سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع مبانی یادگیری ماشین برای متخصصان و علاقه‌مندان

کتاب راهنمای جامع مبانی یادگیری ماشین برای متخصصان و علاقه‌مندان

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 راهنمای جامع مبانی یادگیری ماشین برای متخصصان و علاقه‌مندان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. انواع مسائل یادگیری ماشین
  • 8. رگرسیون
  • 9. طبقه‌بندی
  • 10. خوشه‌بندی
  • 11. کاهش ابعاد
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. پاک‌سازی داده‌ها
  • 14. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 15. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای
  • 16. انتخاب ویژگی
  • 17. مهندسی ویژگی
  • 18. مدل‌های خطی
  • 19. رگرسیون خطی
  • 20. رگرسیون لجستیک
  • 21. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. درختان تصمیم
  • 23. جنگل‌های تصادفی
  • 24. تقویت گرادیان
  • 25. مدل‌های مبتنی بر درخت
  • 26. مدل‌های مبتنی بر همسایگی
  • 27. k-نزدیک‌ترین همسایگان (k-NN)
  • 28. قانون بیز
  • 29. طبقه‌بند بیز ساده
  • 30. مدل‌های بیزی
  • 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 32. پروسپترون
  • 33. شبکه‌های عصبی پیش‌خور
  • 34. توابع فعال‌سازی
  • 35. پس‌انتشار خطا
  • 36. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 40. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 41. مدل‌های مولد
  • 42. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 43. خودرمزگذارها
  • 44. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 45. یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 46. یادگیری تقویتی
  • 47. عامل و محیط
  • 48. پاداش و حالت
  • 49. سیاست و تابع ارزش
  • 50. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 51. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 52. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 53. یادگیری ماشین در عمل
  • 54. ارزیابی مدل
  • 55. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 56. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 57. اعتبارسنجی متقابل
  • 58. تنظیم فراپارامترها
  • 59. بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 60. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 61. تنظیم‌گری (Regularization)
  • 62. حذف زودهنگام (Early Stopping)
  • 63. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 64. مدیریت داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 65. جمع‌آوری داده
  • 66. برچسب‌گذاری داده
  • 67. ذخیره‌سازی داده
  • 68. امنیت داده‌ها
  • 69. حریم خصوصی داده‌ها
  • 70. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 71. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 72. شفافیت و قابلیت توضیح
  • 73. مسئولیت‌پذیری
  • 74. کاربردها در صنعت
  • 75. یادگیری ماشین در سلامت
  • 76. یادگیری ماشین در مالی
  • 77. یادگیری ماشین در بازاریابی
  • 78. یادگیری ماشین در تولید
  • 79. یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 80. یادگیری ماشین در آموزش
  • 81. یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 82. یادگیری ماشین در خدمات عمومی
  • 83. یادگیری ماشین در امنیت
  • 84. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 85. یادگیری انتقالی
  • 86. یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 87. یادگیری فدرال
  • 88. یادگیری خودنظارتی
  • 89. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 90. یادگیری فعال
  • 91. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 92. یادگیری ماشین توضیحی (XAI)
  • 93. مبانی یادگیری ماشین برای متخصصان
  • 94. راهنمای جامع مبانی یادگیری ماشین
  • 95. نکات کلیدی در پیاده‌سازی
  • 96. چالش‌های رایج در پروژه‌ها
  • 97. روندهای آینده در یادگیری ماشین
  • 98. مبانی یادگیری ماشین با رویکرد اسلامی
  • 99. یادگیری ماشین و خانواده
  • 100. یادگیری ماشین و اقتصاد اسلامی

📚 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.