سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت نمونه‌کار پروژه‌های یادگیری ماشین در دنیای واقعی

کتاب ساخت نمونه‌کار پروژه‌های یادگیری ماشین در دنیای واقعی

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 ساخت نمونه‌کار پروژه‌های یادگیری ماشین در دنیای واقعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پروژه‌های عملی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. محیط توسعه: نصب پایتون و کتابخانه‌های ضروری
  • 5. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 6. آشنایی با کتابخانه Pandas برای پردازش داده
  • 7. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده با Matplotlib و Seaborn
  • 8. اولین پروژه: پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 9. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های قیمت مسکن
  • 10. انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها برای مدل قیمت مسکن
  • 11. آموزش مدل رگرسیون خطی برای قیمت مسکن
  • 12. ارزیابی عملکرد مدل رگرسیون خطی
  • 13. بهبود مدل رگرسیون با استفاده از مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 14. پروژه دوم: تشخیص اسپم در ایمیل‌ها
  • 15. جمع‌آوری مجموعه داده تشخیص اسپم
  • 16. پیش‌پردازش متن: پاکسازی، توکن‌سازی، حذف کلمات توقف
  • 17. تبدیل متن به بردار عددی: TF-IDF
  • 18. آموزش مدل طبقه‌بندی متن: Naive Bayes
  • 19. ارزیابی مدل تشخیص اسپم
  • 20. پروژه سوم: خوشه‌بندی مشتریان
  • 21. جمع‌آوری داده‌های مشتریان
  • 22. فهم و پیش‌پردازش داده‌های مشتریان
  • 23. اعمال الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 24. تحلیل و تفسیر خوشه‌های مشتریان
  • 25. پروژه چهارم: تشخیص تصویر اشیاء
  • 26. مجموعه داده‌های تشخیص تصویر
  • 27. پیش‌پردازش تصاویر
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): مقدمه
  • 29. ساخت اولین مدل CNN
  • 30. آموزش و ارزیابی مدل CNN
  • 31. پروژه پنجم: پیش‌بینی سری‌های زمانی (مثلاً فروش)
  • 32. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 33. شناخت الگوها در سری‌های زمانی
  • 34. مدل‌های ساده سری زمانی: میانگین متحرک
  • 35. مدل ARIMA برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 36. پیاده‌سازی و ارزیابی مدل ARIMA
  • 37. پروژه ششم: سیستم توصیه‌گر ساده
  • 38. مفاهیم سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. روش‌های مبتنی بر محتوا
  • 40. روش‌های مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 41. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر ساده
  • 42. ارزیابی سیستم توصیه‌گر
  • 43. پروژه هفتم: تحلیل احساسات متن
  • 44. مجموعه داده‌های تحلیل احساسات
  • 45. پیش‌پردازش متن برای تحلیل احساسات
  • 46. آموزش مدل طبقه‌بندی احساسات
  • 47. ارزیابی مدل تحلیل احساسات
  • 48. پروژه هشتم: تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 49. مفهوم تشخیص ناهنجاری
  • 50. الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری: Isolation Forest
  • 51. پیاده‌سازی و ارزیابی Isolation Forest
  • 52. پروژه نهم: ساخت یک ربات چت ساده (Chatbot)
  • 53. مبانی ربات‌های چت
  • 54. استفاده از کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی
  • 55. طراحی جریان مکالمه
  • 56. پیاده‌سازی یک ربات چت پایه
  • 57. پروژه دهم: بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 58. مقدمه‌ای بر تنظیم ابرپارامترها
  • 59. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 60. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 61. تنظیم ابرپارامترها برای یک پروژه قبلی
  • 62. ارزیابی نتایج بهینه‌سازی
  • 63. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 65. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 66. مدل‌های یادگیری ماشین قابل اتکا و شفاف
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 68. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 69. انتشار پس‌رو (Backpropagation)
  • 70. کاربرد MLP در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 71. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 72. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی و سری‌های زمانی
  • 73. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 74. آشنایی با معماری ترنسفورمر
  • 75. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 76. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (BERT, GPT)
  • 77. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 78. کاربردهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی
  • 79. ترجمه ماشینی
  • 80. خلاصه‌سازی متن
  • 81. پاسخ به پرسش
  • 82. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 83. شبکه‌های عصبی کانولوشنال پیشرفته
  • 84. معماری‌های معروف CNN (ResNet, VGG)
  • 85. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء پیچیده
  • 86. تشخیص چهره
  • 87. تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی
  • 88. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 89. عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 90. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 91. پیاده‌سازی Q-Learning در یک محیط ساده
  • 92. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 93. شبکه‌های عصبی با بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 94. کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 95. رباتیک و خودران‌ها
  • 96. مدیریت منابع و بهینه‌سازی
  • 97. بازی‌های کامپیوتری
  • 98. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی پیشرفته
  • 99. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA، t-SNE
  • 100. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مهندسی ویژگی

📚 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.