, ,

کتاب مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیش‌بین: الگوریتم‌ها، مثال‌های عملی و مطالعات موردی

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 مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیش‌بین: الگوریتم‌ها، مثال‌های عملی و مطالعات موردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل داده و پیش‌بینی

🎓 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 تحلیل داده و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز
  • 5. محیط توسعه یادگیری ماشین: ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 6. مقدمه‌ای بر زبان پایتون برای یادگیری ماشین
  • 7. نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 8. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
  • 9. کار با داده‌های جدولی با Pandas
  • 10. عملیات پایه بر روی داده‌ها: فیلتر کردن، مرتب‌سازی، تجمیع
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 13. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 14. تکنیک‌های مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 16. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 17. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 20. رگرسیون خطی چندگانه
  • 21. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 23. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 24. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 25. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 26. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 27. قوانین انجمنی (Association Rules)
  • 28. الگوریتم Apriori
  • 29. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 30. کاربرد SVM در طبقه‌بندی
  • 31. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده (Naive Bayes Classifiers)
  • 32. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN)
  • 33. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 34. الگوریتم K-Means
  • 35. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 36. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 37. مدل‌های آنسامبل (Ensemble Models)
  • 38. تقویت (Boosting)
  • 39. کیسه سازی (Bagging)
  • 40. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 41. ماشین‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting Machines)
  • 42. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 43. نورون مصنوعی و لایه‌ها
  • 44. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 45. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 46. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 47. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent Optimization)
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل تصویر
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 51. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 52. مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری ماشین
  • 54. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 55. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 56. تعیین موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER)
  • 57. ترجمه ماشینی
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 59. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 60. پاداش و سیاست
  • 61. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 64. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 65. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)
  • 66. تحلیل تمایز خطی (Linear Discriminant Analysis – LDA)
  • 67. کاربرد PCA و LDA در بصری‌سازی داده‌ها
  • 68. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 69. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 70. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 71. الگوریتم‌های ترکیبی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری
  • 74. مدل‌های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 75. شبکه‌های بیز (Bayesian Networks)
  • 76. ماشین‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models – HMM)
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 78. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 79. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 81. پیش‌بینی سری زمانی با مدل‌های آماری
  • 82. مدل‌های ARIMA
  • 83. پیش‌بینی سری زمانی با یادگیری ماشین
  • 84. مدل‌های LSTM برای سری زمانی
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI – XAI)
  • 86. تکنیک‌های تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 87. اهمیت شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 88. کاربرد XAI در حوزه‌های حساس
  • 89. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 90. سوگیری در الگوریتم‌ها (Algorithmic Bias)
  • 91. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
  • 92. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 94. مطالعات موردی در یادگیری ماشین
  • 95. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 96. پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 97. تشخیص تقلب
  • 98. کاربرد یادگیری ماشین در صنعت مالی
  • 99. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشین
  • 100. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین

📚 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 مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیش‌بین: الگوریتم‌ها، مثال‌های عملی و مطالعات موردی”

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

پیمایش به بالا