, ,

کتاب راهنمای جامع یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی نتایج جستجو

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی نتایج جستجو

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Search Engines

🎓 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: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و بهینه‌سازی جستجو
  • 2. فصل ۲: مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات
  • 3. فصل ۳: ساختارهای داده برای شاخص‌گذاری
  • 4. فصل ۴: الگوریتم‌های اولیه رتبه‌بندی
  • 5. فصل ۵: مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت شده
  • 6. فصل ۶: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی معیارهای مرتبط
  • 7. فصل ۷: طبقه‌بندی برای تشخیص انواع جستجو
  • 8. فصل ۸: درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 9. فصل ۹: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. فصل ۱۰: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 11. فصل ۱۱: پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 12. فصل ۱۲: تولید ویژگی: TF-IDF و N-grams
  • 13. فصل ۱۳: جاسازی کلمات: Word2Vec و GloVe
  • 14. فصل ۱۴: جاسازی متن: Doc2Vec و Sentence-BERT
  • 15. فصل ۱۵: مدل‌های زبان آماری
  • 16. فصل ۱۶: مدل‌های زبان عصبی (NLM)
  • 17. فصل ۱۷: مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 18. فصل ۱۸: خوشه‌بندی اسناد
  • 19. فصل ۱۹: کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 20. فصل ۲۰: کاهش ابعاد: UMAP
  • 21. فصل ۲۱: مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 22. فصل ۲۲: مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 23. فصل ۲۳: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 24. فصل ۲۴: الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 25. فصل ۲۵: طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی جستجو
  • 26. فصل ۲۶: یادگیری تقویتی برای رتبه‌بندی پویا
  • 27. فصل ۲۷: معماری‌های شبکه عصبی برای رتبه‌بندی (RankNet)
  • 28. فصل ۲۸: LambdaRank و LambdaMART
  • 29. فصل ۲۹: شبکه‌های عصبی عمیق برای رتبه‌بندی (DeepRank)
  • 30. فصل ۳۰: مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention)
  • 31. فصل ۳۱: Transformerها در پردازش زبان طبیعی
  • 32. فصل ۳۲: BERT برای درک بهتر کوئری
  • 33. فصل ۳۳: fine-tuning مدل‌های زبان برای وظایف جستجو
  • 34. فصل ۳۴: ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در جستجو
  • 35. فصل ۳۵: معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-Score
  • 36. فصل ۳۶: معیارهای ارزیابی: MAP و NDCG
  • 37. فصل ۳۷: معیارهای ارزیابی: MRR
  • 38. فصل ۳۸: A/B Testing برای ارزیابی مدل‌های جدید
  • 39. فصل ۳۹: مهندسی ویژگی برای معیارهای جستجو
  • 40. فصل ۴۰: ویژگی‌های مرتبط با طول کوئری
  • 41. فصل ۴۱: ویژگی‌های مرتبط با تعداد نتایج
  • 42. فصل ۴۲: ویژگی‌های مرتبط با تازگی اسناد
  • 43. فصل ۴۳: ویژگی‌های مرتبط با اعتبار اسناد
  • 44. فصل ۴۴: ویژگی‌های مرتبط با شباهت بین کوئری و سند
  • 45. فصل ۴۵: ویژگی‌های مبتنی بر کلیک و تعامل کاربر
  • 46. فصل ۴۶: مدل‌سازی نیت کاربر (User Intent Modeling)
  • 47. فصل ۴۷: تشخیص انواع مختلف نیت جستجو
  • 48. فصل ۴۸: یادگیری نیت از داده‌های تعاملی
  • 49. فصل ۴۹: پیشنهادهای جستجو (Query Suggestions)
  • 50. فصل ۵۰: یادگیری پیشنهادها با مدل‌های آماری
  • 51. فصل ۵۱: پیشنهادهای جستجو با مدل‌های عصبی
  • 52. فصل ۵۲: شخصی‌سازی نتایج جستجو
  • 53. فصل ۵۳: مدل‌سازی پروفایل کاربر
  • 54. فصل ۵۴: شخصی‌سازی مبتنی بر تاریخچه جستجو
  • 55. فصل ۵۵: شخصی‌سازی مبتنی بر زمینه (Contextual)
  • 56. فصل ۵۶: یادگیری مجموعه (Learning to Rank – LTR)
  • 57. فصل ۵۷: رویکردهای نقطه‌ای (Pointwise) در LTR
  • 58. فصل ۵۸: رویکردهای ترتیبی (Pairwise) در LTR
  • 59. فصل ۵۹: رویکردهای لیستی (Listwise) در LTR
  • 60. فصل ۶۰: پیاده‌سازی LTR در سیستم‌های واقعی
  • 61. فصل ۶۱: داده‌های آموزشی برای LTR
  • 62. فصل ۶۲: ایجاد داده‌های رتبه‌بندی شده
  • 63. فصل ۶۳: مشکلات داده‌ای در LTR
  • 64. فصل ۶۴: مدل‌های یادگیری تقویتی برای پاسخگویی مستقیم (Direct Answer)
  • 65. فصل ۶۵: درک پرسش و پاسخ (Question Answering)
  • 66. فصل ۶۶: استخراج اطلاعات از متن (Information Extraction)
  • 67. فصل ۶۷: مدل‌های خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 68. فصل ۶۸: تولید پاسخ‌های کوتاه (Short Answer Generation)
  • 69. فصل ۶۹: یادگیری عمیق برای بازیابی اطلاعات
  • 70. فصل ۷۰: شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNN) برای جستجو
  • 71. فصل ۷۱: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای جستجو
  • 72. فصل ۷۲: معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures)
  • 73. فصل ۷۳: استفاده از Embeddingهای از پیش آموزش دیده
  • 74. فصل ۷۴: انتقال یادگیری (Transfer Learning) در جستجو
  • 75. فصل ۷۵: کاهش سوگیری (Bias) در نتایج جستجو
  • 76. فصل ۷۶: تشخیص و کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 77. فصل ۷۷: ارزیابی منصفانه (Fairness) در رتبه‌بندی
  • 78. فصل ۷۸: موضوعات پیشرفته در مدل‌سازی جستجو
  • 79. فصل ۷۹: جستجوی معنایی (Semantic Search)
  • 80. فصل ۸۰: جستجوی تصویری (Image Search)
  • 81. فصل ۸۱: جستجوی صوتی (Voice Search)
  • 82. فصل ۸۲: جستجو در داده‌های ساختاریافته
  • 83. فصل ۸۳: انفجار داده (Data Explosion) و مقیاس‌پذیری
  • 84. فصل ۸۴: استفاده از پردازش توزیع شده (Distributed Computing)
  • 85. فصل ۸۵: فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 86. فصل ۸۶: کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLTK, spaCy)
  • 87. فصل ۸۷: ابزارهای مرتبط با جستجو (Elasticsearch, Solr)
  • 88. فصل ۸۸: پیاده‌سازی یک سیستم جستجوی ساده با ML
  • 89. فصل ۸۹: مرحله ۱: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 90. فصل ۹۰: مرحله ۲: مهندسی ویژگی
  • 91. فصل ۹۱: مرحله ۳: انتخاب و آموزش مدل LTR
  • 92. فصل ۹۲: مرحله ۴: ارزیابی و تنظیم دقیق مدل
  • 93. فصل ۹۳: مرحله ۵: ادغام با سیستم جستجو
  • 94. فصل ۹۴: چالش‌های عملی در پیاده‌سازی ML برای جستجو
  • 95. فصل ۹۵: مسائل مربوط به داده‌های کم (Low-Resource Scenarios)
  • 96. فصل ۹۶: مسائل مربوط به داده‌های متغیر (Drifting Data)
  • 97. فصل ۹۷: تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده
  • 98. فصل ۹۸: آینده یادگیری ماشین در بهینه‌سازی جستجو
  • 99. فصل ۹۹: جستجوی مولد (Generative Search)
  • 100. فصل ۱۰۰: رویکردهای جدید و روندهای تحقیقاتی

📚 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 راهنمای جامع یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی نتایج جستجو”

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

پیمایش به بالا