, ,

کتاب اصول یادگیری ماشینی: ستون فقرات هوش مصنوعی

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 اصول یادگیری ماشینی: ستون فقرات هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مبانی هوش مصنوعی

🎓 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 یادگیری ماشینی
  • 2. مبانی ریاضی یادگیری ماشینی
  • 3. مفاهیم اولیه آمار و احتمالات
  • 4. جبر خطی برای یادگیری ماشینی
  • 5. بهینه‌سازی در یادگیری ماشینی
  • 6. انواع یادگیری ماشینی: نظارت‌شده
  • 7. انواع یادگیری ماشینی: نظارت‌نشده
  • 8. انواع یادگیری ماشینی: تقویتی
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی
  • 11. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج
  • 12. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 13. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 15. درختان تصمیم
  • 16. جنگل‌های تصادفی
  • 17. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 18. یادگیری عمیق: مقدمه
  • 19. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 20. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 21. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 22. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: الگوریتم‌های پیشرفته
  • 23. تنظیم‌گری (Regularization) در شبکه‌های عصبی
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 25. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 28. کاربرد RNN و LSTM در پردازش زبان طبیعی
  • 29. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 30. الگوریتم K-Means
  • 31. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 32. الگوریتم DBSCAN
  • 33. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 34. کاهش ابعاد: t-SNE
  • 35. یادگیری تقویتی: اصول اولیه
  • 36. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 37. یادگیری Q-Learning
  • 38. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 39. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای رگرسیون
  • 40. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای طبقه‌بندی
  • 41. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 42. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 43. تشخیص و مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
  • 44. تشخیص و مقابله با کم‌برازش (Underfitting)
  • 45. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. مدل‌سازی زبانی
  • 47. پردازش متن: توکنیزاسیون و نرمال‌سازی
  • 48. بردارسازی متن: Bag-of-Words
  • 49. بردارسازی متن: TF-IDF
  • 50. جاسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec
  • 51. جاسازی کلمات: GloVe
  • 52. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 53. تشخیص اشیاء
  • 54. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 55. پردازش سیگنال‌های صوتی
  • 56. تشخیص گفتار
  • 57. کاربرد یادگیری ماشینی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. اصول سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 59. اصول سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 60. یادگیری ترکیبی (Hybrid Recommendation Systems)
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی توزیع‌شده
  • 62. پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 63. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده: Apache Spark
  • 64. یادگیری ماشینی در لبه (Edge AI)
  • 65. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
  • 66. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 67. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 68. حریم خصوصی در یادگیری ماشینی
  • 69. امنیت مدل‌های یادگیری ماشینی
  • 70. حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
  • 71. مقاومت در برابر حملات متخاصم
  • 72. یادگیری ماشینی قابل تفسیر (Interpretable ML)
  • 73. تکنیک‌های تفسیرپذیری: LIME
  • 74. تکنیک‌های تفسیرپذیری: SHAP
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 76. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه‌های مختلف
  • 77. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 78. یادگیری خودنظارت‌شده (Self-Supervised Learning)
  • 79. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning)
  • 80. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 81. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 82. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 83. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 84. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 85. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 86. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 87. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 88. کاربرد LLMs در پاسخ به پرسش
  • 89. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 90. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 91. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 92. پیش‌بینی سری‌های زمانی با یادگیری ماشینی
  • 93. مدل‌های گراف (Graph Neural Networks – GNNs)
  • 94. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 95. کاربرد GNNs در کشف دارو
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی در حوزه سلامت
  • 97. تشخیص بیماری با یادگیری ماشینی
  • 98. کشف دارو با یادگیری ماشینی
  • 99. مدیریت منابع با یادگیری ماشینی
  • 100. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشینی

📚 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 اصول یادگیری ماشینی: ستون فقرات هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا