سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ابزارهای پایتون در بهینه‌سازی جمع‌آوری داده برای عملکرد سیستم‌های اینترنت اشیاء

کتاب کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ابزارهای پایتون در بهینه‌سازی جمع‌آوری داده برای عملکرد سیستم‌های اینترنت اشیاء

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 کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ابزارهای پایتون در بهینه‌سازی جمع‌آوری داده برای عملکرد سیستم‌های اینترنت اشیاء

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای اینترنت اشیاء

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی اینترنت اشیاء و جمع‌آوری داده
  • 2. مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده
  • 3. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. پیش‌پردازش داده در اینترنت اشیاء
  • 6. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 7. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 8. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رگرسیون
  • 9. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 12. رگرسیون لجستیک
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. درخت‌های تصمیم
  • 15. جنگل‌های تصادفی
  • 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 18. K-Means
  • 19. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 20. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 21. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 22. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 23. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 24. استفاده از پایتون برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 25. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 26. کتابخانه Pandas برای کار با داده‌ها
  • 27. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 28. کار با داده‌های سری زمانی در اینترنت اشیاء
  • 29. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای داده‌های سری زمانی
  • 30. تشخیص ناهنجاری در داده‌های اینترنت اشیاء
  • 31. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 32. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 33. بهینه‌سازی مدیریت منابع در دستگاه‌های IoT
  • 34. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی خرابی دستگاه
  • 35. نگهداری پیش‌بینانه در سیستم‌های IoT
  • 36. مدل‌سازی برای افزایش دقت جمع‌آوری داده
  • 37. بهبود کیفیت داده از طریق الگوریتم‌ها
  • 38. فشرده‌سازی داده‌ها در اینترنت اشیاء
  • 39. یادگیری ماشین برای تشخیص الگوهای رفتاری
  • 40. تحلیل داده‌های حسگرهای پوشیدنی
  • 41. کاربرد در سیستم‌های خانه هوشمند
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 43. تحلیل داده‌های ترافیک
  • 44. سیستم‌های توصیه‌گر برای کاربران IoT
  • 45. شخصی‌سازی تجربیات کاربر
  • 46. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های IoT
  • 47. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 48. چارچوب‌های قانونی و مقررات مرتبط با داده‌ها
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (اختیاری)
  • 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (اختیاری)
  • 51. شبکه‌های عصبی بازگشتی (اختیاری)
  • 52. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های IoT
  • 53. مباحث مربوط به منابع محدود محاسباتی
  • 54. بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 55. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای IoT
  • 56. خدمات ابری برای پردازش داده‌های IoT
  • 57. امنیت در پلتفرم‌های ابری IoT
  • 58. ارزیابی عملکرد کلی سیستم
  • 59. تجزیه و تحلیل هزینه-فایده پیاده‌سازی
  • 60. معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 61. مطالعات موردی موفق در کاربرد IoT
  • 62. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 64. آینده یادگیری ماشین در اینترنت اشیاء
  • 65. روندهای نوظهور در IoT و AI
  • 66. تأثیر بر صنایع مختلف
  • 67. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 68. مدیریت منابع آب
  • 69. بهینه‌سازی تولید محصولات کشاورزی
  • 70. کاربرد در سلامت هوشمند
  • 71. نظارت بر بیماران از راه دور
  • 72. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 73. کاربرد در شهرهای هوشمند
  • 74. مدیریت پسماند هوشمند
  • 75. شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 76. امنیت سایبری در اکوسیستم IoT
  • 77. حملات رایج و راهکارهای دفاعی
  • 78. رمزنگاری و احراز هویت در IoT
  • 79. استانداردسازی در اینترنت اشیاء
  • 80. نقش استانداردها در قابلیت همکاری
  • 81. پروتکل‌های ارتباطی رایج در IoT
  • 82. مقدمه‌ای بر Edge Computing
  • 83. پردازش داده در لبه شبکه
  • 84. مزایای Edge Computing برای IoT
  • 85. یادگیری فدرال (اختیاری)
  • 86. حفظ حریم خصوصی با یادگیری فدرال
  • 87. کاربرد یادگیری فدرال در IoT
  • 88. تجزیه و تحلیل احساسات در داده‌های متنی IoT
  • 89. کاربرد در خدمات مشتریان
  • 90. نظارت بر شبکه‌های اجتماعی مرتبط با محصولات
  • 91. مفاهیم پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 92. تنظیم فراپارامترها
  • 93. اعتبارسنجی متقابل
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (اختیاری)
  • 95. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 96. یادگیری Q-Learning
  • 97. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون
  • 98. بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها
  • 99. کنترل هوشمند سیستم‌ها
  • 100. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)

📚 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.