, ,

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم، الگوریتم‌ها و کاربردها

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 مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم، الگوریتم‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علوم و فنون مهندسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم، الگوریتم‌ها و کاربردها”

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

پیمایش به بالا