سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طبقه‌بندی خودکار داده‌های علمی: از ژنومیک تا نجوم

کتاب طبقه‌بندی خودکار داده‌های علمی: از ژنومیک تا نجوم

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی خودکار داده‌های علمی: از ژنومیک تا نجوم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اقتصاد رفتاری

موضوع میانی: طبقه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر طبقه‌بندی خودکار داده‌های علمی
  • 2. اهمیت طبقه‌بندی در عصر داده‌های حجیم
  • 3. چالش‌های طبقه‌بندی داده‌های علمی
  • 4. تکامل روش‌های طبقه‌بندی
  • 5. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طبقه‌بندی
  • 6. یادگیری نظارت شده برای داده‌های علمی
  • 7. یادگیری نظارت نشده برای کشف الگو
  • 8. یادگیری نیمه نظارت شده برای داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود
  • 9. یادگیری تقویتی در فرآیندهای طبقه‌بندی
  • 10. شبکه‌های عصبی عمیق برای طبقه‌بندی پیچیده
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 14. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی در علوم
  • 15. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر علمی
  • 16. کاربرد RNN در تحلیل سری‌های زمانی علمی
  • 17. پردازش تصویر و ویژگی‌یابی در داده‌های علمی
  • 18. استخراج ویژگی دستی در مقابل یادگیری ویژگی خودکار
  • 19. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 20. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 21. دسته‌بندی‌کننده‌های بیزی ساده
  • 22. طبقه‌بندی‌کننده‌های K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 23. انواع معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 24. دقت، صحت، بازیابی و امتیاز F1
  • 25. منحنی ROC و مساحت زیر منحنی (AUC)
  • 26. اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی مدل
  • 27. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی مدل
  • 28. کاهش ابعاد داده‌ها برای طبقه‌بندی
  • 29. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 30. توزیع‌نگاری تصادفی تنی (t-SNE)
  • 31. مقایسه روش‌های کاهش ابعاد
  • 32. پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 33. مدیریت داده‌های گم شده و نامنظم
  • 34. روش‌های نمونه‌برداری برای مجموعه داده‌های نامتعادل
  • 35. کاربرد طبقه‌بندی در ژنومیک
  • 36. طبقه‌بندی توالی DNA و RNA
  • 37. شناسایی ژن‌ها و عناصر تنظیمی
  • 38. پیش‌بینی عملکرد ژن‌ها
  • 39. طبقه‌بندی پروتئین‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
  • 40. تحلیل بیان ژن و طبقه‌بندی نمونه‌ها
  • 41. کاربرد طبقه‌بندی در پروتئومیکس
  • 42. طبقه‌بندی ساختارهای پروتئینی
  • 43. شناسایی و طبقه‌بندی پپتیدها
  • 44. تحلیل داده‌های حاصل از طیف‌سنجی جرمی
  • 45. کاربرد طبقه‌بندی در متابولومیکس
  • 46. شناسایی و طبقه‌بندی متابولیت‌ها
  • 47. تحلیل مسیرهای متابولیکی
  • 48. طبقه‌بندی نمونه‌های بالینی بر اساس پروفایل متابولیکی
  • 49. کاربرد طبقه‌بندی در تصویربرداری پزشکی
  • 50. طبقه‌بندی تومورها در تصاویر MRI و CT
  • 51. تشخیص بیماری‌های چشمی از تصاویر شبکیه
  • 52. طبقه‌بندی انواع بافت‌ها در تصاویر هیستوپاتولوژی
  • 53. کاربرد طبقه‌بندی در نجوم
  • 54. طبقه‌بندی کهکشان‌ها بر اساس شکل و اندازه
  • 55. شناسایی و طبقه‌بندی ستارگان
  • 56. دسته‌بندی سحابی‌ها و خوشه‌های ستاره‌ای
  • 57. تحلیل داده‌های حاصل از تلسکوپ‌های رادیویی و نوری
  • 58. طبقه‌بندی سیارات فراخورشیدی
  • 59. کاربرد طبقه‌بندی در علوم محیط زیست
  • 60. طبقه‌بندی انواع پوشش زمین
  • 61. شناسایی و طبقه‌بندی گونه‌های جانوری و گیاهی
  • 62. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای پایش محیط زیست
  • 63. کاربرد طبقه‌بندی در علوم مواد
  • 64. طبقه‌بندی انواع مواد بر اساس خواص فیزیکی و شیمیایی
  • 65. پیش‌بینی خواص مواد با استفاده از طبقه‌بندی
  • 66. کاربرد طبقه‌بندی در علوم اجتماعی
  • 67. تحلیل احساسات در متن‌های علمی
  • 68. طبقه‌بندی موضوعی مقالات علمی
  • 69. پیش‌بینی روند تحقیقات علمی
  • 70. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های کلیدی برای طبقه‌بندی
  • 71. TensorFlow و Keras
  • 72. PyTorch
  • 73. Scikit-learn
  • 74. Pandas و NumPy
  • 75. ملاحظات اخلاقی در طبقه‌بندی خودکار داده‌های علمی
  • 76. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 77. سوگیری در الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 78. قابلیت تفسیر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 79. آینده طبقه‌بندی خودکار داده‌های علمی
  • 80. طبقه‌بندی خودکار در زمان واقعی
  • 81. ادغام داده‌های چندوجهی برای طبقه‌بندی
  • 82. توسعه مدل‌های طبقه‌بندی قابل تعمیم
  • 83. یادگیری خودکار و اکتشافی در داده‌های علمی
  • 84. تاثیر طبقه‌بندی بر اکتشافات علمی
  • 85. همکاری بین دانشمندان علوم کامپیوتر و متخصصان حوزه
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی عملی طبقه‌بندی
  • 87. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
  • 88. مقاومت در برابر داده‌های نویزدار
  • 89. محدودیت‌های محاسباتی
  • 90. اهمیت جامعه‌سازی و اشتراک‌گذاری دانش
  • 91. مطالعات موردی موفق در طبقه‌بندی داده‌های علمی
  • 92. چالش‌های حل نشده و مسیرهای آینده
  • 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 94. دستورالعمل‌ها برای محققان علاقه‌مند

📚 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.