کتاب مبانی انتخاب مدل و بهینه‌سازی پارامتر برای سنجش عملکرد AI
, ,

کتاب مبانی انتخاب مدل و بهینه‌سازی پارامتر برای سنجش عملکرد AI

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000033396 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی انتخاب مدل و بهینه‌سازی پارامتر برای سنجش عملکرد AI

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: Model Selection and Tuning for Evaluation

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. فصل ۱: مقدمه بر سنجش عملکرد AI
  • 2. فصل ۲: چرا انتخاب مدل حیاتی است؟
  • 3. فصل ۳: انواع معیارهای سنجش عملکرد
  • 4. فصل ۴: دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
  • 5. فصل ۵: دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 6. فصل ۶: معیارهای مبتنی بر ماتریس درهم‌ریختگی
  • 7. فصل ۷: امتیاز F1 و کاربردهای آن
  • 8. فصل ۸: ROC Curve و AUC
  • 9. فصل ۹: معیارهای نامتقارن و کاربرد در داده‌های نامتوازن
  • 10. فصل ۱۰: سنجش عملکرد در وظایف رگرسیون
  • 11. فصل ۱۱: MSE, RMSE و MAE
  • 12. فصل ۱۲: R-squared و تفسیر آن
  • 13. فصل ۱۳: معیارهای سنجش عملکرد در وظایف خوشه‌بندی
  • 14. فصل ۱۴: Silhouette Score و Davies-Bouldin Index
  • 15. فصل ۱۵: انتخاب مدل مناسب بر اساس مسئله
  • 16. فصل ۱۶: Overfitting و Underfitting
  • 17. فصل ۱۷: روش‌های جلوگیری از Overfitting
  • 18. فصل ۱۸: Regularization (L1 و L2)
  • 19. فصل ۱۹: Cross-Validation: K-Fold
  • 20. فصل ۲۰: Stratified K-Fold Cross-Validation
  • 21. فصل ۲۱: Time Series Cross-Validation
  • 22. فصل ۲۲: Bootstrapping و کاربردهای آن
  • 23. فصل ۲۳: معیارهای انتخاب مدل نهایی
  • 24. فصل ۲۴: Bias-Variance Tradeoff
  • 25. فصل ۲۵: درک پارامترهای مدل
  • 26. فصل ۲۶: پارامترهای مدل‌های خطی
  • 27. فصل ۲۷: پارامترهای مدل‌های درخت تصمیم
  • 28. فصل ۲۸: پارامترهای مدل‌های Support Vector Machine
  • 29. فصل ۲۹: پارامترهای مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 30. فصل ۳۰: مفهوم بهینه‌سازی پارامتر
  • 31. فصل ۳۱: Search Space برای بهینه‌سازی
  • 32. فصل ۳۲: Grid Search: مزایا و معایب
  • 33. فصل ۳۳: Random Search: مزایا و معایب
  • 34. فصل ۳۴: انتخاب بهینه‌سازهای پیشرفته
  • 35. فصل ۳۵: Gradient Descent و انواع آن
  • 36. فصل ۳۶: Adam Optimizer
  • 37. فصل ۳۷: RMSprop Optimizer
  • 38. فصل ۳۸: SGD with Momentum
  • 39. فصل ۳۹: Learning Rate Scheduling
  • 40. فصل ۴۰: Early Stopping به عنوان یک تکنیک بهینه‌سازی
  • 41. فصل ۴۱: بهینه‌سازی هایپرپارامتر با استفاده از کتابخانه‌ها
  • 42. فصل ۴۲: Scikit-learn: GridSearchCV
  • 43. فصل ۴۳: Scikit-learn: RandomizedSearchCV
  • 44. فصل ۴۴: Keras Tuner
  • 45. فصل ۴۵: Optuna
  • 46. فصل ۴۶: Hyperopt
  • 47. فصل ۴۷: Bayesian Optimization: مفاهیم پایه
  • 48. فصل ۴۸: Gaussian Processes در Bayesian Optimization
  • 49. فصل ۴۹: Acquisition Functions
  • 50. فصل ۵۰: بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های عمیق
  • 51. فصل ۵۱: Layer Sizes و Number of Layers
  • 52. فصل ۵۲: Activation Functions
  • 53. فصل ۵۳: Batch Size و Epochs
  • 54. فصل ۵۴: Dropout Rate
  • 55. فصل ۵۵: بهینه‌سازی برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 56. فصل ۵۶: Embeddings و پارامترهای مرتبط
  • 57. فصل ۵۷: مدل‌های Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • 58. فصل ۵۸: مدل‌های Long Short-Term Memory (LSTM)
  • 59. فصل ۵۹: مدل‌های Gated Recurrent Unit (GRU)
  • 60. فصل ۶۰: مدل‌های Transformer
  • 61. فصل ۶۱: بهینه‌سازی برای وظایف بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 62. فصل ۶۲: مدل‌های Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • 63. فصل ۶۳: Kernel Sizes و Strides
  • 64. فصل ۶۴: Pooling Layers
  • 65. فصل ۶۵: Fine-tuning Pre-trained Models
  • 66. فصل ۶۶: Transfer Learning
  • 67. فصل ۶۷: بهینه‌سازی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. فصل ۶۸: Collaborative Filtering
  • 69. فصل ۶۹: Content-Based Filtering
  • 70. فصل ۷۰: Hybrid Recommender Systems
  • 71. فصل ۷۱: معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. فصل ۷۲: Precision@K و Recall@K
  • 73. فصل ۷۳: Mean Average Precision (MAP)
  • 74. فصل ۷۴: Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG)
  • 75. فصل ۷۵: بهینه‌سازی برای مسائل زمان-حقیقی
  • 76. فصل ۷۶: Latency و Throughput
  • 77. فصل ۷۷: Trade-offs بین دقت و سرعت
  • 78. فصل ۷۸: Model Quantization
  • 79. فصل ۷۹: Model Pruning
  • 80. فصل ۸۰: Knowledge Distillation
  • 81. فصل ۸۱: سنجش تعصب (Bias) در مدل‌های AI
  • 82. فصل ۸۲: معیارهای سنجش عدم تعادل داده
  • 83. فصل ۸۳: Fair AI metrics
  • 84. فصل ۸۴: Redressing Bias
  • 85. فصل ۸۵: Ethics in AI Model Selection and Optimization
  • 86. فصل ۸۶: Transparency and Explainability
  • 87. فصل ۸۷: Robustness and Adversarial Attacks
  • 88. فصل ۸۸: A/B Testing for Model Deployment
  • 89. فصل ۸۹: Monitoring Model Performance in Production
  • 90. فصل ۹۰: Concept Drift Detection
  • 91. فصل ۹۱: Data Drift Detection
  • 92. فصل ۹۲: Retraining Strategies
  • 93. فصل ۹۳: Version Control for Models and Datasets
  • 94. فصل ۹۴: Reproducibility in AI Projects
  • 95. فصل ۹۵: Documentation Best Practices
  • 96. فصل ۹۶: Collaboration and Teamwork in AI
  • 97. فصل ۹۷: Future Trends in Model Evaluation
  • 98. فصل ۹۸: AutoML and Automated Hyperparameter Tuning
  • 99. فصل ۹۹: The Human-in-the-Loop Approach
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و مسیر آینده

📚 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 مبانی انتخاب مدل و بهینه‌سازی پارامتر برای سنجش عملکرد AI”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا