, ,

کتاب یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با PyTorch و Scikit-Learn در پایتون

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 یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با PyTorch و Scikit-Learn در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه مدل‌های 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری با نظارت
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر پایتون برای یادگیری ماشین
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 9. مبانی کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 10. کار با داده‌ها با استفاده از Pandas
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. پاکسازی داده‌ها
  • 13. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 14. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 15. انتخاب ویژگی
  • 16. مقدمه‌ای بر Scikit-Learn
  • 17. آشنایی با الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 18. رگرسیون خطی
  • 19. رگرسیون لجستیک
  • 20. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 21. درختان تصمیم
  • 22. جنگل‌های تصادفی
  • 23. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 24. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 25. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 26. دقت، صحت، بازیابی و امتیاز F1
  • 27. منحنی ROC و AUC
  • 28. آشنایی با الگوریتم‌های رگرسیون
  • 29. رگرسیون چندجمله‌ای
  • 30. رگرسیون Ridge و Lasso
  • 31. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 32. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 33. میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 34. ضریب تعیین (R-squared)
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 36. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 37. معماری شبکه‌های عصبی
  • 38. توابع فعال‌سازی
  • 39. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 40. مقدمه‌ای بر PyTorch
  • 41. نصب و راه‌اندازی PyTorch
  • 42. مبانی تنسورها در PyTorch
  • 43. عملیات روی تنسورها
  • 44. محاسبات گرادیان در PyTorch
  • 45. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch
  • 46. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 47. آموزش مدل‌های MLP
  • 48. بهینه‌سازها در PyTorch
  • 49. توابع زیان در PyTorch
  • 50. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 51. لایه‌های کانولوشن و Pooling
  • 52. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 53. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 54. لایه‌های LSTM و GRU
  • 55. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 56. تکنیک‌های تنظیم مدل
  • 57. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 58. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 59. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 60. تنظیم زودهنگام (Early Stopping)
  • 61. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization)
  • 62. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 63. مدل‌های یادگیری تقویتی با PyTorch
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 65. عناصر یادگیری تقویتی
  • 66. یادگیری Q
  • 67. شبکه‌های Q عمیق (DQN)
  • 68. پیاده‌سازی DQN با PyTorch
  • 69. کاربردها و پروژه‌های عملی
  • 70. ساخت سیستم توصیه‌گر
  • 71. تشخیص ناهنجاری
  • 72. پردازش و تحلیل متن
  • 73. تحلیل احساسات
  • 74. طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 75. پیش‌بینی قیمت سهام (با چارچوب مقرراتی)
  • 76. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 77. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 78. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 79. عدالت و عدم تبعیض در هوش مصنوعی
  • 80. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 81. ملاحظات شرعی و قانونی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 82. مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق
  • 83. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 84. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 85. شبکه‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 86. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 87. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 88. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 89. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
  • 90. توسعه مدل‌های سفارشی با PyTorch
  • 91. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 92. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 93. معرفی ابزارهای مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 94. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 95. روندهای جدید در پژوهش
  • 96. تاثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
  • 97. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 98. آموزش مستمر و توسعه مهارت‌ها
  • 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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 یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با PyTorch و Scikit-Learn در پایتون”

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

پیمایش به بالا