سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم، الگوریتم‌ها و کاربردها

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم، الگوریتم‌ها و کاربردها

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 مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم، الگوریتم‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علوم و فنون مهندسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. انواع یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری تحت نظارت
  • 4. رگرسیون خطی
  • 5. رگرسیون لجستیک
  • 6. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 7. درخت تصمیم
  • 8. جنگل تصادفی
  • 9. یادگیری بدون نظارت
  • 10. خوشه‌بندی K-Means
  • 11. کاهش ابعاد
  • 12. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 13. یادگیری تقویتی
  • 14. مفاهیم اولیه یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 16. معماری شبکه‌های عصبی
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 20. مدل‌سازی موضوعی
  • 21. دسته‌بندی متون
  • 22. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 23. تولید متن
  • 24. یادگیری عمیق
  • 25. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 26. کاربردهای یادگیری عمیق
  • 27. بینایی ماشین
  • 28. تشخیص اشیاء
  • 29. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 30. تولید تصویر
  • 31. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. فیلترینگ مشارکتی
  • 33. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 34. یادگیری ترکیبی
  • 35. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
  • 36. پاکسازی داده
  • 37. مهندسی ویژگی
  • 38. انتخاب ویژگی
  • 39. ارزیابی مدل
  • 40. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 41. معیارهای ارزیابی دسته‌بندی
  • 42. اعتبارسنجی متقابل
  • 43. تنظیم فراپارامترها
  • 44. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 45. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 46. حذف زودهنگام (Early Stopping)
  • 47. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 48. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 49. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 50. یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 51. یادگیری ماشین در حوزه تولید
  • 52. یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی
  • 53. یادگیری ماشین در حوزه حمل و نقل
  • 54. یادگیری ماشین در حوزه انرژی
  • 55. یادگیری ماشین در حوزه آموزش
  • 56. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 57. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 58. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 59. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 60. امنیت در یادگیری ماشین
  • 61. مسئولیت‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 62. ملاحظات شرعی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 63. اقتصاد اسلامی و یادگیری ماشین
  • 64. بانکداری بدون ربا و یادگیری ماشین
  • 65. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت ریسک بانکی
  • 66. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی بازارهای مالی اسلامی
  • 67. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی سبد سهام شرعی
  • 68. کاربرد یادگیری ماشین در کشف تقلب مالی اسلامی
  • 69. ملاحظات فنی پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 70. معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 71. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 72. استقرار مدل‌ها
  • 73. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 74. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 75. پردازش توزیع‌شده داده‌ها
  • 76. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در فریم‌ورک‌ها
  • 78. ساخت مدل‌های ساده با TensorFlow
  • 79. ساخت مدل‌های ساده با PyTorch
  • 80. آموزش مدل‌ها با استفاده از GPU
  • 81. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 82. مقدمه‌ای بر پردازش ابری برای یادگیری ماشین
  • 83. خدمات ابری برای یادگیری ماشین (AWS, Azure, GCP)
  • 84. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 85. مفاهیم اولیه داده‌های بزرگ
  • 86. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 87. پلتفرم‌های پردازش داده‌های بزرگ (Spark)
  • 88. یادگیری ماشین در زمان واقعی (Real-time)
  • 89. کاربرد یادگیری ماشین در اینترنت اشیا (IoT)
  • 90. تحلیل داده‌های حسگرها
  • 91. سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده
  • 92. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 93. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 94. کاربرد LLMs در تولید محتوا
  • 95. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 96. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 97. ملاحظات اخلاقی و شرعی در هوش مصنوعی مولد
  • 98. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 99. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
  • 100. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی

📚 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.