, ,

کتاب جبر خطی برای تحلیل داده در هوش مصنوعی

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 جبر خطی برای تحلیل داده در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مبانی جبر خطی در هوش مصنوعی

🎓 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 جبر خطی و کاربرد آن در هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم پایهٔ بردارها و فضاهای برداری
  • 3. عملگرهای برداری: جمع، تفریق، ضرب اسکالر
  • 4. ضرب داخلی بردارها و خواص آن
  • 5. ضرب خارجی بردارها (در ابعاد بالاتر)
  • 6. مفهوم نرم بردار و انواع آن
  • 7. فضاهای اقلیدسی و متریک‌ها
  • 8. ماتریس‌ها: تعریف، انواع و نمایش
  • 9. عملیات پایهٔ ماتریسی: جمع، تفریق، ضرب اسکالر
  • 10. ضرب ماتریسی و خواص آن
  • 11. ترانهادهٔ ماتریس و کاربردهای آن
  • 12. ماتریس‌های معکوس‌پذیر و شرط معکوس‌پذیری
  • 13. دترمینان ماتریس و نحوهٔ محاسبهٔ آن
  • 14. رتبهٔ ماتریس و اهمیت آن
  • 15. سیستم‌های معادلات خطی و نمایش ماتریسی آن‌ها
  • 16. روش‌های حل سیستم معادلات خطی: حذف گاوسی
  • 17. روش‌های حل سیستم معادلات خطی: روش‌های تکراری
  • 18. فضای ستونی و فضای پوچ ماتریس
  • 19. استقلال خطی بردارها
  • 20. پایه و بعد برای فضاهای برداری
  • 21. تبدیلات خطی و نمایش ماتریسی آن‌ها
  • 22. ماتریس‌های دوران و مقیاس‌بندی
  • 23. ماتریس‌های بازتاب و برش
  • 24. مقادیر ویژه و بردارهای ویژهٔ ماتریس
  • 25. محاسبهٔ مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 26. کاربرد مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در تحلیل داده
  • 27. تجزیهٔ مقادیر منفرد (SVD)
  • 28. مراحل و فرمول‌های SVD
  • 29. کاربردهای SVD در کاهش ابعاد داده
  • 30. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 31. مراحل PCA و ارتباط آن با SVD
  • 32. کاربرد PCA در فشرده‌سازی و کاهش نویز داده
  • 33. تجزیهٔ مقادیر ویژهٔ ماتریس‌های متقارن
  • 34. کاربرد تجزیهٔ مقادیر ویژه در تحلیل داده‌های متقارن
  • 35. ماتریس‌های مثبت معین و کاربردهای آن‌ها
  • 36. تشخیص ماتریس‌های مثبت معین
  • 37. کاربرد ماتریس‌های مثبت معین در بهینه‌سازی
  • 38. مقدمه‌ای بر جبر خطی عددی
  • 39. خطاها در محاسبات جبر خطی
  • 40. روش‌های عددی برای حل سیستم معادلات خطی
  • 41. روش‌های عددی برای محاسبهٔ مقادیر ویژه
  • 42. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در هوش مصنوعی
  • 43. تابع هدف و توابع هزینه
  • 44. گرادیان و مشتق توابع چندمتغیره
  • 45. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان (Gradient Descent)
  • 46. انواع روش‌های گرادیان کاهشی (Batch, Mini-batch, SGD)
  • 47. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 48. روش‌های پیشرفتهٔ بهینه‌سازی (Adam, RMSprop)
  • 49. کاربرد بهینه‌سازی در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 51. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 52. لایهٔ ورودی، لایه‌های پنهان، لایهٔ خروجی
  • 53. تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • 54. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 55. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 56. کاربرد جبر خطی در عملیات شبکه‌های عصبی
  • 57. ضرب ماتریس در لایهٔ متصل کامل (Fully Connected Layer)
  • 58. عملیات کانولوشن (Convolutional Operations)
  • 59. کاربرد SVD و PCA در پردازش تصویر
  • 60. فشرده‌سازی تصویر با استفاده از SVD
  • 61. کاهش ابعاد داده‌های تصویری با PCA
  • 62. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 63. نمایش متنی به صورت بردار (Word Embeddings)
  • 64. کاربرد جبر خطی در مدل‌های NLP (مانند Word2Vec)
  • 65. تحلیل سری‌های زمانی با جبر خطی
  • 66. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 67. تنظیم مدل‌های رگرسیون خطی با جبر خطی
  • 68. کاربرد جبر خطی در الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means)
  • 69. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 70. کاربرد هسته‌ها (Kernels) در SVM و ارتباط آن با فضاهای برداری
  • 71. جبر خطی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. فاکتورگیری ماتریس برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. کاربرد جبر خطی در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 74. عملیات کانولوشن و pooling با نمایش ماتریسی
  • 75. کاربرد جبر خطی در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 76. عملیات ماتریسی در سلول‌های RNN
  • 77. مقدمه‌ای بر نظریهٔ اطلاعات و جبر خطی
  • 78. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 79. کاربرد جبر خطی در تحلیل شبکه‌ها
  • 80. ماتریس مجاورت و کاربردهای آن
  • 81. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کوادراتیک
  • 82. فرم‌های کوادراتیک و ارتباط آن با ماتریس‌ها
  • 83. کاربرد بهینه‌سازی کوادراتیک در یادگیری ماشین
  • 84. روش‌های عددی برای یافتن مقادیر ویژهٔ بزرگ
  • 85. تحلیل حساسیت در مدل‌های مبتنی بر جبر خطی
  • 86. بهینه‌سازی با محدودیت‌های خطی
  • 87. کاربرد جبر خطی در پردازش سیگنال
  • 88. تبدیل فوریه و ارتباط آن با جبر خطی
  • 89. فشرده‌سازی داده‌ها با روش‌های مبتنی بر جبر خطی
  • 90. ارزیابی مدل‌ها با معیارهای مبتنی بر جبر خطی
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و جبر خطی
  • 92. مدل مارکوف تصمیم (MDP) و جبر خطی
  • 93. کاربرد جبر خطی در بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 94. تحلیل استیبلتی (Stability Analysis) در سیستم‌های دینامیکی
  • 95. جبر خطی در گراف‌ها و شبکه‌های پیچیده
  • 96. نرمال‌سازی ماتریس مجاورت
  • 97. کاربرد SVD در تحلیل خوشه‌بندی
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 99. کاربرد جبر خطی در الگوریتم‌های نیمه‌نظارتی
  • 100. تحلیل داده‌های حجیم با ابزارهای جبر خطی

📚 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 جبر خطی برای تحلیل داده در هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا