سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب الکترون و یادگیری ماشین: ادغام مدل‌های یادگیری ماشین در اپلیکیشن‌های دسکتاپ

کتاب الکترون و یادگیری ماشین: ادغام مدل‌های یادگیری ماشین در اپلیکیشن‌های دسکتاپ

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 الکترون و یادگیری ماشین: ادغام مدل‌های یادگیری ماشین در اپلیکیشن‌های دسکتاپ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الکترون (Electron)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الکترون و معماری برنامه‌های دسکتاپ
  • 2. اصول پایه‌ای الکترون برای توسعه‌دهندگان
  • 3. ساختار پروژه در الکترون: پنجره‌ها و فرآیندها
  • 4. مدیریت فرآیندهای اصلی و فرعی در الکترون
  • 5. ارتباط بین فرآیندها: IPC و پیام‌رسانی
  • 6. مکانیسم‌های ارتباط بین فرآیندی در الکترون
  • 7. کار با پنجره‌ها: ایجاد، نمایش و مدیریت
  • 8. انواع پنجره‌ها و کاربردهای آن‌ها در الکترون
  • 9. مدیریت رویدادهای پنجره: بارگذاری، بستن و تغییر اندازه
  • 10. ذخیره‌سازی داده‌ها در برنامه‌های الکترون
  • 11. استفاده از سیستم فایل برای ذخیره‌سازی محلی
  • 12. پایگاه‌های داده سبک برای برنامه‌های دسکتاپ
  • 13. تنظیمات و پیکربندی برنامه در الکترون
  • 14. استفاده از فایل‌های پیکربندی JSON و YAML
  • 15. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی در الکترون
  • 16. ابزارهای توسعه‌دهنده کروم در الکترون
  • 17. لاگ‌گیری و ردیابی مشکلات در برنامه‌های الکترون
  • 18. ارتقاء و به‌روزرسانی برنامه‌های الکترون
  • 19. مکانیسم‌های خودکار به‌روزرسانی در الکترون
  • 20. مدیریت نسخه‌های برنامه و استقرار
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان
  • 22. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 23. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 25. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 26. درختان تصمیم و اصول کار آن‌ها
  • 27. جنگل‌های تصادفی و بهبود عملکرد
  • 28. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 29. خوشه‌بندی K-Means
  • 30. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول اولیه
  • 32. معماری‌های پرسپترون چندلایه
  • 33. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 34. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 36. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 37. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 38. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 39. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 40. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. مدل‌های زبانی مبتنی بر آماری
  • 42. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 43. کلمات جاسازی شده (Word Embeddings)
  • 44. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 45. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 47. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 48. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 49. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 50. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 52. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 53. ادغام یادگیری ماشین در برنامه‌های الکترون
  • 54. ارتباط بین فرآیند اصلی و فرآیند رندر
  • 55. ارسال داده‌ها به فرآیند رندر برای پیش‌بینی
  • 56. نمایش نتایج مدل یادگیری ماشین در رابط کاربری
  • 57. استفاده از Node.js برای اجرای مدل‌های ML
  • 58. نصب و مدیریت کتابخانه‌های یادگیری ماشین در الکترون
  • 59. TensorFlow.js برای اجرای مدل‌های ML در مرورگر
  • 60. Keras.js برای اجرای مدل‌های Keras در مرورگر
  • 61. PyTorch Mobile برای دستگاه‌های موبایل (اشاره، نه پیاده‌سازی)
  • 62. اجرای مدل‌های TensorFlow/Keras با استفاده از Python در بک‌اند
  • 63. ارتباط الکترون با یک سرور پایتون برای اجرای مدل
  • 64. ساخت API برای سرویس‌دهی مدل‌های ML
  • 65. مستندسازی API برای استفاده در برنامه‌های الکترون
  • 66. مثال عملی: ساخت یک برنامه دسکتاپ با پیش‌بینی مدل
  • 67. کاربرد تشخیص تصویر در برنامه‌های دسکتاپ
  • 68. کاربرد پردازش متن در برنامه‌های دسکتاپ
  • 69. کاربرد پیش‌بینی سری زمانی در برنامه‌های دسکتاپ
  • 70. ملاحظات امنیتی در ادغام مدل‌های ML
  • 71. حفاظت از مدل‌های ML در برابر دسترسی غیرمجاز
  • 72. مدیریت وابستگی‌های خارجی و به‌روزرسانی امنیتی
  • 73. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های ML در برنامه‌های دسکتاپ
  • 74. کاهش زمان بارگذاری مدل
  • 75. کاهش مصرف حافظه
  • 76. اجرای مدل‌ها به صورت ناهمزمان
  • 77. تست و اعتبارسنجی مدل‌های ML در محیط برنامه
  • 78. نمونه‌سازی سریع با الکترون و ML
  • 79. چالش‌ها و راهکارها در ادغام ML با الکترون
  • 80. مقیاس‌پذیری برنامه‌های دسکتاپ با ML
  • 81. آینده ادغام یادگیری ماشین در برنامه‌های دسکتاپ
  • 82. ملاحظات اخلاقی در استفاده از ML در برنامه‌های دسکتاپ
  • 83. حریم خصوصی کاربران و داده‌ها
  • 84. شفافیت در عملکرد مدل‌های ML
  • 85. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
  • 86. مقدمه‌ای بر معماری‌های مدرن برنامه‌های دسکتاپ
  • 87. الگوهای طراحی برای برنامه‌های مقیاس‌پذیر
  • 88. استفاده از فریم‌ورک‌های UI در الکترون
  • 89. مدیریت وضعیت برنامه (State Management)
  • 90. توسعه برنامه‌های دسکتاپ با رویکرد ماژولار
  • 91. اصول SOLID در توسعه نرم‌افزار
  • 92. مباحث پیشرفته IPC در الکترون
  • 93. استفاده از WebSockets برای ارتباطات بلادرنگ
  • 94. طراحی رابط کاربری واکنش‌گرا در الکترون
  • 95. بهینه‌سازی مصرف منابع در الکترون
  • 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعه برنامه‌های دسکتاپ هوشمند

📚 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.