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

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: مفاهیم، الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی

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 شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه و اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز
  • 2. تعریف و مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 4. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 5. الگوریتم‌های رگرسیون خطی
  • 6. رگرسیون چندجمله‌ای
  • 7. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MSE، RMSE، MAE
  • 8. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 9. آستانه تصمیم‌گیری در طبقه‌بندی
  • 10. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 11. کاربرد SVM در طبقه‌بندی
  • 12. درخت‌های تصمیم برای طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 13. قوانین استخراج از درخت‌های تصمیم
  • 14. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 15. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 16. کاربرد KNN در تشخیص الگو
  • 17. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 18. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 19. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی: Silhouette Score
  • 20. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 21. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 22. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده
  • 23. یادگیری تقویتی: مفاهیم اولیه
  • 24. عامل، محیط، پاداش و وضعیت
  • 25. یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 26. یادگیری تقویتی با مدل: Dynamic Programming
  • 27. شبکه‌های عصبی مصنوعی: الهام از مغز
  • 28. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 29. لایه‌های شبکه‌های عصبی: ورودی، پنهان، خروجی
  • 30. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 31. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 32. نرخ یادگیری و بهینه‌سازی
  • 33. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 34. کاربرد MLP در مسائل طبقه‌بندی
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 36. لایه‌های کانولوشن و Pooling در CNN
  • 37. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. حافظه در RNN: حالت پنهان
  • 40. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 41. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 42. کاربرد LSTM در تحلیل سری‌های زمانی
  • 43. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 44. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 45. پردازش زبان طبیعی با مدل‌های ترنسفورمر
  • 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 47. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 48. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 49. تقسیم داده‌ها: مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 50. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 51. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 52. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Regularization
  • 53. L1 و L2 Regularization
  • 54. Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 55. تشخیص و مقابله با داده‌های پرت (Outliers)
  • 56. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 57. توزیع کلمات: TF-IDF
  • 58. مدل‌سازی موضوعی: LDA
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 60. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
  • 61. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 62. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 63. کاربرد GANs در تولید داده
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 66. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 67. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 68. تحلیل احساسات
  • 69. ترجمه ماشینی
  • 70. تولید متن
  • 71. یادگیری بدون نظارت در NLP
  • 72. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 73. تشخیص اشیاء
  • 74. بخش‌بندی تصویر
  • 75. تولید تصویر
  • 76. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. فیلترینگ مشارکتی
  • 78. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 79. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 81. روش‌های Actor-Critic
  • 82. یادگیری تقویتی عمیق
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 85. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 86. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 87. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 88. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 89. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 90. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 91. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 92. هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
  • 93. بازبینی مدل‌ها و ارزیابی عملکرد
  • 94. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری ماشین
  • 95. TensorFlow و Keras
  • 96. PyTorch
  • 97. Scikit-learn
  • 98. کاربرد عملی الگوریتم‌ها در حل مسائل واقعی
  • 99. مطالعات موردی در صنایع مختلف
  • 100. پروژه‌های پایانی و پیاده‌سازی عملی

📚 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.