, ,

کتاب از تئوری تا پیاده‌سازی در یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 از تئوری تا پیاده‌سازی در یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

🎓 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 یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 2. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 3. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین: داده، ویژگی، نمونه
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی، استانداردسازی
  • 5. مهندسی ویژگی: انتخاب، استخراج و ساخت ویژگی
  • 6. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 7. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت، فراخوانی، امتیاز F1
  • 8. رگرسیون خطی: مدل‌سازی و پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 9. رگرسیون لجستیک: طبقه‌بندی دودویی و چندکلاسه
  • 10. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. درختان تصمیم: ساختار، قوانین و تفسیر
  • 13. جنگل‌های تصادفی: ادغام درختان تصمیم
  • 14. تقویت گرادیان: روش‌های Boosting
  • 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 16. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 17. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 18. کاهش ابعاد: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 20. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 21. لایه‌های شبکه‌های عصبی: ورودی، پنهان، خروجی
  • 22. انتشار رو به جلو و انتشار به عقب خطا
  • 23. بهینه‌سازی مدل‌ها: گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
  • 24. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 25. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 26. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 28. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 29. واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 30. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه، عامل و محیط
  • 31. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
  • 34. یادگیری عمیق تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 35. مدل‌های زبانی: N-grams
  • 36. مدل‌های زبانی آماری
  • 37. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 38. پردازش زبان طبیعی (NLP): تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 39. تحلیل احساسات: شناسایی نظرات و احساسات
  • 40. دسته‌بندی متن
  • 41. ترجمه ماشینی
  • 42. استخراج اطلاعات
  • 43. سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 44. سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترینگ مشارکتی
  • 45. سیستم‌های توصیه‌گر: ترکیبی
  • 46. یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 47. یادگیری خودنظارت شده
  • 48. یادگیری انتقالی
  • 49. یادگیری بدون داده
  • 50. یادگیری فعال
  • 51. مدل‌های تولیدکننده: مدل‌های گرافیکی
  • 52. مدل‌های تولیدکننده: شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 53. کاربرد GAN در تولید داده
  • 54. یادگیری فدرال: مفاهیم و مزایا
  • 55. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 56. اخلاق در هوش مصنوعی: سوگیری و انصاف
  • 57. اخلاق در هوش مصنوعی: شفافیت و توضیح‌پذیری
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی: مسئولیت‌پذیری
  • 59. کاربرد یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
  • 60. کاربرد یادگیری ماشین در امور مالی
  • 61. کاربرد یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 62. کاربرد یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 63. کاربرد یادگیری ماشین در آموزش
  • 64. کاربرد یادگیری ماشین در صنعت
  • 65. کاربرد یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 66. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 67. پیش‌بینی در سری‌های زمانی
  • 68. تحلیل داده‌های حجیم (Big Data)
  • 69. پلتفرم‌های پردازش کلان داده: Spark
  • 70. پلتفرم‌های پردازش کلان داده: Hadoop
  • 71. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در عمل
  • 72. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 73. مهندسی ویژگی در مقیاس بزرگ
  • 74. انتخاب و تنظیم ابرپارامترها
  • 75. روش‌های تنظیم ابرپارامتر: جستجوی شبکه‌ای
  • 76. روش‌های تنظیم ابرپارامتر: جستجوی تصادفی
  • 77. اعتبارسنجی متقابل
  • 78. مدل‌های پیچیده و یادگیری عمیق
  • 79. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 80. پردازش سیگنال با یادگیری ماشین
  • 81. تشخیص ناهنجاری
  • 82. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 83. مدل‌سازی رفتار کاربر
  • 84. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از سخت‌افزار
  • 85. یادگیری ماشین روی دستگاه (On-Device ML)
  • 86. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 87. مقاله‌های تحقیقاتی برجسته در یادگیری ماشین
  • 88. روندهای آینده در یادگیری ماشین
  • 89. چالش‌های پیش روی یادگیری ماشین
  • 90. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 91. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت منابع آب
  • 92. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 93. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک
  • 94. کاربرد یادگیری ماشین در هوشمندسازی شهرها
  • 95. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توزیع شده
  • 96. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته
  • 97. مقدمه‌ای بر جبر خطی در یادگیری ماشین
  • 98. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری ماشین
  • 99. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات
  • 100. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی محدب

📚 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 از تئوری تا پیاده‌سازی در یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا