سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی و استراتژی در یادگیری ماشین: رویکرد عملی برای ساخت سیستم‌های هوشمند

کتاب مهندسی و استراتژی در یادگیری ماشین: رویکرد عملی برای ساخت سیستم‌های هوشمند

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 مهندسی و استراتژی در یادگیری ماشین: رویکرد عملی برای ساخت سیستم‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: اصول و مهندسی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. یادگیری نظارت‌نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. انتخاب مسئلهٔ مناسب برای یادگیری ماشین
  • 8. تعریف معیارهای موفقیت پروژه
  • 9. توسعهٔ استراتژی داده
  • 10. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده
  • 11. پاک‌سازی داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی
  • 13. انتخاب ویژگی
  • 14. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 15. مدل‌های یادگیری ماشین پایه
  • 16. رگرسیون خطی
  • 17. رگرسیون لجستیک
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. درختان تصمیم
  • 20. جنگل‌های تصادفی
  • 21. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 22. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 23. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 26. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 27. مدل‌های زبانی
  • 28. تکنیک‌های استخراج متن
  • 29. تحلیل احساسات
  • 30. طبقه‌بندی متن
  • 31. تولید متن
  • 32. بینایی ماشین
  • 33. پردازش تصویر
  • 34. تشخیص اشیاء
  • 35. تقسیم‌بندی تصویر
  • 36. تشخیص چهره
  • 37. یادگیری عمیق
  • 38. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 39. تنظیم هایپرپارامترها
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 41. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 42. ابزارها و چارچوب‌های یادگیری ماشین
  • 43. TensorFlow
  • 44. PyTorch
  • 45. Scikit-learn
  • 46. Apache Spark
  • 47. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. فیلترینگ مشارکتی
  • 50. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 51. مدل‌های ترکیبی
  • 52. کاربرد یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 53. یادگیری ماشین در سلامت
  • 54. یادگیری ماشین در مالی
  • 55. یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک
  • 56. یادگیری ماشین در تولید
  • 57. یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 59. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 60. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 61. حریم خصوصی داده‌ها
  • 62. امنیت در سیستم‌های هوشمند
  • 63. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 64. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 65. توسعهٔ پایپ‌لاین‌های ML
  • 66. نظارت بر عملکرد مدل
  • 67. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 68. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری
  • 69. مدیریت و سازماندهی پروژه‌های ML
  • 70. تیم‌سازی برای پروژه‌های ML
  • 71. ارتباط مؤثر با ذینفعان
  • 72. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 74. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 75. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 76. کاربردهای GANs
  • 77. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 78. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 79. یادگیری خودنظارت‌شده (Self-supervised Learning)
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری بلند-کوتاه مدت حافظه (LSTM)
  • 81. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها
  • 82. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 83. بینایی ماشین پیشرفته
  • 84. استراتژی‌های بهبود عملکرد مدل
  • 85. تکنیک‌های تنظیم خودکار مدل
  • 86. مفاهیم یادگیری توزیع‌شده
  • 87. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 88. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 89. ایمنی در سیستم‌های خودمختار
  • 90. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 91. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 92. یادگیری تقویتی عمیق
  • 93. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 94. تحلیل سری‌های زمانی
  • 95. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 96. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML
  • 97. یادگیری ماشین در محیط‌های پویا
  • 98. تکنیک‌های یادگیری زیر-نمونه (Few-shot Learning)
  • 99. معماری‌های مدل‌های ترکیبی
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری قابل توضیح (Explainable AI - XAI)

📚 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.