سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی یادگیری ماشین: از مدل‌سازی تا استقرار در پروژه‌های عملی

کتاب مهندسی یادگیری ماشین: از مدل‌سازی تا استقرار در پروژه‌های عملی

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 مهندسی یادگیری ماشین: از مدل‌سازی تا استقرار در پروژه‌های عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین
  • 3. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 5. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 7. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 8. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 9. انتخاب و استخراج ویژگی
  • 10. انتخاب مدل مناسب برای مسئله
  • 11. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای عملکرد
  • 12. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 13. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 14. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 15. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: درختان تصمیم
  • 16. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: جنگل‌های تصادفی
  • 18. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: گرادیان بوستینگ
  • 19. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
  • 20. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 21. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 22. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 23. مدل‌های یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 24. یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 25. یادگیری تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 26. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 30. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 31. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. مبانی استقرار مدل (Deployment)
  • 33. بسته‌بندی مدل‌ها و وابستگی‌ها
  • 34. ساخت API برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. استقرار مدل در محیط‌های ابری (Cloud Deployment)
  • 36. استقرار مدل در لبه (Edge Deployment)
  • 37. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 38. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 39. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 40. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
  • 41. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 42. اخلاق در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 43. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 44. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 45. حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 46. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 47. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. تحلیل احساسات متن
  • 49. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهایشان
  • 50. یادگیری ماشین در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 51. تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصاویر
  • 52. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 54. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
  • 55. یادگیری ماشین در امور مالی و اقتصاد
  • 56. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 57. پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 58. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 59. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی
  • 60. توسعه دارو با استفاده از ML
  • 61. یادگیری ماشین در تولید و صنعت
  • 62. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 63. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 64. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 65. ابزارها و تکنولوژی‌های داده‌های بزرگ
  • 66. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 67. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 68. استفاده از پلتفرم‌های ML ابری
  • 69. Amazon SageMaker
  • 70. Google AI Platform
  • 71. Microsoft Azure Machine Learning
  • 72. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 73. مدیریت منابع محاسباتی
  • 74. مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
  • 75. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 76. حملات به مدل‌های ML (Adversarial Attacks)
  • 77. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 78. ملاحظات حقوقی و نظارتی در ML
  • 79. قوانین حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR)
  • 80. استانداردهای صنعتی برای ML
  • 81. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 82. یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 83. یادگیری تقویتی عمیق پیشرفته
  • 84. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
  • 85. یادگیری ماشین کوانتومی
  • 86. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی یادگیری ماشین
  • 88. طراحی معماری سیستم‌های ML
  • 89. تست و ارزیابی جامع مدل‌ها
  • 90. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
  • 91. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های ML
  • 92. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی در مهندسی ML

📚 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.