, ,

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

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 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

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی و استراتژی در یادگیری ماشین: رویکرد عملی برای ساخت سیستم‌های هوشمند”

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

پیمایش به بالا