سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین برای متخصصان

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین برای متخصصان

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 برای متخصصان

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز
  • 5. مبانی ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری ماشین
  • 6. آمار توصیفی و استنباطی در یادگیری ماشین
  • 7. جبر خطی برای یادگیری ماشین: بردارها و ماتریس‌ها
  • 8. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی
  • 9. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین
  • 10. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 11. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: NumPy و Pandas
  • 12. کار با داده‌ها در پایتون: بارگذاری، پاکسازی و پیش‌پردازش
  • 13. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 14. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده
  • 15. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 16. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 19. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 20. خوشه‌بندی: K-Means و Hierarchical Clustering
  • 21. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 22. قوانین وابستگی و کاربردها (Apriori)
  • 23. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 24. عامل، محیط، وضعیت، عمل و پاداش
  • 25. یادگیری Q و Deep Q-Networks (DQN)
  • 26. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 27. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 28. نورون و لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 29. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 30. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 32. ساختار لایه‌های کانولوشن و Pooling
  • 33. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 35. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 36. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. پردازش متن: توکنیزاسیون، ریشه‌یابی و حذف کلمات توقف
  • 39. نمایش متن: Bag-of-Words و TF-IDF
  • 40. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
  • 41. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 42. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
  • 43. معرفی کتابخانه‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و Keras
  • 44. ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با Keras
  • 45. تنظیمات و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 46. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 47. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 48. معرفی مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 49. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 50. استراتژی‌های ترکیب مدل‌ها: Bagging و Boosting
  • 51. کاربرد مدل‌های ترکیبی در مسابقات یادگیری ماشین
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 53. چالش‌ها و راهکارها در پردازش داده‌های بزرگ
  • 54. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده: Spark MLlib
  • 55. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 56. تشخیص بیماری‌ها و پیش‌بینی روند درمان
  • 57. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 58. پیش‌بینی بازار سهام و کشف تقلب
  • 59. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه صنعت
  • 60. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و نگهداری پیش‌بینانه
  • 61. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی
  • 62. مدیریت منابع و پیش‌بینی محصولات
  • 63. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه آموزش
  • 64. شخصی‌سازی یادگیری و ارزیابی دانش‌آموزان
  • 65. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 66. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 67. مسئولیت‌پذیری و شفافیت در مدل‌ها
  • 68. حفظ حریم خصوصی در داده‌های یادگیری ماشین
  • 69. آینده یادگیری ماشین و روندهای نوظهور
  • 70. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 71. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
  • 72. تاثیر یادگیری ماشین بر جامعه و اقتصاد
  • 73. مبانی امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 74. ملاحظات قانونی و چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی در ایران
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 76. اصول اخلاقی و شرعی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 77. مبانی فقهی و حقوقی مرتبط با داده و الگوریتم‌ها
  • 78. مدل‌های هوش مصنوعی متناسب با فرهنگ و ارزش‌های ایرانی-اسلامی
  • 79. چارچوب‌های حاکمیتی برای توسعه و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی
  • 80. استانداردهای داده و امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌های دولتی و خصوصی با رعایت قوانین
  • 82. مسائل حقوقی و ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار
  • 83. پیش‌بینی و مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 84. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد بومی‌سازی
  • 85. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی
  • 86. نقش هوش مصنوعی در تحقق اهداف توسعه پایدار ملی
  • 87. مطالعات موردی از کاربرد موفق هوش مصنوعی در ایران
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت ترافیک شهری
  • 90. کاربرد هوش مصنوعی در سیستم‌های بانکی و مالی اسلامی
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در نظام سلامت و پزشکی
  • 92. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و پرورش نوین
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی هوشمند
  • 94. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی هوش مصنوعی در ایران
  • 95. آینده پژوهی و چشم‌انداز هوش مصنوعی در ایران
  • 96. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در پذیرش هوش مصنوعی
  • 97. چارچوب‌های همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی با رویکرد منافع ملی
  • 98. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی
  • 99. نقش پژوهشگاه‌ها و دانشگاه‌ها در پیشرفت هوش مصنوعی
  • 100. فناوری‌های نوظهور در هوش مصنوعی و پتانسیل آن‌ها

📚 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.