, ,

کتاب راهنمای جامع الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متخصصان و علاقه‌مندان

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 راهنمای جامع الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متخصصان و علاقه‌مندان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 3. انواع مسائل در یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 5. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی
  • 6. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 7. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 8. رگرسیون چندجمله‌ای
  • 9. روش‌های تنظیم (Regularization) در رگرسیون
  • 10. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 11. مبانی طبقه‌بندی
  • 12. دسته‌بند ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. هسته‌های (Kernels) در SVM
  • 14. درختان تصمیم و نحوهٔ یادگیری آن‌ها
  • 15. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 16. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 17. مدل‌های Boosting: AdaBoost
  • 18. مدل‌های Boosting: XGBoost
  • 19. مدل‌های Boosting: LightGBM
  • 20. دسته‌بند بیز ساده (Naive Bayes)
  • 21. دسته‌بند بیز گوسی
  • 22. دسته‌بند بیز چندجمله‌ای
  • 23. دسته‌بند بیز برنولی
  • 24. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
  • 25. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 26. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 27. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 28. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 30. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 32. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 33. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 34. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 35. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 36. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 37. کلمات کلیدی و استخراج آن‌ها
  • 38. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 39. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 40. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 41. خوشه‌بندی DBSCAN
  • 42. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 44. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 45. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 46. عامل (Agent)، محیط (Environment)، پاداش (Reward)
  • 47. سیاست (Policy)، تابع ارزش (Value Function)
  • 48. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 49. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Networks – DQN)
  • 50. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient Methods)
  • 51. الگوریتم Actor-Critic
  • 52. مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 53. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 54. کاربرد GANs در تولید داده
  • 55. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 56. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد و تولید داده
  • 57. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 58. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 59. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 60. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 61. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 62. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 63. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 64. منحنی ROC و AUC
  • 65. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 66. مدل‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Models)
  • 67. سیستم‌های خبره (Expert Systems)
  • 68. یادگیری مبتنی بر مورد (Case-Based Reasoning)
  • 69. شبکه‌های بیزین (Bayesian Networks)
  • 70. استنتاج در شبکه‌های بیزین
  • 71. یادگیری ماشین در داده‌های سری زمانی
  • 72. پیش‌بینی سری زمانی با مدل‌های آماری
  • 73. مدل‌های ARIMA
  • 74. مدل‌های LSTM برای سری زمانی
  • 75. یادگیری ماشین در پردازش سیگنال
  • 76. فیلتر کالمن (Kalman Filter)
  • 77. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 78. روش‌های مبتنی بر فاصله برای تشخیص ناهنجاری
  • 79. روش‌های مبتنی بر چگالی برای تشخیص ناهنجاری
  • 80. روش‌های مبتنی بر مدل برای تشخیص ناهنجاری
  • 81. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 82. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 83. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 84. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
  • 85. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 86. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 87. عدالت (Fairness) در هوش مصنوعی
  • 88. شفافیت (Transparency) و قابلیت توضیح (Explainability)
  • 89. حریم خصوصی (Privacy) در یادگیری ماشین
  • 90. مسئولیت‌پذیری (Accountability) در هوش مصنوعی
  • 91. کاربردهای عملی یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 92. یادگیری ماشین در حوزهٔ سلامت
  • 93. یادگیری ماشین در حوزهٔ مالی
  • 94. یادگیری ماشین در حوزهٔ تولید
  • 95. یادگیری ماشین در حوزهٔ حمل‌ونقل
  • 96. یادگیری ماشین در حوزهٔ آموزش
  • 97. آیندهٔ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 98. یادگیری ماشین فدرال (Federated Learning)
  • 99. یادگیری ماشین قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 100. ملاحظات فنی و پیاده‌سازی مدل‌ها

📚 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 راهنمای جامع الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متخصصان و علاقه‌مندان”

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

پیمایش به بالا