, ,

کتاب مبانی یادگیری ماشین با پایتون و کتابخانه‌های مرتبط

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 مبانی یادگیری ماشین با پایتون و کتابخانه‌های مرتبط

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

🎓 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 یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه به پایتون برای علم داده
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 4. کار با داده‌ها در پایتون: NumPy
  • 5. دستکاری و تحلیل داده‌ها با Pandas
  • 6. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 7. انواع یادگیری ماشین
  • 8. یادگیری با نظارت: رگرسیون خطی
  • 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 10. تنظیم هایپرپارامترها
  • 11. رگرسیون چندجمله‌ای
  • 12. منظم‌سازی در رگرسیون
  • 13. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 14. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. کار با داده‌های متنی با SVM
  • 17. درختان تصمیم
  • 18. جنگل‌های تصادفی
  • 19. تقویت گرادیان
  • 20. مدل‌های ترکیبی
  • 21. یادگیری بدون نظارت
  • 22. خوشه‌بندی K-Means
  • 23. ارزیابی خوشه‌ها
  • 24. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 25. DBSCAN
  • 26. کاهش ابعاد
  • 27. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 28. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 29. توزیع‌سازی تصادفی
  • 30. مدل‌سازی موضوعی با LDA
  • 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 33. معماری پرسپترون چندلایه
  • 34. توابع فعال‌سازی
  • 35. پس‌انتشار خطا
  • 36. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 37. تنظیم نرخ یادگیری
  • 38. نرمال‌سازی دسته‌ای
  • 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 40. معماری CNN برای بینایی ماشین
  • 41. کار با تصاویر در CNN
  • 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 43. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 44. کار با داده‌های متنی با RNN و LSTM
  • 45. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. کاربرد یادگیری ماشین در NLP
  • 47. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های GAN
  • 49. کاربرد شبکه‌های GAN
  • 50. یادگیری تقویتی
  • 51. مبانی یادگیری تقویتی
  • 52. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 53. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 54. Q-Learning
  • 55. Deep Q-Networks (DQN)
  • 56. پیاده‌سازی DQN
  • 57. یادگیری ماشین در عمل
  • 58. آماده‌سازی و مهندسی ویژگی
  • 59. انتخاب ویژگی
  • 60. معماری مدل
  • 61. آموزش و اعتبارسنجی مدل
  • 62. متریک‌های ارزیابی پیشرفته
  • 63. بهبود مدل
  • 64. رفع مشکل بیش‌برازش (Overfitting)
  • 65. رفع مشکل کم‌برازش (Underfitting)
  • 66. یادگیری انتقالی
  • 67. کاربرد یادگیری انتقالی
  • 68. هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
  • 69. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 70. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 71. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 72. مدل‌های قابل تفسیر (XAI)
  • 73. مقدمه‌ای بر XAI
  • 74. تکنیک‌های XAI
  • 75. کاربرد XAI
  • 76. هوش مصنوعی در صنعت
  • 77. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 78. کاربرد هوش مصنوعی در مالی
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در تولید
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 83. آینده هوش مصنوعی
  • 84. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 85. چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی
  • 86. مسائل حقوقی و اجتماعی هوش مصنوعی
  • 87. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 88. همکاری انسان و ماشین
  • 89. یادگیری ماشین قابل اعتماد
  • 90. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی
  • 91. استانداردهای بین‌المللی هوش مصنوعی
  • 92. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 93. شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 94. یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 95. یادگیری federated
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری federated
  • 97. پیاده‌سازی یادگیری federated
  • 98. کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین
  • 99. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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 مبانی یادگیری ماشین با پایتون و کتابخانه‌های مرتبط”

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

پیمایش به بالا