, ,

کتاب مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی: از اصول تا پیاده‌سازی

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 مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی: از اصول تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: علوم و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

🎓 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. مقدمه‌ای بر علوم و فناوری اطلاعات
  • 2. تعریف هوش مصنوعی و تاریخچه
  • 3. حوزه‌های کاربردی هوش مصنوعی
  • 4. یادگیری ماشین: تعاریف و مفاهیم
  • 5. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 6. مفاهیم پایه‌ای یادگیری نظارت‌شده
  • 7. رگرسیون خطی
  • 8. رگرسیون لجستیک
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. درختان تصمیم
  • 11. جنگل‌های تصادفی
  • 12. تقویت درختان تصمیم (Boosting)
  • 13. یادگیری عمیق: مقدمه
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 15. ساختار شبکه‌های عصبی
  • 16. توابع فعال‌سازی
  • 17. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 19. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 22. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 23. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 24. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 25. الگوریتم K-Means
  • 26. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 27. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 28. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 29. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 30. یادگیری Q
  • 31. یادگیری SARSA
  • 32. شبکه‌های عصبی عمیق تقویتی (DQN)
  • 33. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. تحلیل احساسات
  • 35. مدل‌سازی موضوعی
  • 36. ترجمه ماشینی
  • 37. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 38. مفاهیم پایه‌ای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. فیلترینگ مشارکتی
  • 40. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 41. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 42. بینایی ماشین
  • 43. تشخیص اشیاء
  • 44. تقطیر تصویر
  • 45. شناسایی چهره
  • 46. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
  • 47. هوش مصنوعی در سلامت
  • 48. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 49. هوش مصنوعی در امور مالی
  • 50. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 51. هوش مصنوعی در آموزش
  • 52. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 53. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 54. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
  • 55. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 56. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 57. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 58. یادگیری انتقالی
  • 59. یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 60. یادگیری فدرال
  • 61. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 62. کاربرد GAN در تولید محتوا
  • 63. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 64. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 65. پردازش گفتار
  • 66. تشخیص گفتار
  • 67. تولید گفتار
  • 68. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 69. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 70. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 71. استخراج اطلاعات
  • 72. خلاصه‌سازی خودکار متن
  • 73. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 74. مبانی پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 75. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 76. انتخاب ویژگی
  • 77. مهندسی ویژگی
  • 78. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 79. انتخاب مدل مناسب
  • 80. تنظیم ابرپارامترها
  • 81. ارزیابی مدل
  • 82. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 83. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 84. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری ماشین
  • 85. TensorFlow
  • 86. PyTorch
  • 87. Keras
  • 88. Scikit-learn
  • 89. پیاده‌سازی یک پروژه کاربردی هوش مصنوعی
  • 90. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 91. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها
  • 92. انتخاب و آموزش مدل
  • 93. ارزیابی و بهبود مدل
  • 94. استقرار مدل
  • 95. ملاحظات عملی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 96. مقیاس‌پذیری
  • 97. کارایی
  • 98. نگهداری
  • 99. آینده هوش مصنوعی و روندهای نوظهور
  • 100. هوش مصنوعی عمومی (AGI)

📚 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 مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی: از اصول تا پیاده‌سازی”

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

پیمایش به بالا