سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین در جهان کوانتومی (با رویکرد سازگار با مباحث نظریه اطلاعات و محاسبات)

کتاب مبانی یادگیری ماشین در جهان کوانتومی (با رویکرد سازگار با مباحث نظریه اطلاعات و محاسبات)

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 یادگیری ماشین در جهان کوانتومی (با رویکرد سازگار با مباحث نظریه اطلاعات و محاسبات)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و نظریه اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نظریه یادگیری
  • 2. مبانی نظریه اطلاعات
  • 3. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 4. آنتروپی شرطی و اطلاعات متقابل شرطی
  • 5. قضیه شانون و ظرفیت کانال
  • 6. نظریه کدگذاری شانون
  • 7. پیوند نظریه اطلاعات و یادگیری ماشین
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 9. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
  • 11. رگرسیون خطی
  • 12. رگرسیون لجستیک
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. درختان تصمیم
  • 15. جنگل‌های تصادفی
  • 16. یادگیری بدون نظارت
  • 17. خوشه‌بندی K-Means
  • 18. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 19. کاهش ابعاد
  • 20. یادگیری تقویتی
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 22. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 23. توابع فعال‌سازی
  • 24. پس‌انتشار خطا
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 28. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 29. مفاهیم کلیدی در نظریه یادگیری
  • 30. مجموعه آموزشی و مجموعه آزمون
  • 31. بایاس و واریانس
  • 32. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 33. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 34. نظریه آماری یادگیری
  • 35. حدود هاوسدورف-ولف
  • 36. کلاس‌های VC
  • 37. ابعاد VC
  • 38. قضیه دامنه VC
  • 39. یادگیری مبتنی بر محدودیت (PAC Learning)
  • 40. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
  • 41. کیوبیت و برهم‌نهی
  • 42. درهم‌تنیدگی کوانتومی
  • 43. گیت‌های کوانتومی
  • 44. مدارهای کوانتومی
  • 45. الگوریتم‌های کوانتومی پایه
  • 46. الگوریتم شور
  • 47. الگوریتم Grover
  • 48. محاسبات کوانتومی و نظریه یادگیری
  • 49. یادگیری ماشین کوانتومی
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری کلاسیک برای داده‌های کوانتومی
  • 51. آموزش مدل‌های کوانتومی
  • 52. مدل‌های یادگیری کوانتومی
  • 53. شبکه‌های عصبی کوانتومی
  • 54. ماشین‌های بردار پشتیبان کوانتومی
  • 55. الگوریتم‌های یادگیری کوانتومی برای شناسایی الگو
  • 56. کاربردها در فیزیک کوانتومی
  • 57. شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی
  • 58. کشف مواد کوانتومی
  • 59. پروتکل‌های ارتباط کوانتومی
  • 60. تحلیل داده‌های کوانتومی
  • 61. مفاهیم پیشرفته در نظریه یادگیری
  • 62. یادگیری فعال
  • 63. یادگیری انتقالی
  • 64. یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 65. یادگیری از طریق مقایسه
  • 66. یادگیری چند نمونه‌ای
  • 67. یادگیری تقویتی عمیق
  • 68. کاربردهای یادگیری ماشین
  • 69. پردازش زبان طبیعی
  • 70. بینایی ماشین
  • 71. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. تحلیل داده‌های مالی
  • 73. تحلیل داده‌های زیستی
  • 74. یادگیری ماشین در علوم سلامت
  • 75. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 76. عدالت و تعصب در الگوریتم‌ها
  • 77. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 78. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
  • 80. آینده یادگیری ماشین و محاسبات کوانتومی
  • 81. یادگیری ماشین کوانتومی در عمل
  • 82. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 83. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 84. جمع‌بندی مباحث کلیدی
  • 85. ارتباط نظریه اطلاعات با یادگیری ماشین کوانتومی
  • 86. کاربردها و چشم‌اندازها

📚 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.