کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های زمانی
, ,

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های زمانی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017738 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 تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های زمانی

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با دوره و پیش‌نیازها
  • 2. اهمیت زبان انگلیسی در مهندسی و یادگیری ماشین
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 4. مروری بر داده‌های زمانی و انواع آن‌ها
  • 5. اهمیت داده‌های زمانی در مهندسی
  • 6. اصطلاحات کلیدی در تحلیل داده‌های زمانی
  • 7. آشنایی با الگوریتم‌های پرکاربرد یادگیری ماشین
  • 8. منابع و ابزارهای مورد نیاز برای دوره
  • 9. تقویت مهارت شنیداری: پادکست‌ها و ویدیوهای آموزشی
  • 10. تقویت مهارت گفتاری: تمرین تلفظ و مکالمه
  • 11. تقویت مهارت خواندن: متون تخصصی مهندسی
  • 12. تقویت مهارت نوشتاری: نوشتن گزارش‌ها و مقالات
  • 13. ساختارهای دستوری ضروری برای مهندسان
  • 14. اصطلاحات پرکاربرد در ریاضیات و آمار
  • 15. اصطلاحات پرکاربرد در برنامه‌نویسی
  • 16. اصطلاحات تخصصی یادگیری ماشین
  • 17. اصطلاحات تخصصی داده‌های زمانی
  • 18. آشنایی با کلمات کلیدی و عبارات مهم
  • 19. ساختارهای جمله‌بندی در متون تخصصی
  • 20. کاربرد افعال کمکی در متون علمی
  • 21. اصطلاحات مربوط به نمودارها و جداول
  • 22. درک ساختار مقالات علمی و فنی
  • 23. مروری بر مفاهیم آمار توصیفی
  • 24. مروری بر مفاهیم آمار استنباطی
  • 25. آشنایی با توزیع‌های آماری مهم
  • 26. کاربرد آمار در تحلیل داده‌های زمانی
  • 27. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین (NumPy, Pandas)
  • 28. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای داده‌های زمانی (tslearn, Prophet)
  • 29. کار با داده‌های زمانی در Pandas
  • 30. پیش‌پردازش داده‌های زمانی
  • 31. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 32. شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده
  • 33. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 34. روش‌های تقسیم‌بندی داده‌ها
  • 35. اعتبارسنجی مدل‌ها: Cross-Validation
  • 36. شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 37. آشنایی با مدل‌های رگرسیون خطی
  • 38. رگرسیون خطی برای داده‌های زمانی
  • 39. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 40. آشنایی با مدل‌های رگرسیون غیرخطی
  • 41. مدل‌های مبتنی بر درخت (Decision Trees, Random Forests)
  • 42. کاربرد مدل‌های مبتنی بر درخت در داده‌های زمانی
  • 43. آشنایی با روش‌های سری زمانی (ARMA, ARIMA)
  • 44. مدل‌سازی سری‌های زمانی با ARIMA
  • 45. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 46. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی
  • 47. آشنایی با شبکه‌های عصبی
  • 48. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 49. RNN برای داده‌های زمانی
  • 50. شبکه‌های LSTM برای داده‌های زمانی
  • 51. شبکه‌های GRU برای داده‌های زمانی
  • 52. پیاده‌سازی مدل‌های RNN و LSTM در پایتون
  • 53. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 54. پردازش زبان طبیعی (NLP) و داده‌های زمانی
  • 55. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش داده‌های زمانی
  • 56. تبدیل فوریه برای تحلیل داده‌های زمانی
  • 57. کاربرد تبدیل فوریه در یادگیری ماشین
  • 58. تحلیل موجک برای داده‌های زمانی
  • 59. خوشه‌بندی داده‌های زمانی
  • 60. کاهش ابعاد برای داده‌های زمانی
  • 61. آشنایی با Deep Learning برای داده‌های زمانی
  • 62. مدل‌های Sequence-to-Sequence
  • 63. مدل‌های Attention
  • 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های زمانی
  • 65. آشنایی با کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 66. پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته با TensorFlow و Keras
  • 67. برنامه‌نویسی و خواندن کدهای یادگیری ماشین
  • 68. کاربرد زبان انگلیسی در مستندسازی کد
  • 69. کاربرد زبان انگلیسی در گزارش‌نویسی
  • 70. کاربرد زبان انگلیسی در ارائه نتایج
  • 71. بهبود مهارت‌های ارائه و سخنرانی
  • 72. بحث و تبادل نظر در مورد مقالات علمی
  • 73. کاربرد زبان انگلیسی در کنفرانس‌ها و سمینارها
  • 74. جستجوی مقالات علمی با استفاده از کلمات کلیدی
  • 75. خواندن و درک مقالات علمی پیچیده
  • 76. نوشتن چکیده (Abstract) برای مقالات علمی
  • 77. نوشتن مقدمه (Introduction) برای مقالات علمی
  • 78. نوشتن روش‌شناسی (Methodology) برای مقالات علمی
  • 79. نوشتن نتایج (Results) برای مقالات علمی
  • 80. نوشتن بحث (Discussion) برای مقالات علمی
  • 81. نوشتن نتیجه‌گیری (Conclusion) برای مقالات علمی
  • 82. استفاده از Grammarly برای تصحیح نوشتار
  • 83. اصطلاحات مربوط به تحقیقات و پژوهش
  • 84. آشنایی با انواع مختلف داده‌های زمانی
  • 85. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی ناهمگن
  • 86. مدل‌سازی داده‌های چند بعدی زمانی
  • 87. آشنایی با مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی
  • 88. پیش‌بینی رویدادهای نادر (Anomaly Detection)
  • 89. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های چند منبعی
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در داده‌های زمانی
  • 91. کاربرد یادگیری انتقالی در داده‌های زمانی
  • 92. آشنایی با مدل‌های ترکیبی
  • 93. مروری بر مسائل مربوط به Bias و Variance
  • 94. اخلاق در استفاده از داده‌ها و مدل‌ها
  • 95. آشنایی با چالش‌های دنیای واقعی
  • 96. مثال‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف (مهندسی برق، مکانیک، …)
  • 97. کاربرد زبان انگلیسی در محیط کار
  • 98. مصاحبه‌های شغلی به زبان انگلیسی
  • 99. توصیه‌هایی برای ادامه یادگیری
  • 100. منابع تکمیلی و معرفی کتاب‌ها

📚 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 تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های زمانی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا