, ,

کتاب توسعه مدل‌های سفارشی برای داده‌های ساختاریافته و پیچیده

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 توسعه مدل‌های سفارشی برای داده‌های ساختاریافته و پیچیده

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: ساخت مدل‌های سفارشی

🎓 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 داده‌های ساختاریافته و پیچیده
  • 2. مبانی مدل‌سازی داده در هوش مصنوعی
  • 3. انواع داده‌های ساختاریافته و کاربردهای آن‌ها
  • 4. آشنایی با داده‌های پیچیده و چالش‌های پیش رو
  • 5. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین برای داده‌های ساختاریافته
  • 6. مروری بر الگوریتم‌های کلاسیک برای داده‌های جدولی
  • 7. پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 8. مهندسی ویژگی برای داده‌های جدولی
  • 9. تکنیک‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 10. مدل‌های خطی برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 11. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. تقویت گرادیان (Gradient Boosting) برای داده‌های ساختاریافته
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق برای داده‌های ساختاریافته
  • 15. معماری‌های شبکه عصبی برای داده‌های جدولی
  • 16. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. متریک‌های ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 18. متریک‌های ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 19. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های ساختاریافته
  • 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و تنظیم هایپرپارامترها
  • 21. مقدمه‌ای بر داده‌های غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 22. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های متنی
  • 23. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 24. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings) و کاربردهای آن‌ها
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متنی
  • 26. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM) و GRU
  • 27. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) در NLP
  • 28. کاربرد مدل‌های سفارشی در تحلیل احساسات
  • 29. خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 30. ترجمه ماشینی با مدل‌های ترنسفورمر
  • 31. مقدمه‌ای بر داده‌های تصویری و پردازش تصویر
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصاویر
  • 33. لایه کانولوشن، Pooling و لایه‌های تمام متصل
  • 34. معماری‌های معروف CNN مانند AlexNet و VGG
  • 35. شبکه‌های ResNet و Inception برای تصاویر پیچیده
  • 36. کاربرد مدل‌های سفارشی در تشخیص اشیاء
  • 37. بخش‌بندی تصاویر با مدل‌های CNN
  • 38. تولید تصاویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 39. مقدمه‌ای بر داده‌های صوتی و پردازش سیگنال
  • 40. تبدیل فوریه و تحلیل طیفی داده‌های صوتی
  • 41. شبکه‌های عصبی برای پردازش سیگنال صوتی
  • 42. تشخیص گفتار با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 43. تولید گفتار مصنوعی (Text-to-Speech)
  • 44. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 45. ویژگی‌های داده‌های سری زمانی: روند، فصلی بودن، نویز
  • 46. مدل‌های آماری کلاسیک برای سری زمانی (ARIMA)
  • 47. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی سری زمانی
  • 48. شبکه‌های LSTM و GRU برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 49. مدل‌های ترنسفورمر برای سری زمانی
  • 50. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
  • 51. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از سری زمانی
  • 52. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 53. مدل‌سازی گراف برای داده‌های ارتباطی
  • 54. استخراج اطلاعات از داده‌های نیمه‌ساختاریافته (JSON, XML)
  • 55. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 56. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 57. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 58. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 59. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 60. کاربرد مدل‌های سفارشی در بازی‌ها
  • 61. کاربرد مدل‌های سفارشی در رباتیک
  • 62. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری تقویتی
  • 63. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سفارشی (Custom Modeling)
  • 64. تفاوت مدل‌های سفارشی با مدل‌های پیش‌ساخته
  • 65. مراحل توسعه یک مدل سفارشی
  • 66. انتخاب معماری مناسب برای مدل سفارشی
  • 67. تنظیم مدل سفارشی برای داده‌های خاص
  • 68. بهینه‌سازی و تنظیم دقیق هایپرپارامترهای مدل سفارشی
  • 69. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 70. استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 71. توسعه مدل‌های سفارشی برای داده‌های چندوجهی (Multimodal)
  • 72. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Tabular + Text)
  • 73. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Tabular + Image)
  • 74. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Text + Image)
  • 75. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Image + Audio)
  • 76. ارزیابی عملکرد مدل‌های سفارشی پیچیده
  • 77. تفسیرپذیری مدل‌های سفارشی (Explainable AI)
  • 78. مقدمه‌ای بر MLOps برای مدل‌های سفارشی
  • 79. استقرار مدل‌های سفارشی در محیط عملیاتی
  • 80. نظارت و نگهداری مدل‌های سفارشی
  • 81. ملاحظات امنیتی در توسعه مدل‌های سفارشی
  • 82. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌سازی داده
  • 83. کاربرد مدل‌های سفارشی در صنعت مالی (حلال)
  • 84. کاربرد مدل‌های سفارشی در حوزه سلامت (با رعایت ضوابط)
  • 85. کاربرد مدل‌های سفارشی در تجارت الکترونیک (حلال)
  • 86. کاربرد مدل‌های سفارشی در مدیریت منابع (حلال)
  • 87. آینده مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته و پیچیده
  • 88. چالش‌های پیش رو در توسعه مدل‌های سفارشی
  • 89. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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 توسعه مدل‌های سفارشی برای داده‌های ساختاریافته و پیچیده”

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

پیمایش به بالا