سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جامع علوم داده و هوش مصنوعی: از مبانی تا کاربردهای عملی (خودآموز)

کتاب جامع علوم داده و هوش مصنوعی: از مبانی تا کاربردهای عملی (خودآموز)

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 جامع علوم داده و هوش مصنوعی: از مبانی تا کاربردهای عملی (خودآموز)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی و کاربردهای عملی علوم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و هوش مصنوعی
  • 2. تاریخچه مختصر علوم داده
  • 3. اهمیت علوم داده در دنیای امروز
  • 4. مفاهیم کلیدی علوم داده
  • 5. انواع داده‌ها و منابع آن‌ها
  • 6. جمع‌آوری داده‌ها: روش‌ها و چالش‌ها
  • 7. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل و نرمال‌سازی
  • 9. کاوش داده‌ها و تحلیل اکتشافی (EDA)
  • 10. بصری‌سازی داده‌ها: ابزارها و تکنیک‌ها
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 12. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: درختان تصمیم
  • 17. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: جنگل‌های تصادفی
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده: تقویت گرادیان
  • 19. ارزیابی مدل‌های یادگیری نظارت شده: معیارها
  • 20. تنظیم ابرپارامترها و اعتبارسنجی متقابل
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد (PCA)
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 25. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 28. کاربردهای CNN در بینایی ماشین
  • 29. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 30. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 31. توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
  • 32. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 33. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 34. کاربردهای NLP در ربات‌های گفتگو
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 36. عناصر یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 37. یادگیری Q-Learning
  • 38. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 39. مبانی آمار و احتمال در علوم داده
  • 40. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها
  • 41. آزمون فرض آماری
  • 42. رگرسیون و همبستگی
  • 43. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 44. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 45. مقدمه‌ای بر استخراج قوانین وابستگی
  • 46. الگوریتم Apriori
  • 47. کاربردهای استخراج قوانین وابستگی
  • 48. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 50. فیلترینگ مشارکتی
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 52. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 53. معماری‌های داده‌های بزرگ: Hadoop
  • 54. معماری‌های داده‌های بزرگ: Spark
  • 55. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ
  • 56. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 57. اخلاق در علوم داده و هوش مصنوعی
  • 58. حاکمیت داده‌ها و مدیریت اطلاعات
  • 59. کاربرد علوم داده در حوزه سلامت
  • 60. کاربرد علوم داده در حوزه مالی
  • 61. کاربرد علوم داده در حوزه بازاریابی
  • 62. کاربرد علوم داده در حوزه تولید
  • 63. کاربرد علوم داده در حوزه حمل و نقل
  • 64. کاربرد علوم داده در حوزه انرژی
  • 65. کاربرد علوم داده در حوزه کشاورزی
  • 66. کاربرد علوم داده در حوزه آموزش
  • 67. کاربرد علوم داده در حوزه خدمات شهری
  • 68. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی
  • 69. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 70. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 71. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 72. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 73. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 75. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 76. کاربردهای LLMs در تولید محتوا
  • 77. کاربردهای LLMs در خلاصه‌سازی متن
  • 78. کاربرد LLMs در ترجمه ماشینی
  • 79. مقدمه‌ای بر رباتیک و هوش مصنوعی
  • 80. بینایی ماشین در رباتیک
  • 81. برنامه‌ریزی حرکت ربات‌ها
  • 82. تعامل انسان و ربات
  • 83. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و علوم داده
  • 84. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های IoT
  • 85. امنیت در IoT
  • 86. کاربرد IoT در شهر هوشمند
  • 87. مقدمه‌ای بر بلاکچین و علوم داده
  • 88. تحلیل داده‌های بلاکچین
  • 89. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده‌ها
  • 90. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
  • 91. تأثیر محاسبات کوانتومی بر هوش مصنوعی
  • 92. چالش‌ها و فرصت‌های آینده
  • 93. توسعه یک پروژه علوم داده: از ایده تا اجرا
  • 94. تعریف مسئله و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
  • 95. انتخاب ابزارها و تکنیک‌های مناسب
  • 96. پیاده‌سازی و آموزش مدل
  • 97. ارزیابی و بهبود مدل
  • 98. استقرار و پایش مدل
  • 99. مسیر شغلی در علوم داده و هوش مصنوعی
  • 100. مهارت‌های نرم و سخت مورد نیاز

📚 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.