کتاب Google Colaboratory: تسریع فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
, ,

کتاب Google Colaboratory: تسریع فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000036149 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 Google Colaboratory: تسریع فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین

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. آشنایی با محیط Google Colaboratory
  • 2. نصب و پیکربندی اولیه Google Colab
  • 3. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون در Colab
  • 4. کار با Jupyter Notebooks در Colab
  • 5. استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون (NumPy, Pandas)
  • 6. مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین
  • 7. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 8. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها در Colab
  • 9. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 11. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 12. مدل‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
  • 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MAE, MSE, R2)
  • 14. مدل‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
  • 15. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
  • 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 17. کتابخانه TensorFlow و Keras در Colab
  • 18. ساخت اولین شبکه عصبی با Keras
  • 19. لایه‌های Dense و Activation Functions
  • 20. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی (Optimizers)
  • 21. توابع Loss برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 22. تنظیم Hyperparameters مدل‌ها
  • 23. مدیریت Overfitting و Underfitting
  • 24. تکنیک‌های Regularization (L1, L2, Dropout)
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 26. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 27. بارگذاری و پیش‌پردازش تصاویر در Colab
  • 28. ساخت مدل CNN پایه برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 29. استفاده از Transfer Learning با مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 30. کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 31. کتابخانه NLTK و SpaCy
  • 32. بردارسازی متن (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 34. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 35. ساخت مدل RNN برای تحلیل احساسات
  • 36. مدل‌های پیشرفته NLP: Word Embeddings (Word2Vec)
  • 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 38. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
  • 39. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در Colab
  • 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
  • 41. کار با داده‌های جدولی پیچیده
  • 42. تکنیک‌های Feature Engineering
  • 43. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 44. روش‌های Ensemble Learning (Bagging, Boosting)
  • 45. مدل‌های Random Forest و Gradient Boosting
  • 46. استفاده از XGBoost و LightGBM
  • 47. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی (Clustering)
  • 48. الگوریتم K-Means
  • 49. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 50. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 51. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 52. کار با داده‌های سری زمانی (Time Series)
  • 53. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 55. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (Agent, Environment, Reward)
  • 56. استفاده از کتابخانه Gym
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ساده یادگیری تقویتی
  • 58. مفاهیم پایه‌ای Deep Reinforcement Learning
  • 59. کار با GPU و TPU در Colab
  • 60. افزایش سرعت آموزش مدل‌ها با سخت‌افزارهای Colab
  • 61. مدیریت فایل‌ها و داده‌ها در Google Drive
  • 62. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده
  • 63. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Deployment Basics)
  • 64. اصول MLOps (Machine Learning Operations)
  • 65. پایپ‌لاین‌های پردازش داده و آموزش مدل
  • 66. مقدمه‌ای بر MLOps با استفاده از ابزارهای موجود
  • 67. کار با APIها در Colab
  • 68. اتصال به سرویس‌های ابری دیگر
  • 69. مقدمه‌ای بر Big Data و پردازش آن
  • 70. کار با Apache Spark در Colab (محدودیت‌ها)
  • 71. اصول داده‌کاوی و کشف دانش
  • 72. تکنیک‌های Rule Mining
  • 73. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 74. کاربرد GNNs در حوزه‌های مختلف
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 76. پروتکل‌های امنیتی در یادگیری ماشین
  • 77. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 78. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 79. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 81. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 82. استفاده از GANs برای تولید تصاویر
  • 83. مدل‌های Diffusion برای تولید محتوا
  • 84. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال در Colab
  • 85. کار با داده‌های صوتی
  • 86. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در رباتیک
  • 87. شبیه‌سازی ربات‌ها در Colab
  • 88. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی
  • 89. بهینه‌سازی با الگوریتم‌های ژنتیک
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری خودکار (AutoML)
  • 91. ابزارهای AutoML در Colab
  • 92. تکنیک‌های Model Interpretability
  • 93. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده (XAI)
  • 94. کار با داده‌های سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب)
  • 95. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص بیماری (با رعایت چارچوب)
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه مالی (با رعایت چارچوب)
  • 97. پیش‌بینی قیمت سهام (با رعایت چارچوب)
  • 98. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 100. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت ترافیک شهری

📚 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 Google Colaboratory: تسریع فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا