سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب فهم سطوح هوش مصنوعی: مقدمه‌ای بر دنیای هوش مصنوعی

کتاب فهم سطوح هوش مصنوعی: مقدمه‌ای بر دنیای هوش مصنوعی

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 فهم سطوح هوش مصنوعی: مقدمه‌ای بر دنیای هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: انواع هوش مصنوعی (ضعیف، قوی، عمومی)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: تعریف و تاریخچه
  • 2. مفهوم هوش مصنوعی: تعاریف کلیدی
  • 3. تاریخچه مختصر هوش مصنوعی: از آغاز تا امروز
  • 4. انواع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی ضعیف و قوی
  • 5. یادگیری ماشین: زیرمجموعه‌ای کلیدی از هوش مصنوعی
  • 6. یادگیری نظارت شده: مبانی و کاربردها
  • 7. یادگیری بدون نظارت: کشف الگوها در داده‌ها
  • 8. یادگیری تقویتی: یادگیری از طریق پاداش و جزا
  • 9. شبکه‌های عصبی مصنوعی: الهام گرفته از مغز انسان
  • 10. مبانی شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 11. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning): قدرت لایه‌های متعدد
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): برای پردازش تصویر
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): برای پردازش توالی‌ها
  • 14. پردازش زبان طبیعی (NLP): درک و تولید زبان انسان
  • 15. کاربردهای NLP: ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات
  • 16. سیستم‌های توصیه‌گر: پیشنهاد محصولات و محتوا
  • 17. بینایی ماشین: تفسیر و درک تصاویر و ویدئوها
  • 18. کاربردهای بینایی ماشین: تشخیص چهره، رانندگی خودکار
  • 19. یادگیری عمیق در بینایی ماشین: پیشرفت‌های اخیر
  • 20. رباتیک و هوش مصنوعی: تعامل با دنیای فیزیکی
  • 21. سیستم‌های خبره: دانش تخصصی در قالب نرم‌افزار
  • 22. منطق فازی و هوش مصنوعی: مدیریت عدم قطعیت
  • 23. الگوریتم‌های ژنتیک و بهینه‌سازی: الهام از طبیعت
  • 24. اخلاق در هوش مصنوعی: چالش‌ها و ملاحظات
  • 25. سوگیری در هوش مصنوعی: شناسایی و کاهش
  • 26. حریم خصوصی و هوش مصنوعی: حفاظت از داده‌ها
  • 27. امنیت در هوش مصنوعی: محافظت در برابر حملات
  • 28. هوش مصنوعی و آینده شغلی: تغییرات پیش رو
  • 29. هوش مصنوعی در سلامت: تشخیص بیماری و درمان
  • 30. هوش مصنوعی در آموزش: یادگیری شخصی‌سازی شده
  • 31. هوش مصنوعی در مالی: پیش‌بینی بازار و مدیریت ریسک
  • 32. هوش مصنوعی در صنعت: اتوماسیون و بهینه‌سازی
  • 33. هوش مصنوعی در کشاورزی: افزایش بهره‌وری
  • 34. هوش مصنوعی در حمل و نقل: خودروهای خودران
  • 35. هوش مصنوعی در قانون و حقوق: تحلیل متون حقوقی
  • 36. هوش مصنوعی در هنر و خلاقیت: خلق آثار هنری
  • 37. هوش مصنوعی در موسیقی: تولید و تحلیل موسیقی
  • 38. هوش مصنوعی در بازی‌ها: ساخت شخصیت‌های هوشمند
  • 39. هوش مصنوعی و حکمرانی: بهبود خدمات عمومی
  • 40. مفاهیم پایه داده‌کاوی: استخراج دانش از داده‌ها
  • 41. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل داده‌ها
  • 42. انتخاب ویژگی: مهم‌ترین شاخص‌ها برای مدل
  • 43. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: معیارهای سنجش
  • 44. اعتبارسنجی متقابل: اطمینان از عملکرد مدل
  • 45. مدل‌های طبقه‌بندی: پیش‌بینی دسته‌ها
  • 46. رگرسیون: پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 47. خوشه‌بندی: گروه‌بندی داده‌های مشابه
  • 48. قوانین وابستگی: کشف روابط بین اقلام
  • 49. مدل‌های سری زمانی: پیش‌بینی داده‌های زمانی
  • 50. شبکه‌های بیزی: مدل‌سازی احتمالات
  • 51. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 52. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): قدرت درک و تولید
  • 53. کاربردهای LLMs: چت‌بات‌ها، خلاصه‌سازی متن
  • 54. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 55. هوش مصنوعی مولد: خلق محتوای جدید
  • 56. تولید متن با هوش مصنوعی
  • 57. تولید تصویر با هوش مصنوعی
  • 58. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
  • 59. تولید ویدئو با هوش مصنوعی
  • 60. محدودیت‌های هوش مصنوعی مولد
  • 61. تفکر انتقادی در مواجهه با هوش مصنوعی
  • 62. آینده هوش مصنوعی: پیش‌بینی‌ها و روندها
  • 63. هوش مصنوعی عمومی (AGI): رویای هوشمندی همه‌جانبه
  • 64. هوش مصنوعی و جامعه: تأثیرات بلندمدت
  • 65. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی
  • 66. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 67. مبانی برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی
  • 68. زبان پایتون برای هوش مصنوعی
  • 69. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: NumPy, Pandas
  • 70. کتابخانه‌های یادگیری ماشین: Scikit-learn
  • 71. کتابخانه‌های یادگیری عمیق: TensorFlow, PyTorch
  • 72. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) برای هوش مصنوعی
  • 73. مدیریت پروژه در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 74. مستندسازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 75. به اشتراک‌گذاری دانش و همکاری در هوش مصنوعی
  • 76. مبانی داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 77. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ
  • 78. ابزارهای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 80. هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 81. کاربردهای هوش مصنوعی در IoT
  • 82. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در IoT
  • 83. هوش مصنوعی و بلاکچین
  • 84. کاربردهای هوش مصنوعی در بلاکچین
  • 85. مبانی یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 86. تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 87. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 88. هوش مصنوعی و علم داده (Data Science)
  • 89. نقش دانشمند داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 90. تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در تحقیق و توسعه
  • 92. هوش مصنوعی و نوآوری
  • 93. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 94. تست و ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 95. استقرار (Deployment) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 96. نظارت و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 97. مفاهیم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 98. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-supervised Learning)
  • 99. یادگیری خودنظارت شده (Self-supervised Learning)
  • 100. هوش مصنوعی در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

📚 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.