, ,

کتاب تمرین‌های عملی برای تسلط بر Google Colaboratory

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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 تمرین‌های عملی برای تسلط بر Google Colaboratory

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Google Colaboratory

🎓 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. مقدمه‌ای بر Google Colaboratory و محیط آن
  • 2. آشنایی با رابط کاربری Colab
  • 3. ایجاد و مدیریت نوت‌بوک‌ها در Colab
  • 4. اجرای سلول‌های کد و متن در Colab
  • 5. استفاده از محیط خط فرمان در Colab
  • 6. نصب و مدیریت کتابخانه‌های پایتون در Colab
  • 7. اتصال به Google Drive برای ذخیره‌سازی
  • 8. اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها با دیگران
  • 9. مدیریت نسخه‌ها و تاریخچه تغییرات
  • 10. استفاده از Git برای کنترل نسخه در Colab
  • 11. مرورگر فایل در Colab
  • 12. اتصال به ماشین‌های مجازی خارجی
  • 13. تنظیمات پیشرفته محیط Colab
  • 14. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 15. متغیرها و انواع داده در پایتون
  • 16. عملگرهای ریاضی و منطقی در پایتون
  • 17. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی
  • 18. ساختارهای کنترلی: حلقه‌های تکرار
  • 19. توابع در پایتون: تعریف و فراخوانی
  • 20. لیست‌ها و تاپل‌ها در پایتون
  • 21. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
  • 22. کار با رشته‌ها در پایتون
  • 23. مدیریت خطاها و استثنائات در پایتون
  • 24. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
  • 25. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
  • 26. وراثت و چندریختی در پایتون
  • 27. ماژول‌ها و بسته‌ها در پایتون
  • 28. کار با فایل‌ها و دایرکتوری‌ها در پایتون
  • 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
  • 30. نصب و استفاده از NumPy
  • 31. عملیات بر روی آرایه‌های NumPy
  • 32. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 33. ساخت و کار با DataFrame در Pandas
  • 34. خواندن و نوشتن داده‌ها در Pandas
  • 35. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
  • 36. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها در Pandas
  • 37. ترکیب و ادغام DataFrame ها
  • 38. پاکسازی داده‌های ناقص در Pandas
  • 39. تبدیل و مهندسی ویژگی‌ها در Pandas
  • 40. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 41. نصب و استفاده از Matplotlib
  • 42. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 43. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 44. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Matplotlib
  • 45. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn
  • 46. رسم نمودارهای آماری با Seaborn
  • 47. سفارشی‌سازی نمودارها در Seaborn
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 49. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 50. مراحل کلی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 51. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 52. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 53. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 54. الگوریتم رگرسیون خطی
  • 55. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 56. الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 57. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 58. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 59. الگوریتم درخت تصمیم
  • 60. الگوریتم جنگل تصادفی
  • 61. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 62. الگوریتم K-Means
  • 63. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 64. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 65. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 66. معماری ساده شبکه عصبی
  • 67. آموزش شبکه‌های عصبی با TensorFlow/Keras
  • 68. استفاده از لایه‌های مختلف در شبکه‌های عصبی
  • 69. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 70. تابع هزینه و بهینه‌سازها
  • 71. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 72. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 73. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 75. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 76. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 77. مقدمه‌ای بر کتابخانه NLTK
  • 78. پیش‌پردازش متن در NLTK
  • 79. کار با کلمات و جملات در NLTK
  • 80. مقدمه‌ای بر کتابخانه spaCy
  • 81. استفاده از spaCy برای تحلیل متن
  • 82. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 84. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 85. تکنیک‌های یافتن الگو در داده‌ها
  • 86. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 87. کار با داده‌های زمانی در Pandas
  • 88. مقدمه‌ای بر ابزارهای استقرار مدل
  • 89. مقدمه‌ای بر مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 90. پروژه‌های عملی با Colaboratory
  • 91. پیاده‌سازی یک مدل رگرسیون در Colab
  • 92. پیاده‌سازی یک مدل طبقه‌بندی در Colab
  • 93. پیاده‌سازی یک سیستم خوشه‌بندی در Colab
  • 94. کاربرد Colab در پروژه‌های دانشجویی
  • 95. نکات و ترفندهای پیشرفته در Colab
  • 96. نظارت بر منابع سیستم در Colab
  • 97. مدیریت حافظه و CPU در Colab
  • 98. استفاده از GPU و TPU در Colab
  • 99. بهینه‌سازی کد برای اجرا در Colab
  • 100. نکات امنیتی در استفاده از Colab

📚 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 تمرین‌های عملی برای تسلط بر Google Colaboratory”

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

پیمایش به بالا