سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تعیین حجم دادهٔ کافی برای آموزش الگوریتم‌های کارآمد هوش مصنوعی

کتاب تعیین حجم دادهٔ کافی برای آموزش الگوریتم‌های کارآمد هوش مصنوعی

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 تعیین حجم دادهٔ کافی برای آموزش الگوریتم‌های کارآمد هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت شده
  • 3. یادگیری ماشین بدون نظارت: اصول و کاربردها
  • 4. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 5. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 6. اهمیت حجم داده در آموزش الگوریتم‌ها
  • 7. رابطه بین حجم داده و دقت مدل
  • 8. معیارهای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 9. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 10. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 11. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 12. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 14. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی
  • 15. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 16. یادگیری ماشین بر مبنای درخت تصمیم
  • 17. الگوریتم‌های مبتنی بر درخت تصمیم: ID3 و C4.5
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): اصول و مبانی
  • 19. کاربرد SVM در طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 20. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار پایه
  • 21. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 22. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 23. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 25. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 28. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 29. کاربرد PCA در کاهش پیچیدگی داده‌ها
  • 30. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 31. کاربرد K-Means در تقسیم‌بندی داده‌ها
  • 32. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 33. کاربرد خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 34. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های گروهی (Ensemble Methods)
  • 35. تقویت (Boosting): AdaBoost
  • 36. تقویت (Boosting): Gradient Boosting
  • 37. درختان تصادفی (Random Forests)
  • 38. کاربرد درختان تصادفی
  • 39. یادگیری ماشین مبتنی بر قوانین
  • 40. الگوریتم‌های کشف قوانین انجمنی: Apriori
  • 41. کاربرد قوانین انجمنی در تحلیل سبد خرید
  • 42. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 44. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 45. کاربرد مدل‌سازی موضوعی
  • 46. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 47. شناسایی اشیاء در تصاویر
  • 48. تشخیص چهره با استفاده از یادگیری ماشین
  • 49. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
  • 50. مدل ARIMA برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های مولد
  • 52. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 53. کاربرد GANs در تولید داده
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 55. کاربرد یادگیری انتقالی در حوزه‌های مختلف
  • 56. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 58. الگوریتم Q-Learning
  • 59. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 60. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 61. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 62. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 63. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 64. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 65. ارزیابی مدل با استفاده از منحنی ROC و AUC
  • 66. کالیبراسیون مدل‌ها
  • 67. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده
  • 68. اهمیت داده‌های با کیفیت
  • 69. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Imbalanced Data)
  • 70. روش‌های نمونه‌گیری برای داده‌های نامتوازن
  • 71. یادگیری ماشین قابل تفسیر (Interpretable Machine Learning)
  • 72. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها: LIME
  • 73. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها: SHAP
  • 74. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 75. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 76. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 78. پردازش توزیع شده داده‌ها
  • 79. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ (مانند Spark)
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 81. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 82. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 83. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 84. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 85. نقش داده‌های حجیم در پیشرفت هوش مصنوعی
  • 86. چالش‌های پیش رو در حوزه هوش مصنوعی
  • 87. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 88. مروری بر منابع و ابزارهای یادگیری ماشین
  • 89. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های عملی یادگیری ماشین
  • 90. تعیین معیارهای موفقیت پروژه
  • 91. مدیریت ریسک در پروژه‌های 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.