سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین از منظر مدیریت داده‌های بزرگ

کتاب یادگیری ماشین از منظر مدیریت داده‌های بزرگ

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 یادگیری ماشین از منظر مدیریت داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه در مدیریت داده‌های بزرگ
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای داده
  • 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 5. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 6. تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 7. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 8. یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
  • 9. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 11. مدل‌های طبقه‌بندی
  • 12. رگرسیون لجستیک
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. درخت‌های تصمیم
  • 15. جنگل‌های تصادفی
  • 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 19. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 24. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 25. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های بزرگ
  • 26. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 27. سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده (HDFS)
  • 28. فریم‌ورک‌های پردازش توزیع‌شده (Spark)
  • 29. پردازش دسته‌ای در مقابل پردازش جریانی
  • 30. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 31. مفاهیم پایگاه‌های داده کلید-مقدار
  • 32. مفاهیم پایگاه‌های داده سندگرا
  • 33. مفاهیم پایگاه‌های داده ستون‌گرا
  • 34. مفاهیم پایگاه‌های داده گراف
  • 35. یادگیری ماشین مبتنی بر داده‌های بزرگ
  • 36. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل کلان‌داده
  • 37. تحلیل متن با استفاده از یادگیری ماشین
  • 38. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 39. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 41. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 42. فیلترینگ مشارکتی
  • 43. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 44. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. یادگیری ماشین برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 46. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 47. مدل‌های ARIMA
  • 48. مدل‌های LSTM برای سری‌های زمانی
  • 49. یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
  • 50. تشخیص اشیاء
  • 51. تقسیم‌بندی تصویر
  • 52. تولید تصویر
  • 53. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 54. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 55. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی Q-Learning
  • 56. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 57. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت داده
  • 58. امنیت در سیستم‌های داده بزرگ
  • 59. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 60. رمزنگاری در داده‌های بزرگ
  • 61. حریم خصوصی داده‌ها
  • 62. مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 63. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ
  • 64. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 65. شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
  • 66. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 67. تکنیک‌های کاهش سوگیری
  • 68. کاربردهای عملی یادگیری ماشین در صنعت
  • 69. تحلیل داده‌های مالی
  • 70. پیش‌بینی تقلب
  • 71. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 72. بازاریابی دیجیتال
  • 73. خدمات مشتریان
  • 74. بهداشت و درمان
  • 75. کشاورزی هوشمند
  • 76. مدیریت منابع آب
  • 77. فناوری‌های نوظهور در داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین
  • 78. پردازش در حافظه (In-Memory Computing)
  • 79. یادگیری ماشین فدرال (Federated Learning)
  • 80. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 81. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 82. روندهای آینده در علم داده
  • 83. تحلیل داده‌های گراف پیشرفته
  • 84. یادگیری ماشین برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 85. معماری‌های ابری برای داده‌های بزرگ
  • 86. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 87. پایش و نگهداری مدل‌ها
  • 88. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 89. ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرفته
  • 90. نکات پیشرفته در مهندسی ویژگی
  • 91. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 92. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 93. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 94. انتخاب مدل و تنظیم ابرپارامترها
  • 95. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 96. تنظیم هایپرپارامترها
  • 97. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 98. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 99. مقدمه‌ای بر عملیات هوش مصنوعی (MLOps)
  • 100. اتوماسیون در یادگیری ماشین

📚 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.