سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی استخراج دانش از داده‌ها و تکنیک‌های پیشرفته

کتاب مبانی استخراج دانش از داده‌ها و تکنیک‌های پیشرفته

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 مبانی استخراج دانش از داده‌ها و تکنیک‌های پیشرفته

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر استخراج دانش از داده ها
  • 2. مفاهیم و اصطلاحات کلیدی در استخراج دانش
  • 3. چالش ها و مراحل فرآیند استخراج دانش
  • 4. پیش پردازش داده ها: پاکسازی و ادغام
  • 5. کاهش ابعاد داده ها: انتخاب و استخراج ویژگی
  • 6. تکنیک های کاهش ابعاد: PCA و SVD
  • 7. کشف قوانین وابستگی: الگوریتم Apriori
  • 8. کشف قوانین وابستگی: FP-Growth
  • 9. کاربرد قوانین وابستگی در تحلیل سبد خرید
  • 10. مقدمه ای بر طبقه بندی داده ها
  • 11. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 12. درخت های تصمیم: ساخت و قوانین
  • 13. روش های مبتنی بر درخت: CART و ID3
  • 14. الگوریتم های مبتنی بر بایاس: Naive Bayes
  • 15. رگرسیون لجستیک برای طبقه بندی
  • 16. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. مقدمه ای بر خوشه بندی داده ها
  • 18. الگوریتم K-Means
  • 19. خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 20. روش های مبتنی بر چگالی: DBSCAN
  • 21. ارزیابی کیفیت خوشه بندی
  • 22. مقدمه ای بر پیش بینی سری های زمانی
  • 23. مدل های ARIMA
  • 24. شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی
  • 25. مقدمه ای بر داده کاوی انجمنی
  • 26. کاربرد داده کاوی در تشخیص ناهنجاری
  • 27. شناسایی داده های پرت
  • 28. روش های مبتنی بر آماره برای تشخیص ناهنجاری
  • 29. روش های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
  • 30. مقدمه ای بر داده کاوی متنی
  • 31. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. مدل سازی موضوعی: LDA
  • 33. تحلیل احساسات
  • 34. کاربرد داده کاوی در وب
  • 35. تجزیه و تحلیل رفتار کاربران وب
  • 36. سیستم های توصیه گر
  • 37. مقدمه ای بر داده کاوی تصویر
  • 38. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 39. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 40. کاربرد داده کاوی در علوم پزشکی
  • 41. تشخیص بیماری ها با استفاده از داده ها
  • 42. پیش بینی شیوع بیماری ها
  • 43. کاربرد داده کاوی در امور مالی
  • 44. تشخیص تقلب های مالی
  • 45. پیش بینی روند بازار سهام
  • 46. کاربرد داده کاوی در هوش تجاری
  • 47. بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار
  • 48. تصمیم گیری مبتنی بر داده
  • 49. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 50. شبکه های عصبی عمیق
  • 51. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 52. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 53. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 54. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 55. مقدمه ای بر سیستم های خبره
  • 56. قواعد دانش و استنتاج
  • 57. طراحی و پیاده سازی سیستم های خبره
  • 58. مقدمه ای بر شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 59. کاربرد GNN در تحلیل شبکه های اجتماعی
  • 60. کاربرد GNN در کشف دارو
  • 61. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 62. عناصر یادگیری تقویتی
  • 63. الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی ها
  • 66. مقدمه ای بر اخلاق در داده کاوی
  • 67. حریم خصوصی داده ها
  • 68. سوگیری در الگوریتم ها
  • 69. مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی
  • 70. مقدمه ای بر داده های بزرگ (Big Data)
  • 71. معماری های پردازش داده های بزرگ
  • 72. فریمورک های پردازش داده های بزرگ
  • 73. کاربرد داده های بزرگ در صنعت
  • 74. کاربرد داده های بزرگ در تحقیقات علمی
  • 75. مقدمه ای بر یادگیری چند منظوره
  • 76. یادگیری چند منظوره با استفاده از شبکه های عصبی
  • 77. کاربرد یادگیری چند منظوره در رباتیک
  • 78. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی
  • 79. تکنیک های یادگیری انتقالی
  • 80. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش تصویر
  • 81. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
  • 82. مقدمه ای بر داده کاوی توضیحی (Explainable AI)
  • 83. روش های تولید توضیحات برای مدل ها
  • 84. ارزیابی کیفیت توضیحات
  • 85. کاربرد XAI در افزایش اعتماد به هوش مصنوعی
  • 86. مقدمه ای بر داده کاوی در زمان واقعی
  • 87. سیستم های داده کاوی در زمان واقعی
  • 88. چالش های داده کاوی در زمان واقعی
  • 89. کاربرد داده کاوی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 90. مقدمه ای بر پردازش گراف داده ها
  • 91. الگوریتم های پردازش گراف
  • 92. کاربرد پردازش گراف در شبکه های اجتماعی
  • 93. مقدمه ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 94. معماری یادگیری فدرال
  • 95. چالش ها و مزایای یادگیری فدرال
  • 96. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 97. مقدمه ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 98. تکنیک های یادگیری خودنظارتی
  • 99. کاربرد یادگیری خودنظارتی در یادگیری عمیق
  • 100. مقدمه ای بر داده کاوی در سلامت دیجیتال

📚 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.