, ,

کتاب پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی Go

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 پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی Go

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و 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 علوم کامپیوتر و زبان Go
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Go
  • 3. مبانی زبان برنامه‌نویسی Go
  • 4. ساختار داده‌ها در Go: آرایه‌ها و اسلایس‌ها
  • 5. کار با نگاشت‌ها (Maps) و ساختارها (Structs) در Go
  • 6. توابع و مدیریت خطا در Go
  • 7. مفاهیم شی‌گرایی در Go (بدون ارث‌بری کلاسیک)
  • 8. کار با بسته‌ها (Packages) و ماژول‌ها در Go
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 10. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 11. کاربردها و اخلاقیات یادگیری ماشین در ایران
  • 12. مبانی آمار و احتمال در یادگیری ماشین
  • 13. مفاهیم اولیه رگرسیون خطی
  • 14. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با Go
  • 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 16. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 17. کاربرد رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی
  • 18. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با Go
  • 19. مبانی طبقه‌بندی
  • 20. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 21. پیاده‌سازی KNN با Go
  • 22. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 23. کاربرد درخت‌های تصمیم در طبقه‌بندی
  • 24. پیاده‌سازی درخت تصمیم با Go
  • 25. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 26. کاربرد SVM در مسائل طبقه‌بندی
  • 27. پیاده‌سازی SVM با Go
  • 28. مبانی خوشه‌بندی
  • 29. الگوریتم K-Means
  • 30. پیاده‌سازی K-Means با Go
  • 31. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 32. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 33. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 34. پیاده‌سازی PCA با Go
  • 35. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 37. نورون مصنوعی و لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 38. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 39. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 40. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده با Go
  • 41. مبانی یادگیری عمیق
  • 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 43. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 45. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
  • 48. بردارسازی متن (Bag-of-Words, TF-IDF)
  • 49. پیاده‌سازی مدل‌های NLP پایه با Go
  • 50. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
  • 51. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 52. مدل‌های سری زمانی: ARIMA
  • 53. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با Go
  • 54. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 55. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 56. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 57. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بهینه‌سازی
  • 59. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 60. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 61. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 62. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 63. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 65. تشریح و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 66. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 68. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع ایران
  • 69. هوش مصنوعی و اقتصاد مقاومتی
  • 70. هوش مصنوعی و تحول دیجیتال در سازمان‌ها
  • 71. هوش مصنوعی در حوزه سلامت و پزشکی
  • 72. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی و محیط زیست
  • 73. هوش مصنوعی در حوزه آموزش و پژوهش
  • 74. هوش مصنوعی و شهر هوشمند
  • 75. مباحث امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 76. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 77. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 78. پردازش تصویر پیشرفته با شبکه‌های عصبی
  • 79. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 80. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
  • 82. الگوریتم‌های قواعد انجمنی (Association Rules)
  • 83. پیاده‌سازی قواعد انجمنی با Go
  • 84. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 85. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
  • 86. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 87. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 88. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 89. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 90. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 91. کاربرد Go در پردازش کلان‌داده
  • 92. مقدمه‌ای بر اکوسیستم داده در Go
  • 93. کتابخانه‌های مرتبط با یادگیری ماشین در Go
  • 94. اتصال Go به پایگاه‌های داده
  • 95. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر با Go
  • 96. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های ML
  • 97. مستندسازی فنی پروژه‌های ML
  • 98. آزمون‌پذیری در کدهای ML
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده یادگیری ماشین با Go

📚 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 پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی Go”

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

پیمایش به بالا