سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: از مفاهیم تا پیاده‌سازی عملی

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: از مفاهیم تا پیاده‌سازی عملی

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 مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین: از مفاهیم تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. تعریف هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن
  • 3. تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
  • 4. کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای امروز
  • 5. یادگیری ماشین چیست؟
  • 6. تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی سنتی
  • 7. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 8. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
  • 9. داده‌ها: ستون فقرات یادگیری ماشین
  • 10. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای
  • 11. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 13. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 14. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 15. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 16. الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده
  • 17. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 18. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 19. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 20. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 21. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 22. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 23. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 25. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 26. الگوریتم K-Means
  • 27. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 28. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 29. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 30. الگوریتم Apriori
  • 31. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 32. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 33. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 34. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 35. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
  • 36. ساختار شبکه‌های عصبی
  • 37. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 38. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 39. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNN)
  • 41. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 43. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 45. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 46. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 47. کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلف
  • 48. یادگیری ماشین در سلامت و پزشکی
  • 49. تشخیص بیماری‌ها با یادگیری ماشین
  • 50. یادگیری ماشین در امور مالی و بانکی
  • 51. تشخیص تقلب و اعتبارسنجی
  • 52. یادگیری ماشین در صنعت و تولید
  • 53. بهینه‌سازی فرآیندها و پیش‌بینی خرابی
  • 54. یادگیری ماشین در بازاریابی و فروش
  • 55. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 56. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. محیط‌های توسعه یادگیری ماشین
  • 58. کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون: NumPy, Pandas
  • 59. کتابخانه‌های یادگیری ماشین: Scikit-learn
  • 60. استفاده از Scikit-learn برای آموزش مدل
  • 61. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 63. نکات عملی در ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. overfitting و underfitting
  • 65. راهکارهای مقابله با overfitting
  • 66. ارزیابی نهایی و تفسیر نتایج مدل
  • 67. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 69. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 70. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 71. روندهای نوین در یادگیری ماشین
  • 72. کاربردهای پیشرفته و نویدبخش
  • 73. یادگیری ماشین قابل تفسیر (Interpretable ML)
  • 74. یادگیری ماشین پایدار (Robust ML)
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین مولد (Generative ML)
  • 76. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 77. مفاهیم پایه در LLMs
  • 78. کاربردهای LLMs
  • 79. ملاحظات امنیتی در هوش مصنوعی
  • 80. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 81. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 82. یادگیری ماشین در خدمت توسعه پایدار
  • 83. کاربرد در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 84. یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 85. مدیریت منابع آب با هوش مصنوعی
  • 86. یادگیری ماشین در آموزش و پرورش
  • 87. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 88. یادگیری ماشین در شهر هوشمند
  • 89. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
  • 91. شبکه‌های زایا-بازدارنده (GANs)
  • 92. کاربردهای GANs
  • 93. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 94. معماری ترنسفورمر
  • 95. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 96. یادگیری ماشین برای رباتیک
  • 97. کنترل ربات با یادگیری ماشین
  • 98. یادگیری ماشین در واقعیت مجازی و افزوده
  • 99. فناوری‌های نوین در هوش مصنوعی
  • 100. محاسبات کوانتومی و 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.