کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به یادگیری ماشین (Machine Learning) در مهندسی
, ,

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به یادگیری ماشین (Machine Learning) در مهندسی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016687 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به یادگیری ماشین (Machine Learning) در مهندسی

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مهندسی
  • 2. اهمیت زبان انگلیسی در حوزه یادگیری ماشین
  • 3. اصول اولیه زبان انگلیسی آکادمیک
  • 4. گرامر و ساختار جملات پایه برای مهندسان
  • 5. لغات ضروری در حوزه یادگیری ماشین
  • 6. اصطلاحات کلیدی در یادگیری ماشین
  • 7. مبانی یادگیری ماشین: تعریف و اهداف
  • 8. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 9. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت شده
  • 10. رگرسیون خطی ساده (Simple Linear Regression)
  • 11. رگرسیون چندگانه (Multiple Regression)
  • 12. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 13. مبانی یادگیری بدون نظارت
  • 14. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 15. الگوریتم K-Means
  • 16. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 17. مبانی یادگیری تقویتی
  • 18. مفهوم عامل (Agent) و محیط (Environment)
  • 19. مفهوم پاداش (Reward) و جریمه (Penalty)
  • 20. مفهوم سیاست (Policy)
  • 21. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • 22. نورون مصنوعی و لایه‌ها
  • 23. تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • 24. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 25. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده (Data) در یادگیری ماشین
  • 26. انواع داده‌ها (عددی، دسته‌ای، متنی)
  • 27. جمع‌آوری داده (Data Collection)
  • 28. پاکسازی داده (Data Cleaning)
  • 29. پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing)
  • 30. ویژگی‌سازی (Feature Engineering)
  • 31. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 32. تجسم داده (Data Visualization)
  • 33. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های دسته‌بندی (Classification)
  • 34. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 35. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 36. دستگاه‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
  • 37. طبقه‌بندی‌کننده‌های بیزی ساده (Naive Bayes Classifiers)
  • 38. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی: دقت (Accuracy)
  • 39. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 40. دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 41. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 42. منحنی ROC و AUC
  • 43. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 44. تجزیه مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)
  • 45. تحلیل افتراقی خطی (Linear Discriminant Analysis – LDA)
  • 46. یادگیری ماشین عمیق (Deep Learning)
  • 47. شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks – CNNs)
  • 48. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 49. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNNs)
  • 50. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)
  • 51. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (Long Short-Term Memory – LSTM)
  • 52. واحد بازگشتی دروازه‌ای (Gated Recurrent Unit – GRU)
  • 53. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. نمایش متنی (Text Representation)
  • 55. بردار سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 56. Word2Vec
  • 57. GloVe
  • 58. فهم و تولید زبان طبیعی (Natural Language Understanding – NLU & Natural Language Generation – NLG)
  • 59. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 60. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 61. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 62. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER)
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 64. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 65. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 66. یادگیری با سیاست گرادیان (Policy Gradient Learning)
  • 67. یادگیری Actor-Critic
  • 68. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی برق
  • 69. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی مکانیک
  • 70. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی عمران
  • 71. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی کامپیوتر
  • 72. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی صنایع
  • 73. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی پزشکی
  • 74. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک
  • 75. مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 76. فازهای پروژه یادگیری ماشین
  • 77. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 78. انتخاب الگوریتم و پیاده‌سازی
  • 79. آموزش و اعتبارسنجی مدل
  • 80. استقرار و نگهداری مدل
  • 81. مقایسه و انتخاب الگوریتم‌های مناسب
  • 82. معیارهای ارزیابی مدل در کاربردهای مهندسی
  • 83. مقالات علمی و پژوهشی در حوزه یادگیری ماشین
  • 84. ساختار مقالات علمی
  • 85. کلمات کلیدی و اصطلاحات فنی در مقالات
  • 86. چکیده (Abstract) و مقدمه (Introduction)
  • 87. روش‌شناسی (Methodology)
  • 88. نتایج (Results) و بحث (Discussion)
  • 89. نتیجه‌گیری (Conclusion)
  • 90. منابع (References)
  • 91. اصطلاحات رایج در مقالات علمی یادگیری ماشین
  • 92. فهم جداول و نمودارها در مقالات
  • 93. جستجو و بازیابی مقالات علمی
  • 94. پایگاه‌های داده مقالات علمی
  • 95. نکات مهم در مطالعه مقالات علمی
  • 96. نگارش بخش‌های یک مقاله علمی
  • 97. نوشتن مقدمه و بیان مسئله
  • 98. نوشتن بخش روش‌شناسی
  • 99. نوشتن بخش نتایج و بحث
  • 100. نوشتن نتیجه‌گیری

📚 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و کاربرد مفاهیم مربوط به یادگیری ماشین (Machine Learning) در مهندسی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا