سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آمادگی جامع برای آزمون AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)

کتاب آمادگی جامع برای آزمون AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)

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 آمادگی جامع برای آزمون AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آماده‌سازی برای گواهینامه‌های تخصصی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 9. فهم زبان طبیعی (NLU)
  • 10. تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 11. یادگیری ماشین در AWS
  • 12. سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
  • 13. Amazon SageMaker: معرفی و قابلیت‌ها
  • 14. آماده‌سازی داده‌ها در SageMaker
  • 15. ساخت مدل‌های یادگیری ماشین در SageMaker
  • 16. آموزش مدل‌ها در SageMaker
  • 17. استقرار مدل‌ها در SageMaker
  • 18. نظارت بر مدل‌ها در SageMaker
  • 19. Amazon Rekognition برای تحلیل تصویر
  • 20. Amazon Comprehend برای تحلیل متن
  • 21. Amazon Translate برای ترجمه ماشینی
  • 22. Amazon Lex برای ساخت ربات‌های گفتگو
  • 23. Amazon Personalize برای توصیه‌گرها
  • 24. Amazon Forecast برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 25. مدل‌های پیش‌ساخته AWS
  • 26. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین نظارت شده
  • 27. رگرسیون خطی
  • 28. رگرسیون لجستیک
  • 29. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 30. درختان تصمیم
  • 31. جنگل‌های تصادفی
  • 32. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 33. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 34. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 35. K-Means Clustering
  • 36. DBSCAN
  • 37. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 38. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 39. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 40. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 42. معماری‌های معروف CNN (AlexNet, VGG, ResNet)
  • 43. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 44. کاربرد CNN در تقسیم‌بندی تصاویر
  • 45. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 46. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 47. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 48. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 49. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 50. کاربرد NLP در تحلیل احساسات
  • 51. کاربرد NLP در طبقه‌بندی متن
  • 52. کاربرد NLP در استخراج اطلاعات
  • 53. یادگیری تقویتی
  • 54. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 55. عامل (Agent) و محیط (Environment)
  • 56. پاداش (Reward) و حالت (State)
  • 57. سیاست (Policy) و ارزش (Value)
  • 58. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-Learning, Deep Q-Networks)
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 60. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 61. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 63. دقت (Accuracy)
  • 64. صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 65. امتیاز F1
  • 66. منحنی ROC و AUC
  • 67. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 68. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 69. خطای ریشه میانگین مربعات (RMSE)
  • 70. میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 71. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 72. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 73. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 74. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 75. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 76. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 78. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 79. کاربرد یادگیری ماشین در صنعت
  • 80. یادگیری ماشین در امور مالی
  • 81. یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
  • 82. یادگیری ماشین در خرده‌فروشی
  • 83. یادگیری ماشین در تولید
  • 84. یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 85. یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 86. معماری‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 87. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 88. شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 89. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 90. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 91. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 92. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های حجیم
  • 93. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
  • 94. ابزارهای پردازش داده‌های حجیم (Spark, Hadoop)
  • 95. استفاده از SageMaker با داده‌های حجیم
  • 96. بهینه‌سازی مدل‌ها برای مقیاس‌پذیری
  • 97. امنیت در سرویس‌های یادگیری ماشین AWS
  • 98. مدیریت دسترسی و هویت (IAM)
  • 99. رمزنگاری داده‌ها
  • 100. امنیت شبکه

📚 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.