سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت داده‌های کوچک

کتاب مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت داده‌های کوچک

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت داده‌های کوچک

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و مدیریت داده در بی‌بی‌سی میکرومپیوتر

موضوع میانی: مدیریت اطلاعات ساده در محیط‌های کوچک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های کوچک
  • 3. اهمیت داده‌های کوچک در تصمیم‌گیری
  • 4. چالش‌های کار با داده‌های کوچک
  • 5. انواع داده‌های کوچک
  • 6. جمع‌آوری داده‌های کوچک
  • 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های کوچک
  • 8. نمونه‌برداری در داده‌های کوچک
  • 9. روش‌های تولید داده مصنوعی
  • 10. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 11. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک برای داده‌های کوچک
  • 12. رگرسیون خطی و لجستیک در داده‌های کوچک
  • 13. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 15. مدل‌های مبتنی بر شباهت (Similarity-based models)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های کوچک
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های کوچک
  • 18. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 19. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 21. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 22. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 23. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در داده‌های کوچک
  • 24. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 25. روش‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 26. مدل‌های بیزی (Bayesian Models)
  • 27. استنتاج بیزی در داده‌های کوچک
  • 28. شبکه‌های باور بیزی (Bayesian Belief Networks)
  • 29. مدل‌های گرافیکی (Graphical Models)
  • 30. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
  • 31. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 32. بگینگ (Bagging) و بوستینگ (Boosting)
  • 33. پشته‌سازی (Stacking)
  • 34. ارزیابی مدل‌ها در داده‌های کوچک
  • 35. معیارهای ارزیابی دقت (Accuracy)
  • 36. معیارهای ارزیابی صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 37. امتیاز F1
  • 38. منحنی ROC و AUC
  • 39. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 40. نکات خاص اعتبارسنجی در داده‌های کوچک
  • 41. تشخیص و مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 42. روش‌های کاهش بیش‌برازش
  • 43. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 44. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 45. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 46. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 47. کاربردها در حوزه سلامت
  • 48. تشخیص بیماری با داده‌های کم
  • 49. پیش‌بینی پیامد درمان
  • 50. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 51. کاربردها در حوزه مالی
  • 52. تشخیص تقلب
  • 53. پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 54. تحلیل بازار سهام
  • 55. کاربردها در حوزه صنعتی
  • 56. کنترل کیفیت محصولات
  • 57. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 58. بهینه‌سازی فرآیند تولید
  • 59. کاربردها در حوزه کشاورزی
  • 60. پیش‌بینی عملکرد محصولات
  • 61. مدیریت منابع آبی
  • 62. تشخیص آفات و بیماری‌ها
  • 63. کاربردها در حوزه علوم اجتماعی
  • 64. تحلیل نظرسنجی‌ها
  • 65. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
  • 66. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 67. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌های کوچک
  • 68. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 69. حریم خصوصی داده‌ها
  • 70. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 71. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 72. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
  • 73. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
  • 74. امنیت داده‌ها در برابر حملات سایبری
  • 75. استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری
  • 76. مدیریت داده‌های حساس
  • 77. روش‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-preserving techniques)
  • 78. حفظ داده‌ها بر اساس اصول اسلامی
  • 79. ملاحظات فقهی در استفاده از داده‌های پزشکی
  • 80. ملاحظات فقهی در حوزه مالی و اقتصادی
  • 81. مدیریت و تحلیل داده‌های کوچک در سازمان‌های دولتی
  • 82. نقش داده‌های کوچک در سیاست‌گذاری عمومی
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی خدمات دولتی
  • 84. ملاحظات حقوقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 85. آینده هوش مصنوعی و مدیریت داده‌های کوچک
  • 86. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
  • 87. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 88. یادگیری عمیق برای داده‌های بسیار کوچک
  • 89. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 90. یادگیری انتقالی پیشرفته
  • 91. استفاده از مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 92. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های کوچک
  • 93. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در شرایط عدم قطعیت
  • 94. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 95. مدل‌سازی دینامیک سیستم‌های پیچیده
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
  • 97. توسعه مدل‌های پیشرفته در علوم پایه
  • 98. پژوهش‌های میان‌رشته‌ای با هوش مصنوعی
  • 99. فرایندهای تصمیم‌گیری هوشمند در کسب و کار
  • 100. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با داده‌های کوچک

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.