سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ

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 محاسبات در مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی محاسبات در مقیاس بزرگ
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 3. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 4. اصول آماری برای مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 5. کاربرد آمار در داده‌های بزرگ
  • 6. مقدمه بر یادگیری عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 9. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 10. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 11. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 12. کاربرد LLMs در پیش‌بینی
  • 13. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 14. تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 15. تکنیک‌های استخراج ویژگی
  • 16. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 17. معیارهای ارزیابی مدل
  • 18. اعتبارسنجی متقابل
  • 19. تنظیم ابرپارامترها
  • 20. روش‌های منظم‌سازی
  • 21. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 23. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی
  • 24. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
  • 25. پلتفرم‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 26. Apache Spark برای مدل‌سازی
  • 27. Apache Hadoop برای مدل‌سازی
  • 28. معماری‌های داده‌های بزرگ
  • 29. مقدمه‌ای بر یادگیری بر خط
  • 30. یادگیری بر خط برای جریان داده
  • 31. مدیریت حافظه در مقیاس بزرگ
  • 32. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 33. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 34. مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 35. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری زمانی
  • 36. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 37. مدل‌های LSTM برای سری زمانی
  • 38. مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 39. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه مالی
  • 40. کاربرد در پیش‌بینی بازارهای مالی (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 41. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه سلامت
  • 42. کاربرد در پیش‌بینی بیماری‌ها (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 43. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه انرژی
  • 44. کاربرد در پیش‌بینی مصرف انرژی (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 45. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه کشاورزی
  • 46. کاربرد در پیش‌بینی محصولات کشاورزی (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 47. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه ترافیک
  • 48. کاربرد در پیش‌بینی ترافیک شهری (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 49. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه بازاریابی
  • 50. کاربرد در پیش‌بینی رفتار مشتری (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 51. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه تولید
  • 52. کاربرد در پیش‌بینی تقاضای تولید (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 53. مقدمه‌ای بر هوش تجاری
  • 54. کاربرد هوش تجاری در پیش‌بینی
  • 55. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
  • 56. ابزارهای مصورسازی داده‌ها
  • 57. مصورسازی نتایج مدل‌های پیش‌بینی
  • 58. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 59. مسائل اخلاقی در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 61. امنیت داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 62. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار برای داده‌های بزرگ
  • 63. اصول توسعه نرم‌افزار برای سیستم‌های مقیاس بزرگ
  • 64. مدیریت چرخه عمر مدل‌های پیش‌بینی
  • 65. استقرار مدل‌های پیش‌بینی
  • 66. نظارت بر عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 67. به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری ناظر
  • 69. یادگیری ناظر برای طبقه‌بندی
  • 70. یادگیری ناظر برای رگرسیون
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون ناظر
  • 72. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 73. کاهش ابعاد
  • 74. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف
  • 75. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در پیش‌بینی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 77. کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 78. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از GPU
  • 79. محاسبات موازی برای مدل‌سازی
  • 80. موازی‌سازی داده‌ها
  • 81. موازی‌سازی مدل
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 83. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی قابل تفسیر (XAI)
  • 85. تکنیک‌های تفسیر مدل‌های پیش‌بینی
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارت
  • 87. کاربرد یادگیری خودنظارت در داده‌های برچسب‌گذاری نشده
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در تصمیم‌گیری‌های پیچیده
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 91. کاربرد مدل‌های گراف عصبی در پیش‌بینی پویایی سیستم‌ها
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
  • 93. کاربرد مدل‌های مولد در تولید داده‌های مصنوعی
  • 94. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در بهبود توصیه‌ها
  • 96. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی برای تشخیص ناهنجاری
  • 97. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در شناسایی الگوهای غیرعادی
  • 98. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 99. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی در بهبود کارایی عملیاتی
  • 100. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی

📚 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.