, ,

کتاب مقدمه‌ای بر علم داده و هوش مصنوعی: ابزارها و کاربردها در دنیای امروز

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 علم داده و هوش مصنوعی: ابزارها و کاربردها در دنیای امروز

موضوع کلی: علوم و فناوری داده

موضوع میانی: مبانی علم داده و هوش مصنوعی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و اهمیت آن
  • 2. مفاهیم کلیدی در علم داده
  • 3. انواع داده و ساختارهای داده
  • 4. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: گام‌های اساسی
  • 6. شناخت و اکتشاف داده (EDA)
  • 7. مصورسازی داده‌ها: ابزارها و تکنیک‌ها
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 9. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
  • 12. مدل‌های درخت تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. پردازش زبان طبیعی (NLP): مبانی
  • 19. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 20. مفاهیم آماری در علم داده
  • 21. آمار توصیفی و استنباطی
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 23. خوشه‌بندی داده‌ها (Clustering)
  • 24. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالاتی
  • 26. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 27. شناسایی الگو و قواعد وابستگی
  • 28. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر ساده
  • 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 31. معیارهای سنجش دقت مدل‌ها
  • 32. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 33. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 34. مقدمه‌ای بر داده‌های کلان (Big Data)
  • 35. معماری‌های پردازش داده‌های کلان
  • 36. ابزارهای اکوسیستم Hadoop
  • 37. مقدمه‌ای بر Spark
  • 38. کاربرد Spark در پردازش داده
  • 39. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 40. انواع پایگاه‌های داده NoSQL
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 42. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 43. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 44. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 45. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 46. فرآیند استاندارد داده‌کاوی (CRISP-DM)
  • 47. اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
  • 48. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 49. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 50. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
  • 51. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 52. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 53. کاربرد پردازش تصویر در علم داده
  • 54. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 55. تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 56. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف
  • 57. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 60. کاربردهای علم داده در کسب‌وکار
  • 61. علم داده در بازاریابی و فروش
  • 62. علم داده در امور مالی و بانکی
  • 63. علم داده در بهداشت و درمان
  • 64. علم داده در صنعت و تولید
  • 65. علم داده در دولت الکترونیک
  • 66. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی
  • 67. تحلیل داده‌های مکانی
  • 68. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی پیشرفته
  • 69. تکنیک‌های پیشرفته خوشه‌بندی
  • 70. تکنیک‌های پیشرفته طبقه‌بندی
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری چندنمایی (Multi-task Learning)
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multi-modal Learning)
  • 73. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 74. کاربرد GNN در تحلیل داده
  • 75. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار
  • 76. کاربرد پردازش گفتار در علم داده
  • 77. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 78. روش‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری نامتوازن (Imbalanced Learning)
  • 80. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 81. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 82. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی پیشرفته
  • 84. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 85. کاربردهای LLMs در علم داده
  • 86. مقدمه‌ای بر داده‌های ویدئویی
  • 87. تحلیل داده‌های ویدئویی
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌های صوتی
  • 89. تحلیل داده‌های صوتی
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع‌شده
  • 91. کاربرد یادگیری توزیع‌شده
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 93. کاربرد یادگیری فدرال
  • 94. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و جامعه
  • 95. تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال
  • 96. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و آموزش
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 98. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و محیط زیست
  • 99. کاربرد هوش مصنوعی در پایداری
  • 100. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و هنر

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر علم داده و هوش مصنوعی: ابزارها و کاربردها در دنیای امروز”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا