سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین با پایتون و Scikit-Learn: مبانی و کاربردها

کتاب یادگیری ماشین با پایتون و Scikit-Learn: مبانی و کاربردها

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 یادگیری ماشین با پایتون و Scikit-Learn: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پیاده‌سازی آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر علم داده و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. نصب و پیکربندی محیط پایتون برای علم داده
  • 5. معرفی کتابخانه Scikit-Learn
  • 6. آشنایی با ساختار داده ها در پایتون (NumPy, Pandas)
  • 7. پیش پردازش داده ها: پاکسازی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 8. پیش پردازش داده ها: کدگذاری متغیرهای دسته ای
  • 9. پیش پردازش داده ها: مقیاس بندی و نرمال سازی ویژگی ها
  • 10. انتخاب ویژگی: روش های مقدماتی
  • 11. انتخاب ویژگی: روش های مبتنی بر مدل
  • 12. مدل های یادگیری ماشین: رگرسیون خطی
  • 13. ارزیابی مدل های رگرسیون: معیارهای خطای رایج
  • 14. مدل های یادگیری ماشین: رگرسیون لجستیک
  • 15. ارزیابی مدل های طبقه بندی: ماتریس درهم ریختگی
  • 16. ارزیابی مدل های طبقه بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 17. ارزیابی مدل های طبقه بندی: امتیاز F1 و منحنی ROC
  • 18. مدل های یادگیری ماشین: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. تنظیم ابر پارامترها در SVM
  • 20. مدل های یادگیری ماشین: درخت های تصمیم
  • 21. برش و هرس درختان تصمیم
  • 22. مدل های یادگیری ماشین: جنگل های تصادفی
  • 23. تنظیم ابر پارامترها در جنگل های تصادفی
  • 24. مدل های یادگیری ماشین: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 25. مدل های یادگیری ماشین: XGBoost
  • 26. مدل های یادگیری ماشین: LightGBM
  • 27. مدل های یادگیری ماشین: K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 28. خوشه بندی: الگوریتم K-Means
  • 29. خوشه بندی: ارزیابی کیفیت خوشه ها
  • 30. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
  • 31. کاهش ابعاد: t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 32. مدل های یادگیری ماشین: شبکه های عصبی مقدماتی
  • 33. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 34. مفاهیم لایه ها و توابع فعال سازی در شبکه های عصبی
  • 35. تابع هزینه و بهینه سازی در شبکه های عصبی
  • 36. آموزش شبکه های عصبی: گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 37. تنظیم نرخ یادگیری و اندازه دسته
  • 38. تنظیم ابر پارامترها در شبکه های عصبی
  • 39. مدیریت بیش برازش (Overfitting) و کم برازش (Underfitting)
  • 40. تکنیک های منظم سازی (Regularization): L1 و L2
  • 41. تکنیک های منظم سازی: Dropout
  • 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 43. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 44. تنظیم ابر پارامترها با استفاده از جستجوی شبکه ای (Grid Search)
  • 45. تنظیم ابر پارامترها با استفاده از جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 46. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. بردار سازی متون: Bag-of-Words
  • 48. بردار سازی متون: TF-IDF
  • 49. مدل های یادگیری ماشین برای طبقه بندی متون
  • 50. مدل های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 51. مقدمه ای بر سیستم های توصیه گر
  • 52. فیلترینگ مبتنی بر محتوا در سیستم های توصیه گر
  • 53. فیلترینگ مشارکتی در سیستم های توصیه گر
  • 54. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 55. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 56. الگوریتم های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 57. کاربردها و ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 58. حفظ حریم خصوصی در علم داده
  • 59. امنیت داده ها و مدل های هوش مصنوعی
  • 60. مقدمه ای بر یادگیری ناظر با Scikit-Learn
  • 61. پیاده سازی رگرسیون خطی با Scikit-Learn
  • 62. پیاده سازی رگرسیون لجستیک با Scikit-Learn
  • 63. پیاده سازی SVM با Scikit-Learn
  • 64. پیاده سازی درخت تصمیم با Scikit-Learn
  • 65. پیاده سازی جنگل تصادفی با Scikit-Learn
  • 66. پیاده سازی KNN با Scikit-Learn
  • 67. پیاده سازی K-Means با Scikit-Learn
  • 68. پیاده سازی PCA با Scikit-Learn
  • 69. تکنیک های پیش پردازش داده ها با Scikit-Learn
  • 70. ارزیابی مدل ها با Scikit-Learn
  • 71. تنظیم ابر پارامترها با Scikit-Learn
  • 72. مدیریت داده های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 73. روش های نمونه برداری برای داده های نامتوازن
  • 74. مدل های یادگیری ماشین برای سری های زمانی
  • 75. پیش بینی سری های زمانی با مدل های ساده
  • 76. استفاده از Scikit-Learn برای پیش بینی سری های زمانی
  • 77. مقدمه ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow/Keras (اختیاری)
  • 78. ساخت یک شبکه عصبی ساده با Keras
  • 79. آموزش و ارزیابی شبکه عصبی با Keras
  • 80. مقدمه ای بر مفاهیم مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 81. کاربردهای LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 82. ملاحظات امنیتی در پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی
  • 83. ملاحظات اخلاقی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
  • 84. تفسیرپذیری مدل های هوش مصنوعی (Explainable AI)
  • 85. ابزارهای بصری سازی داده ها و نتایج مدل
  • 86. اصول کدنویسی تمیز و قابل نگهداری در علم داده
  • 87. مدیریت پروژه های علم داده
  • 88. مقدمه ای بر کاربردهای عملی هوش مصنوعی در صنعت
  • 89. هوش مصنوعی در حوزه سلامت و پزشکی
  • 90. هوش مصنوعی در حوزه مالی و بانکداری
  • 91. هوش مصنوعی در حوزه تولید و صنعت
  • 92. هوش مصنوعی در حوزه آموزش
  • 93. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
  • 94. آینده هوش مصنوعی و چالش های پیش رو
  • 95. مروری بر منابع و جامعه علمی هوش مصنوعی

📚 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.