سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین عملی در توسعه نرم‌افزار

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین عملی در توسعه نرم‌افزار

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 و کاربردهای یادگیری ماشین عملی در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در توسعه نرم‌افزار
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. شناخت داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 6. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی
  • 7. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 8. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 9. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 10. دسته‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 11. جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
  • 14. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 15. کشف قوانین وابستگی: الگوریتم Apriori
  • 16. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 17. مدل‌های یادگیری تقویتی: مفاهیم اولیه
  • 18. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 19. یادگیری Q
  • 20. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 21. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 24. کاربرد CNN در تشخیص الگو
  • 25. کاربرد RNN در تحلیل سری‌های زمانی
  • 26. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر و کاربردهای نوین
  • 27. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 29. معیارهای ارزیابی رگرسیون: MSE، MAE، R-squared
  • 30. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 31. تنظیم هایپرپارامترها
  • 32. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 33. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 35. مدل‌سازی موضوعی: LDA
  • 36. تعبیه کلمات: Word2Vec و GloVe
  • 37. تحلیل احساسات متون
  • 38. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهایشان
  • 39. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 40. پردازش و تحلیل تصاویر
  • 41. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 42. تولید تصاویر با مدل‌های مولد
  • 43. کاربرد یادگیری ماشین در توسعه وب
  • 44. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. تشخیص تقلب
  • 46. بهبود تجربه کاربری با یادگیری ماشین
  • 47. یادگیری ماشین در توسعه بازی‌های رایانه‌ای
  • 48. بهینه‌سازی عملکرد بازی
  • 49. هوش مصنوعی در شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC)
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین مسئولانه
  • 51. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 52. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 53. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 54. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 55. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 56. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی یادگیری ماشین
  • 57. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌ها
  • 58. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 59. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 60. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 61. یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ (Big Data)
  • 62. کار با چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
  • 63. یادگیری ماشین در لبه (Edge AI)
  • 64. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 65. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 66. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 67. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 68. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 69. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارت‌شده
  • 71. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 72. سیستم‌های تشخیص بیماری (با رویکرد علمی)
  • 73. تحلیل داده‌های پزشکی (با رعایت حریم خصوصی)
  • 74. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه مالی (با رعایت قوانین)
  • 75. مدل‌های پیش‌بینی بازار (با رویکرد آماری)
  • 76. مدیریت ریسک (با چارچوب نهادهای مالی)
  • 77. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی (با رویکرد بهینه‌سازی)
  • 78. پیش‌بینی وضعیت محصولات (با داده‌های میدانی)
  • 79. بهینه‌سازی مصرف منابع (با رویکرد علمی)
  • 80. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه آموزش (با رویکرد شخصی‌سازی)
  • 81. سیستم‌های یادگیری تطبیقی (با چارچوب آموزشی)
  • 82. تحلیل عملکرد تحصیلی (با رعایت اصول)
  • 83. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه محیط زیست (با رویکرد پایش)
  • 84. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی (با داده‌های علمی)
  • 85. پیش‌بینی بلایای طبیعی (با رویکرد هشدار)
  • 86. تکنیک‌های ارزیابی ریسک مدل
  • 87. ملاحظات اقتصادی در پیاده‌سازی ML
  • 88. آینده یادگیری ماشین در توسعه نرم‌افزار
  • 89. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین

📚 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.