, ,

کتاب درک الگوریتم‌های هوش مصنوعی: رویکردی گام به گام

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 درک الگوریتم‌های هوش مصنوعی: رویکردی گام به گام

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های 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. یادگیری با نظارت
  • 4. رگرسیون خطی
  • 5. رگرسیون لجستیک
  • 6. درختان تصمیم
  • 7. جنگل‌های تصادفی
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده
  • 10. K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 11. یادگیری بدون نظارت
  • 12. خوشه‌بندی K-Means
  • 13. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 14. کاهش ابعاد
  • 15. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 16. یادگیری عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 21. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 22. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. مدل‌های زبانی
  • 24. تحلیل احساسات
  • 25. شناسایی موجودیت نام‌دار (NER)
  • 26. ترجمه ماشینی
  • 27. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 28. یادگیری تقویتی
  • 29. مبانی یادگیری تقویتی
  • 30. عامل و محیط
  • 31. پاداش و جریمه
  • 32. سیاست و تابع ارزش
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 34. Q-Learning
  • 35. Deep Q-Networks (DQN)
  • 36. Policy Gradients
  • 37. Actor-Critic Methods
  • 38. کاربردها در دنیای واقعی
  • 39. هوش مصنوعی در پزشکی
  • 40. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 41. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 42. هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 43. هوش مصنوعی در رباتیک
  • 44. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 45. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 46. شفافیت و توضیح‌پذیری
  • 47. حریم خصوصی داده‌ها
  • 48. امنیت هوش مصنوعی
  • 49. پایان‌نامه و پروژه‌های عملی
  • 50. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 51. کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
  • 52. TensorFlow و Keras
  • 53. PyTorch
  • 54. Scikit-learn
  • 55. کار با داده‌های واقعی
  • 56. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 57. مهندسی ویژگی
  • 58. ارزیابی مدل
  • 59. اعتبارسنجی متقابل
  • 60. معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، بازیابی، F1)
  • 61. تنظیم ابرپارامترها
  • 62. بهینه‌سازی مدل
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
  • 64. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 65. پردازش زبان طبیعی با ترانسفورمرها
  • 66. کاربردهای پیشرفته CNN
  • 67. کاربردهای پیشرفته RNN
  • 68. یادگیری انتقالی
  • 69. یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 70. یادگیری فدرال
  • 71. هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 72. توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 73. تشخیص تقلب در داده‌ها
  • 74. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 75. پیش‌بینی تقاضا
  • 76. تحلیل بازارهای مالی
  • 77. کاربردها در کشاورزی هوشمند
  • 78. سیستم‌های تشخیص تصویر پیشرفته
  • 79. پردازش تصویر پزشکی
  • 80. واقعیت افزوده و هوش مصنوعی
  • 81. هوش مصنوعی در آموزش
  • 82. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 83. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی
  • 84. حاکمیت داده در عصر هوش مصنوعی
  • 85. مبانی پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی از ابتدا
  • 86. مبانی بهینه‌سازی توابع هزینه
  • 87. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 88. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 89. تنظیم نرخ یادگیری
  • 90. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
  • 91. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 92. Dropout
  • 93. Early Stopping
  • 94. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 95. شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق (ResNet, Inception)
  • 96. شبکه‌های عصبی بازگشتی پیشرفته (GRU)
  • 97. شبکه‌های مولد تخاصمی پیشرفته (StyleGAN)
  • 98. یادگیری خودنظارتی
  • 99. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 100. یادگیری فعال

📚 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 درک الگوریتم‌های هوش مصنوعی: رویکردی گام به گام”

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

پیمایش به بالا