, ,

کتاب بهینه‌سازی هوشمند برای مهندسان و دانشمندان داده

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 بهینه‌سازی هوشمند برای مهندسان و دانشمندان داده

موضوع کلی: الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای هوش مصنوعی

موضوع میانی: تکنیک‌های هوش مصنوعی در حل مسائل طراحی، برنامه‌ریزی و کنترل

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 2. اهمیت بهینه‌سازی در مهندسی و علم داده
  • 3. مروری بر روش‌های سنتی بهینه‌سازی
  • 4. مفاهیم اساسی بهینه‌سازی
  • 5. توابع هدف و قیود
  • 6. فضاهای جستجو و راه‌حل‌ها
  • 7. انواع مسائل بهینه‌سازی
  • 8. بهینه‌سازی بدون قید
  • 9. بهینه‌سازی مقید
  • 10. بهینه‌سازی عدد صحیح
  • 11. بهینه‌سازی مقعر و محدب
  • 12. نکات کلیدی در تعریف مسائل بهینه‌سازی
  • 13. مراحل حل مسائل بهینه‌سازی
  • 14. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 15. ارزیابی نتایج بهینه‌سازی
  • 16. الگوریتم‌های جستجوی محلی
  • 17. گرادیان کاهشی
  • 18. روش نیوتن
  • 19. روش شبه‌نیوتن
  • 20. جستجوی خطی
  • 21. روش‌های مبتنی بر مشتقات مرتبه دوم
  • 22. الگوریتم‌های جستجوی سراسری
  • 23. جستجوی تصادفی
  • 24. جستجوی شبکه‌ای
  • 25. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 26. شبیه‌سازی تبرید
  • 27. الگوریتم ژنتیک
  • 28. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های هوش جمعی
  • 29. بهینه‌سازی کلونی مورچگان
  • 30. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 31. بهینه‌سازی موج نوری
  • 32. بهینه‌سازی مبتنی بر آبشارهای عقلی
  • 33. الگوریتم‌های تکاملی و الهام گرفته از طبیعت
  • 34. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تکاملی
  • 35. برنامه‌ریزی ژنتیک
  • 36. برنامه‌ریزی استراتژی
  • 37. بهینه‌سازی مبتنی بر شیمی معدنی
  • 38. الگوریتم‌های الهام گرفته از زیست‌شناسی
  • 39. بهینه‌سازی مبتنی بر سیستم ایمنی مصنوعی
  • 40. بهینه‌سازی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 41. بهینه‌سازی هیبریدی
  • 42. ترکیب الگوریتم‌های مختلف
  • 43. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بهینه‌سازی
  • 44. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی
  • 45. بهینه‌سازی با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 46. یادگیری عمیق برای تقریب توابع هدف
  • 47. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی پیچیده
  • 48. بهینه‌سازی مسائل طراحی مهندسی
  • 49. بهینه‌سازی مسائل برنامه‌ریزی تولید
  • 50. بهینه‌سازی مسائل کنترل سیستم‌ها
  • 51. بهینه‌سازی مسائل یادگیری ماشین
  • 52. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 53. بهینه‌سازی انتخاب ویژگی
  • 54. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 55. کاربردها در مهندسی هوافضا
  • 56. کاربردها در مهندسی مکانیک
  • 57. کاربردها در مهندسی عمران
  • 58. کاربردها در مهندسی برق
  • 59. کاربردها در علوم کامپیوتر
  • 60. کاربردها در علم داده
  • 61. کاربردها در آمار
  • 62. کاربردها در مالی
  • 63. کاربردها در رباتیک
  • 64. کاربردها در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 65. بهینه‌سازی مسائل مقید با الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 66. روش‌های مبتنی بر جریمه
  • 67. روش‌های مبتنی بر تکرار
  • 68. روش‌های مبتنی بر فیلتر
  • 69. بهینه‌سازی مسائل عدد صحیح با الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 70. ترکیب الگوریتم‌های فراابتکاری با روش‌های دقیق
  • 71. بهینه‌سازی مسائل چندهدفه
  • 72. الگوریتم‌های NSGA-II
  • 73. الگوریتم‌های MOEA/D
  • 74. بهینه‌سازی مسائل پویا
  • 75. بهینه‌سازی در زمان واقعی
  • 76. بهینه‌سازی مسائل با عدم قطعیت
  • 77. بهینه‌سازی مبتنی بر نمونه‌گیری
  • 78. بهینه‌سازی مقاوم
  • 79. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 80. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 81. تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 82. تست‌های بنچمارک
  • 83. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 84. استفاده از کتابخانه‌های نرم‌افزاری
  • 85. نکات عملی در پیاده‌سازی
  • 86. کدنویسی موثر برای بهینه‌سازی
  • 87. مصورسازی نتایج بهینه‌سازی
  • 88. تفسیر نتایج و اعتبارسنجی
  • 89. چالش‌های رایج در بهینه‌سازی
  • 90. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 91. پیچیدگی محاسباتی
  • 92. انتخاب پارامترهای مناسب
  • 93. توسعه الگوریتم‌های جدید
  • 94. مرزهای تحقیقاتی در بهینه‌سازی
  • 95. آینده بهینه‌سازی هوشمند
  • 96. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی

📚 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 بهینه‌سازی هوشمند برای مهندسان و دانشمندان داده”

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

پیمایش به بالا