MAPress
کتاب هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی

کتاب هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی ریاضی و آماری یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی و پیش‌نیازها
  • 2. مقدمه‌ای بر علوم داده و هوش مصنوعی
  • 3. اهمیت ریاضیات و آمار در یادگیری ماشین
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه ریاضی: جبر، حسابان، هندسه
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای علوم داده (NumPy, Pandas)
  • 6. آشنایی با ابزارهای تجسم داده‌ها (Matplotlib, Seaborn)
  • 7. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 8. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 9. آمار استنباطی: مفاهیم و کاربردها
  • 10. احتمال: نظریه و کاربردها در یادگیری ماشین
  • 11. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 12. توزیع‌های مهم احتمال (نرمال، دوجمله‌ای، پواسون)
  • 13. همبستگی و وابستگی
  • 14. آزمون‌های فرضیه و استنتاج آماری
  • 15. بیزی و یادگیری ماشین
  • 16. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین: یادگیری با نظارت، بدون نظارت، تقویتی
  • 17. انواع داده و مقیاس‌های اندازه‌گیری
  • 18. شاخص‌های ارزیابی مدل‌ها (دقت، خطای میانگین مربعات و ...)
  • 19. اصول انتخاب مدل و اعتبارسنجی متقابل
  • 20. جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 21. مقدمه‌ای بر جبر خطی: مفاهیم و کاربردها
  • 22. بردارها و ماتریس‌ها: عملیات و خواص
  • 23. ضرب ماتریس و کاربردهای آن
  • 24. فضاهای برداری و زیرفضاها
  • 25. وابستگی خطی و استقلال خطی
  • 26. معادلات خطی و دستگاه معادلات
  • 27. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 28. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 29. کاربرد SVD در کاهش ابعاد داده‌ها
  • 30. نرم‌ها و فاصله‌ها در فضای برداری
  • 31. کاربرد جبر خطی در یادگیری ماشین: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 32. کاربرد جبر خطی در رگرسیون خطی
  • 33. حسابان برای یادگیری ماشین
  • 34. مقدمه‌ای بر حسابان: مشتق و انتگرال
  • 35. مشتق‌گیری: قواعد و کاربردها
  • 36. بهینه‌سازی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 37. گرادیان و مشتقات جزئی
  • 38. قاعده زنجیره‌ای و کاربردهای آن در یادگیری عمیق
  • 39. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 40. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی تصادفی
  • 41. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 42. کاربرد حسابان در رگرسیون لجستیک
  • 43. کاربرد حسابان در شبکه‌های عصبی
  • 44. آمار و یادگیری ماشین
  • 45. تخمین نقطه‌ای و بازه‌ای
  • 46. فاصله اطمینان
  • 47. تست فرضیه
  • 48. رگرسیون خطی: مدل و مفروضات
  • 49. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
  • 50. رگرسیون لجستیک: مدل و کاربردها
  • 51. طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک
  • 52. تجزیه واریانس (ANOVA)
  • 53. تحلیل سری‌های زمانی
  • 54. آمار بیزی: مقدمه و کاربردها
  • 55. توزیع پیشین، پسین و احتمال حاشیه‌ای
  • 56. مدل‌سازی بیزی
  • 57. یادگیری تقویتی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 58. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی
  • 59. الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 60. درخت تصمیم‌گیری: ساختار و الگوریتم
  • 61. جنگل تصادفی: اصول و پیاده‌سازی
  • 62. دسته‌بند بیز ساده
  • 63. ماشین بردار پشتیبان (SVM): مفاهیم و کاربردها
  • 64. خوشه‌بندی k-means
  • 65. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 66. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 67. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 68. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 69. لایه های شبکه عصبی و توابع فعال‌سازی
  • 70. شبکه‌های عصبی چندلایه
  • 71. انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب
  • 72. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 73. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 75. شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
  • 76. یادگیری انتقال
  • 77. مدل‌سازی زبان
  • 78. یادگیری عمیق و کاربردها
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 80. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 81. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 82. شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
  • 83. کاربردهای یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر
  • 84. کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق
  • 86. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس یادگیری عمیق
  • 87. معماری‌های ترانسفورمر
  • 88. مدل‌های زبانی بزرگ
  • 89. آشنایی با فریمورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 90. پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 91. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 92. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 93. مشکلات و چالش‌های یادگیری عمیق
  • 94. رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 95. آینده یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
  • 96. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 97. مروری بر مفاهیم امنیت در 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.