سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل الگو در تصاویر و داده‌ها با رویکرد داده‌کاوی

کتاب تحلیل الگو در تصاویر و داده‌ها با رویکرد داده‌کاوی

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 تحلیل الگو در تصاویر و داده‌ها با رویکرد داده‌کاوی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل الگو در تصاویر و داده‌ها
  • 2. مفاهیم پایه داده‌کاوی
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 5. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 6. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 7. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
  • 8. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 9. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: درخت تصمیم
  • 11. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: جنگل تصادفی
  • 12. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 13. یادگیری نظارت‌نشده: خوشه‌بندی
  • 14. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 16. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: DBSCAN
  • 17. قوانین انجمنی و کشف الگوهای تکرارشونده
  • 18. الگوریتم Apriori
  • 19. کاربرد تحلیل الگو در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 20. کاربرد تحلیل الگو در حوزه مالی (با رعایت چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 21. کاربرد تحلیل الگو در حوزه صنعت (با رعایت مقررات)
  • 22. تحلیل سری‌های زمانی
  • 23. پیش‌بینی سری‌های زمانی: مدل‌های ARIMA
  • 24. پیش‌بینی سری‌های زمانی: مدل‌های نمایی
  • 25. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 26. نمایش دیجیتالی تصاویر
  • 27. عملیات پایه‌ای پردازش تصویر: فیلترینگ
  • 28. عملیات پایه‌ای پردازش تصویر: آستانه‌گذاری
  • 29. تشخیص لبه و مرز در تصاویر
  • 30. استخراج ویژگی از تصاویر: توصیف‌گرهای محلی
  • 31. استخراج ویژگی از تصاویر: گِردینت و هیستوگرام
  • 32. فشرده‌سازی تصویر
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 34. معماری شبکه‌های CNN: لایه‌های کانولوشن
  • 35. معماری شبکه‌های CNN: لایه‌های پولینگ
  • 36. معماری شبکه‌های CNN: لایه‌های تماماً متصل
  • 37. آموزش شبکه‌های CNN
  • 38. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 39. کاربرد CNN در بخش‌بندی تصاویر
  • 40. کاربرد CNN در بازشناسی چهره (با رعایت حریم خصوصی)
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 42. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل و محیط
  • 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 44. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 45. کاربرد RNN در تحلیل داده‌های متوالی
  • 46. مفاهیم ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 48. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: امتیاز F1
  • 49. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص سیل
  • 50. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص دیویس-بولدین
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 52. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 53. روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 54. روش‌های کاهش کم‌برازش (Underfitting)
  • 55. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 56. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ: MapReduce
  • 57. پلتفرم‌های پردازش داده‌های بزرگ: Apache Spark
  • 58. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ: NoSQL
  • 59. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 60. امنیت داده در تحلیل الگو (با رعایت قوانین)
  • 61. اخلاق در تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 62. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 63. شفافیت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 64. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 65. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 66. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی گراف
  • 67. کاربرد داده‌کاوی گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 68. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی
  • 69. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌کاوی متنی
  • 70. تحلیل احساسات در داده‌های متنی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 71. طبقه‌بندی اسناد متنی
  • 72. استخراج اطلاعات از متن
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 74. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
  • 75. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 76. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 77. کاربرد GANs در تولید داده
  • 78. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
  • 79. تحلیل سیگنال‌های صوتی (با رعایت ضوابط)
  • 80. تحلیل سیگنال‌های بیومتریک (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 81. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 83. الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
  • 84. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 86. کاربرد تحلیل الگو در شهر هوشمند (با رعایت مقررات)
  • 87. کاربرد تحلیل الگو در کشاورزی هوشمند (با رعایت مقررات)
  • 88. کاربرد تحلیل الگو در مدیریت منابع آب (با رعایت مقررات)
  • 89. مفاهیم آماری پیشرفته در تحلیل داده
  • 90. آزمون فرض آماری
  • 91. رگرسیون چندگانه
  • 92. تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 93. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 94. مقدمه‌ای بر مفاهیم بصری‌سازی داده‌ها
  • 95. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
  • 96. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 97. کاربرد بصری‌سازی در درک الگوها
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 100. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش تصویر

📚 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.