع داده: ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار
  • 8. منابع داده: پایگاه داده، فایل‌ها، APIها، وب
  • 9. روش‌های جمع‌آوری داده از منابع مختلف
  • 10. پاکسازی داده: شناسایی و حذف مقادیر پرت
  • 11. پاکسازی داده: رسیدگی به مقادیر گمشده
  • 12. پاکسازی داده: تصحیح خطاهای داده
  • 13. تبدیل داده: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 14. تبدیل داده: مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 15. تبدیل داده: رمزگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 16. تبدیل داده: تبدیل تاریخ و زمان
  • 17. تبدیل داده: استخراج ویژگی‌های جدید
  • 18. مهندسی ویژگی: انتخاب ویژگی
  • 19. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود
  • 20. مهندسی ویژگی: کاهش ابعاد داده
  • 21. مدیریت داده: ذخیره‌سازی و بازیابی داده
  • 22. مدیریت داده: قالب‌بندی و ساختاردهی داده
  • 23. آشنایی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
  • 24. آشنایی با پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای (NoSQL)
  • 25. مفاهیم اولیه آمار و احتمالات
  • 26. آمار توصیفی برای تحلیل داده
  • 27. توزیع‌های آماری مهم
  • 28. آزمون فرضیه و استنباط آماری
  • 29. تجسم داده‌ها: نمودارها و گراف‌ها
  • 30. تجسم داده‌ها: ابزارهای تجسم داده
  • 31. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 32. شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها
  • 33. اصول یادگیری نظارت‌شده
  • 34. رگرسیون خطی: مفاهیم و پیاده‌سازی
  • 35. رگرسیون لجستیک: مفاهیم و پیاده‌سازی
  • 36. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 37. درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 38. ارزیابی مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 39. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 40. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 41. اصول یادگیری غیرنظارت‌شده
  • 42. خوشه‌بندی: K-Means
  • 43. خوشه‌بندی: الگوریتم‌های دیگر
  • 44. کاهش ابعاد: PCA و SVD
  • 45. ارزیابی مدل‌های یادگیری غیرنظارت‌شده
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 47. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 48. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 49. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 50. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 51. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
  • 52. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 53. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 54. انتخاب و بهینه‌سازی مدل
  • 55. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 56. تنظیم ابرپارامترها
  • 57. Overfitting و Underfitting
  • 58. روش‌های Regularization
  • 59. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمه
  • 60. پردازش زبان طبیعی: آماده‌سازی متن
  • 61. پردازش زبان طبیعی: Tokenization
  • 62. پردازش زبان طبیعی: Lemmatization و Stemming
  • 63. پردازش زبان طبیعی: مدل‌های زبانی
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 65. فیلتر کردن همکارانه
  • 66. فیلتر کردن مبتنی بر محتوا
  • 67. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. کاربردهای هوش مصنوعی در داده‌های بزرگ
  • 69. آشنایی با Apache Spark
  • 70. پردازش موازی و توزیع‌شده داده
  • 71. انتشار دانش و مدیریت دانش
  • 72. ساختارهای دانش: فریم‌ها و شبکه‌های معنایی
  • 73. استدلال مبتنی بر دانش
  • 74. سیستم‌های خبره
  • 75. اصول سیستم‌های آموزش خودکار
  • 76. فرایند طراحی سیستم‌های آموزش خودکار
  • 77. ارزیابی و اعتبارسنجی سیستم‌های آموزش خودکار
  • 78. بهبود و توسعه سیستم‌های آموزش خودکار
  • 79. اتوماسیون فرآیندهای داده
  • 80. مبانی امنیت داده و حریم خصوصی
  • 81. اخلاقیات هوش مصنوعی
  • 82. مقدمه‌ای بر ابزارهای متن‌باز یادگیری ماشین
  • 83. استفاده از کتابخانه‌های Python: Scikit-learn
  • 84. استفاده از کتابخانه‌های Python: TensorFlow
  • 85. استفاده از کتابخانه‌های Python: PyTorch
  • 86. فراگیری انتقالی
  • 87. یادگیری فعال
  • 88. یادگیری تقویتی عمیق
  • 89. سیستم‌های هوشمند تعاملی
  • 90. هوش مصنوعی توضیحی (XAI)
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 92. کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 95. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 96. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 97. نقش مهندسی دانش در آینده هوش مصنوعی
  • 98. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم آموزش خودکار
  • 99. گام‌های عملی برای شروع پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 100. منابع یادگیری و مطالعات بیشتر

📚 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 مهندسی دانش: مبانی و تکنیک‌ها برای ساخت سیستم‌های آموزش خودکار”

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

پیمایش به بالا