, ,

کتاب آشپزخانه یادگیری ماشین با پایتون: راهکارهای عملی از پیش‌پردازش تا یادگیری عمیق

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 آشپزخانه یادگیری ماشین با پایتون: راهکارهای عملی از پیش‌پردازش تا یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با پایتون

🎓 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. مقدمه و آشنایی با علوم داده و یادگیری ماشین
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای علوم داده
  • 3. مروری بر کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
  • 4. کار با ساختارهای داده‌ای در Pandas: Series و DataFrame
  • 5. عملیات پایه بر روی DataFrame: انتخاب، فیلتر و مرتب‌سازی
  • 6. بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
  • 8. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 9. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 10. تبدیل ویژگی‌ها: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی
  • 11. رمزگذاری متغیرهای دسته‌ای (Categorical Variables)
  • 12. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 13. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 14. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 15. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای خطا
  • 17. رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
  • 18. منظم‌سازی (Regularization) در رگرسیون: Ridge و Lasso
  • 19. درخت تصمیم (Decision Tree) برای رگرسیون
  • 20. جنگل تصادفی (Random Forest) برای رگرسیون
  • 21. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM) برای رگرسیون
  • 22. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
  • 23. خوشه‌بندی (Clustering): الگوریتم K-Means
  • 24. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 25. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)
  • 26. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
  • 27. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 28. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت و بازیابی
  • 29. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 30. منحنی ROC و AUC
  • 31. درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 32. جنگل تصادفی برای طبقه‌بندی
  • 33. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 34. طبقه‌بندی بیز ساده (Naive Bayes Classifier)
  • 35. کی نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN)
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 37. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN)
  • 38. معماری شبکه‌های عصبی: لایه‌ها و نورون‌ها
  • 39. تابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 40. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 41. بهینه‌سازها (Optimizers): گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 42. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Tuning)
  • 43. مدل‌های پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks – CNN)
  • 45. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 47. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 48. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 49. شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 50. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow
  • 51. کار با Keras API در TensorFlow
  • 52. ساخت مدل‌های سفارشی در Keras
  • 53. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 54. حفظ و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده
  • 55. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 57. پیش‌گیری از بیش‌برازش (Overfitting Prevention): Dropout و Early Stopping
  • 58. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 60. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
  • 61. تولید متن با مدل‌های زبانی
  • 62. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 63. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 64. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف
  • 65. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون (Stemming and Lemmatization)
  • 66. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با LDA
  • 67. بازنمایی برداری متن: Bag-of-Words
  • 68. بازنمایی برداری متن: TF-IDF
  • 69. بازنمایی برداری متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 70. ساخت مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 71. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 72. استخراج اطلاعات از متن
  • 73. شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
  • 74. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
  • 75. کاربرد ترنسفورمرها: BERT و GPT
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 77. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 78. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 79. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 80. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 81. مدیریت پروژه در علوم داده
  • 82. مستندسازی کد و مدل‌ها
  • 83. اخلاق در علوم داده و هوش مصنوعی
  • 84. حریم خصوصی داده‌ها
  • 85. سوگیری در الگوریتم‌ها و راهکارهای مقابله
  • 86. آینده علوم داده و هوش مصنوعی
  • 87. بررسی پروژه‌های عملی با استفاده از کتابخانه‌ها
  • 88. نکات پیشرفته در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی ویژگی
  • 90. ارزیابی جامع مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل
  • 91. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف
  • 92. نکات امنیتی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 93. آینده شغلی در حوزه علوم داده و هوش مصنوعی

📚 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 آشپزخانه یادگیری ماشین با پایتون: راهکارهای عملی از پیش‌پردازش تا یادگیری عمیق”

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

پیمایش به بالا