, ,

کتاب پروژه‌های عملی یادگیری ماشین با macOS: از ایده تا اجرا

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 پروژه‌های عملی یادگیری ماشین با macOS: از ایده تا اجرا

موضوع کلی: آشنایی با سیستم‌عامل macOS

موضوع میانی: macOS for Machine Learning

🎓 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. مقدمه: دنیای یادگیری ماشین در macOS
  • 2. فصل ۱: شروع کار با macOS برای یادگیری ماشین
  • 3. فصل ۲: نصب ابزارها و کتابخانه‌های کلیدی
  • 4. فصل ۳: اولین پروژه: تحلیل احساسات توییت‌ها
  • 5. فصل ۴: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 6. فصل ۵: انتخاب و آموزش مدل‌های ساده
  • 7. فصل ۶: ارزیابی مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 8. فصل ۷: پروژه دوم: تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 9. فصل ۸: کار با کتابخانه‌های بینایی ماشین
  • 10. فصل ۹: پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 11. فصل ۱۰: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 12. فصل ۱۱: آموزش مدل سفارشی برای تشخیص اشیاء
  • 13. فصل ۱۲: پروژه سوم: پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 14. فصل ۱۳: جمع‌آوری داده‌های مربوط به املاک
  • 15. فصل ۱۴: مهندسی ویژگی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 16. فصل ۱۵: مدل‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
  • 17. فصل ۱۶: مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 18. فصل ۱۷: ارزیابی و مقایسه مدل‌های پیش‌بینی
  • 19. فصل ۱۸: پروژه چهارم: سیستم توصیه‌گر فیلم
  • 20. فصل ۱۹: پایگاه داده فیلم و کاربران
  • 21. فصل ۲۰: فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
  • 22. فصل ۲۱: فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
  • 23. فصل ۲۲: مدل‌های ماتریس فاکتورینگ
  • 24. فصل ۲۳: ارزیابی سیستم توصیه‌گر
  • 25. فصل ۲۴: پروژه پنجم: تشخیص چهره در macOS
  • 26. فصل ۲۵: کتابخانه‌های پردازش تصویر چهره
  • 27. فصل ۲۶: پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص چهره
  • 28. فصل ۲۷: آموزش مدل برای شناسایی چهره‌های خاص
  • 29. فصل ۲۸: ادغام با اپلیکیشن‌های macOS
  • 30. فصل ۲۹: پروژه ششم: پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 31. فصل ۳۰: مدل‌های زبانی و توالی‌ها
  • 32. فصل ۳۱: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. فصل ۳۲: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 34. فصل ۳۳: کاربردها: ترجمه ماشینی ساده
  • 35. فصل ۳۴: پروژه هفتم: یادگیری تقویتی در عمل
  • 36. فصل ۳۵: مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 37. فصل ۳۶: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 38. فصل ۳۷: پیاده‌سازی یک محیط ساده
  • 39. فصل ۳۸: آموزش عامل یادگیری تقویتی
  • 40. فصل ۳۹: پروژه هشتم: کار با داده‌های سری زمانی
  • 41. فصل ۴۰: تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
  • 42. فصل ۴۱: مدل‌های ARIMA و Prophet
  • 43. فصل ۴۲: آموزش و ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 44. فصل ۴۳: پروژه نهم: پردازش تصویر پیشرفته
  • 45. فصل ۴۴: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 46. فصل ۴۵: ساختار و کارکرد CNN
  • 47. فصل ۴۶: آموزش CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 48. فصل ۴۷: استفاده از معماری‌های معروف CNN
  • 49. فصل ۴۸: پروژه دهم: استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 50. فصل ۴۹: آماده‌سازی مدل برای استقرار
  • 51. فصل ۵۰: استقرار محلی روی macOS
  • 52. فصل ۵۱: استفاده از Core ML
  • 53. فصل ۵۲: تبدیل مدل‌ها به فرمت Core ML
  • 54. فصل ۵۳: ادغام Core ML در اپلیکیشن Swift
  • 55. فصل ۵۴: پروژه یازدهم: ابزارهای پیشرفته macOS
  • 56. فصل ۵۵: استفاده از Metal Performance Shaders
  • 57. فصل ۵۶: شتاب‌دهی محاسبات یادگیری ماشین
  • 58. فصل ۵۷: کتابخانه Create ML
  • 59. فصل ۵۸: آموزش مدل‌های سفارشی با Create ML
  • 60. فصل ۵۹: پروژه‌های جانبی خلاقانه
  • 61. فصل ۶۰: ساخت یک ربات چت ساده
  • 62. فصل ۶۱: ایجاد ابزار تولید متن خودکار
  • 63. فصل ۶۲: ساخت یک سیستم تشخیص صدا پایه
  • 64. فصل ۶۳: پیاده‌سازی یک بازی ساده با یادگیری تقویتی
  • 65. فصل ۶۴: پروژه دوازدهم: بهینه‌سازی عملکرد
  • 66. فصل ۶۵: شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 67. فصل ۶۶: تکنیک‌های بهینه‌سازی کد
  • 68. فصل ۶۷: استفاده از پروفایلرهای macOS
  • 69. فصل ۶۸: مقایسه اجرای CPU و GPU
  • 70. فصل ۶۹: پروژه سیزدهم: مدل‌های گرافیکی
  • 71. فصل ۷۰: شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 72. فصل ۷۱: کاربردهای GNN
  • 73. فصل ۷۲: پیاده‌سازی GNN ساده
  • 74. فصل ۷۳: پروژه چهاردهم: پردازش صوت
  • 75. فصل ۷۴: تحلیل و شناسایی الگوهای صوتی
  • 76. فصل ۷۵: مدل‌های پردازش سیگنال صوتی
  • 77. فصل ۷۶: کاربردها: تشخیص کلمات کلیدی
  • 78. فصل ۷۷: پروژه پانزدهم: یادگیری انتقالی
  • 79. فصل ۷۸: مفاهیم و مزایای یادگیری انتقالی
  • 80. فصل ۷۹: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 81. فصل ۸۰: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 82. فصل ۸۱: پروژه شانزدهم: بینایی ماشین پیشرفته
  • 83. فصل ۸۲: قطعه‌بندی معنایی تصاویر
  • 84. فصل ۸۳: مدل‌های U-Net و Mask R-CNN
  • 85. فصل ۸۴: پیاده‌سازی قطعه‌بندی ساده
  • 86. فصل ۸۵: پروژه هفدهم: پردازش زبان طبیعی پیشرفته‌تر
  • 87. فصل ۸۶: مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 88. فصل ۸۷: معماری و کارکرد ترنسفورمرها
  • 89. فصل ۸۸: کاربردها: مدل‌های GPT و BERT
  • 90. فصل ۸۹: پروژه هجدهم: یادگیری عمیق مولد
  • 91. فصل ۹۰: شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 92. فصل ۹۱: مفاهیم و کاربردهای GAN
  • 93. فصل ۹۲: پیاده‌سازی GAN ساده برای تولید تصویر
  • 94. فصل ۹۳: پروژه نوزدهم: معماری‌های یادگیری عمیق
  • 95. فصل ۹۴: مرور معماری‌های پیشرو
  • 96. فصل ۹۵: انتخاب معماری مناسب برای هر پروژه
  • 97. فصل ۹۶: پروژه بیستم: توسعه پایدار
  • 98. فصل ۹۷: مدیریت کد و نسخه‌بندی
  • 99. فصل ۹۸: تست و دیباگینگ پیشرفته
  • 100. فصل ۹۹: مستندسازی پروژه

📚 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 پروژه‌های عملی یادگیری ماشین با macOS: از ایده تا اجرا”

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

پیمایش به بالا