, ,

کتاب C و Machine Learning: یادگیری ماشین

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 C و Machine Learning: یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: سی (C)

🎓 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 زبان برنامه‌نویسی C
  • 2. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی در C
  • 3. انواع داده‌ها و متغیرها در C
  • 4. عملگرها در C
  • 5. ساختارهای کنترلی (دستورات شرطی) در C
  • 6. حلقه‌ها در C
  • 7. توابع در C
  • 8. آرایه‌ها در C
  • 9. اشاره‌گرها در C
  • 10. ساختارها (Structs) در C
  • 11. فایل‌های ورودی/خروجی در C
  • 12. مدیریت حافظه در C
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 14. انواع یادگیری ماشین
  • 15. یادگیری نظارت شده
  • 16. رگرسیون خطی
  • 17. رگرسیون لجستیک
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. درخت‌های تصمیم
  • 20. جنگل‌های تصادفی
  • 21. یادگیری بدون نظارت
  • 22. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 23. K-Means Clustering
  • 24. DBSCAN
  • 25. کاهش ابعاد
  • 26. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 27. روش‌های دیگر کاهش ابعاد
  • 28. یادگیری تقویتی
  • 29. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری عمیق
  • 32. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 35. شبکه‌های عصبی LSTM و GRU
  • 36. ترنسفورمرها
  • 37. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 39. مدل‌های زبانی
  • 40. تحلیل احساسات
  • 41. ترجمه ماشینی
  • 42. خلاصه‌سازی متن
  • 43. بینایی ماشین
  • 44. تشخیص اشیاء
  • 45. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 46. تولید تصویر
  • 47. یادگیری ماشین در عمل
  • 48. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 49. پاکسازی داده‌ها
  • 50. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 51. مهندسی ویژگی
  • 52. انتخاب ویژگی
  • 53. ارزیابی مدل
  • 54. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 55. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 57. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 58. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 59. تکنیک‌های افزایش داده
  • 60. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 61. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Python
  • 62. کتابخانه NumPy
  • 63. کتابخانه Pandas
  • 64. کتابخانه Scikit-learn
  • 65. کتابخانه TensorFlow
  • 66. کتابخانه Keras
  • 67. کتابخانه PyTorch
  • 68. کار با داده‌های بزرگ
  • 69. مقدمه‌ای بر Big Data
  • 70. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 71. کاربرد یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 72. یادگیری ماشین در سلامت
  • 73. یادگیری ماشین در مالی
  • 74. یادگیری ماشین در بازاریابی
  • 75. یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
  • 76. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 78. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 81. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 82. امنیت در یادگیری ماشین
  • 83. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 84. کاربرد C در توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 85. نوشتن توابع بهینه برای پردازش داده
  • 86. استفاده از ساختارهای داده کارآمد
  • 87. مدیریت حافظه در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 88. تعامل C با کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در یادگیری ماشین
  • 90. توزیع‌های احتمالی
  • 91. آزمون فرض
  • 92. همبستگی و علیت
  • 93. مقدمه‌ای بر جبر خطی در یادگیری ماشین
  • 94. ماتریس‌ها و بردارها
  • 95. ضرب ماتریس‌ها
  • 96. دترمینان و معکوس ماتریس
  • 97. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل در یادگیری ماشین
  • 98. مشتقات جزئی
  • 99. قاعده زنجیره‌ای
  • 100. بهینه‌سازی با استفاده از گرادیانت نزولی

📚 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 C و Machine Learning: یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا