سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های ساختار یافته پویا

کتاب جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های ساختار یافته پویا

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 جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های ساختار یافته پویا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌های ساختار یافته
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری نظارت شده
  • 3. انواع مسائل یادگیری نظارت شده
  • 4. رگرسیون خطی ساده
  • 5. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 6. رگرسیون چندگانه
  • 7. تنظیم مدل‌های رگرسیون
  • 8. مقدمه‌ای بر درختان تصمیم
  • 9. ساخت درختان تصمیم
  • 10. معیارهای تقسیم در درختان تصمیم
  • 11. پیش‌بینی با درختان تصمیم
  • 12. ارزیابی درختان تصمیم
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت نشده
  • 14. خوشه‌بندی و کاربردهای آن
  • 15. الگوریتم K-Means
  • 16. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 17. کاهش ابعاد و کاربردهای آن
  • 18. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 19. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 21. نورون و تابع فعال‌سازی
  • 22. شبکه‌های پرسپترون تک لایه
  • 23. آموزش پرسپترون تک لایه
  • 24. شبکه‌های پرسپترون چند لایه
  • 25. انتشار رو به عقب خطا (Backpropagation)
  • 26. تابع هزینه در شبکه‌های عصبی
  • 27. بهینه‌سازی وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 28. انواع توابع فعال‌سازی
  • 29. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 31. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
  • 32. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. حافظه در RNN
  • 35. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌ها
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 37. عناصر یادگیری تقویتی
  • 38. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 39. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 40. الگوریتم Q-Learning
  • 41. عوامل یادگیری تقویتی
  • 42. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 43. مدل‌سازی زبان
  • 44. مدل‌های زبانی آماری
  • 45. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 46. کاربرد NLP در تحلیل احساسات
  • 47. کاربرد NLP در ترجمه ماشینی
  • 48. یادگیری ماشین در داده‌های سری زمانی
  • 49. پیش‌بینی سری زمانی
  • 50. مدل‌های ARIMA
  • 51. مدل‌های LSTM برای سری زمانی
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع شده
  • 53. چارچوب‌های یادگیری ماشین توزیع شده
  • 54. Spark MLlib
  • 55. کاربرد یادگیری ماشین توزیع شده
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین امن
  • 57. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 58. یادگیری فدرال
  • 59. کاربرد یادگیری فدرال
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر
  • 61. تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. روش‌های تفسیر محلی
  • 63. روش‌های تفسیر سراسری
  • 64. مقدمه‌ای بر علم داده و مهندسی داده
  • 65. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 66. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 67. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 68. انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 69. ارزیابی جامع مدل‌ها
  • 70. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختار یافته پویا
  • 71. ویژگی‌های داده‌های ساختار یافته پویا
  • 72. چالش‌های تحلیل داده‌های ساختار یافته پویا
  • 73. معماری سیستم‌های پردازش داده‌های پویا
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 75. چالش‌های فراموشی فاجعه‌بار
  • 76. روش‌های کاهش فراموشی فاجعه‌بار
  • 77. کاربرد یادگیری مداوم
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری خود-نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 79. تکنیک‌های یادگیری خود-نظارتی
  • 80. کاربرد یادگیری خود-نظارتی
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 82. ترکیب شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
  • 83. الگوریتم DQN
  • 84. الگوریتم A3C
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توضیحی (Explainable AI)
  • 87. روش‌های XAI
  • 88. کاربرد XAI در حوزه‌های مختلف
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در زمان واقعی (Real-time ML)
  • 90. چالش‌های پردازش در زمان واقعی
  • 91. معماری‌های مناسب برای ML در زمان واقعی
  • 92. کاربرد ML در زمان واقعی
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 95. الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا
  • 96. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
  • 98. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 99. کاربرد تشخیص ناهنجاری
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل گراف (Graph ML)

📚 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.