سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب الگوریتم‌های طبیعت برای یادگیری و پیشرفت در دنیای پیچیده

کتاب الگوریتم‌های طبیعت برای یادگیری و پیشرفت در دنیای پیچیده

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 الگوریتم‌های طبیعت برای یادگیری و پیشرفت در دنیای پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی نظری یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبیعت
  • 2. اصول یادگیری در طبیعت
  • 3. مفهوم تقریب در یادگیری
  • 4. مدل‌های آماری و یادگیری
  • 5. نظریه اطلاعات و یادگیری
  • 6. پیچیدگی و یادگیری
  • 7. الگوریتم‌های ژنتیک و تکاملی
  • 8. یادگیری تقویتی در طبیعت
  • 9. شبکه‌های عصبی طبیعی
  • 10. یادگیری بدون نظارت در طبیعت
  • 11. یادگیری با نظارت در طبیعت
  • 12. مبانی یادگیری ماشین
  • 13. انواع الگوریتم‌های یادگیری
  • 14. یادگیری آماری
  • 15. مدل‌های احتمالاتی
  • 16. فرآیندهای تصادفی
  • 17. قضیه بیز و یادگیری
  • 18. استنتاج بیزی
  • 19. مفهوم تناسب تقریبی (PAC)
  • 20. حدود یادگیری
  • 21. پیچیدگی مدل
  • 22. نظریه فضای هیلبرت
  • 23. یادگیری ماشین کلاسیک
  • 24. رگرسیون خطی
  • 25. رگرسیون لجستیک
  • 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. درختان تصمیم
  • 28. جنگل‌های تصادفی
  • 29. تقویت گرادیان
  • 30. یادگیری عمیق
  • 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 34. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 35. یادگیری انتقالی
  • 36. یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 37. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 38. فرایندهای گوسی
  • 39. موتورهای استنتاج بیزی
  • 40. روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 41. بهینه‌سازی و یادگیری
  • 42. الگوریتم‌های ژنتیک در عمل
  • 43. مفاهیم تکاملی در یادگیری
  • 44. یادگیری تطبیقی
  • 45. مدل‌های آماری برای داده‌های سری زمانی
  • 46. مدل‌های آماری برای داده‌های فضایی
  • 47. یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. یادگیری ماشین برای بینایی ماشین
  • 49. یادگیری ماشین برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. یادگیری ماشین در رباتیک
  • 51. یادگیری ماشین در امور مالی
  • 52. یادگیری ماشین در پزشکی
  • 53. یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 54. یادگیری ماشین در علوم محیطی
  • 55. یادگیری ماشین در شبکه‌های اجتماعی
  • 56. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 57. حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 58. امنیت در یادگیری ماشین
  • 59. قابلیت تفسیر در یادگیری ماشین
  • 60. سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری
  • 61. عدالت در یادگیری ماشین
  • 62. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری
  • 63. کارایی الگوریتم‌های یادگیری
  • 64. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 65. انتخاب ویژگی
  • 66. کاهش ابعاد
  • 67. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 68. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 69. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 70. یادگیری عمیق برای نمایش ویژگی
  • 71. شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 72. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 73. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 74. یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
  • 75. مدل‌های ترکیبی خطی
  • 76. مدل‌های ترکیبی غیرخطی
  • 77. تقویت (Boosting)
  • 78. دسته‌بندی‌کننده‌های ضعیف
  • 79. یادگیری اعتماد به نفس (Confidence Learning)
  • 80. یادگیری ماشین در دنیای واقعی
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین
  • 82. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 83. اعتبارسنجی متقابل
  • 84. معیارهای ارزیابی
  • 85. بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 86. تنظیم مدل
  • 87. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی عمومی
  • 88. محدودیت‌های یادگیری ماشین
  • 89. آینده یادگیری ماشین
  • 90. رویکردهای نوین در یادگیری ماشین
  • 91. یادگیری کوانتومی
  • 92. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 93. یادگیری ماشین فدرال
  • 94. یادگیری ماشین با حافظه
  • 95. یادگیری ماشین در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 96. یادگیری ماشین برای کشف دانش
  • 97. یادگیری ماشین و علوم شناختی
  • 98. یادگیری ماشین و فلسفه علم
  • 99. یادگیری ماشین و بهینه‌سازی زندگی

📚 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.