سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین کلاسیک برای حل مسائل کوانتومی

کتاب مبانی یادگیری ماشین کلاسیک برای حل مسائل کوانتومی

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 کلاسیک برای حل مسائل کوانتومی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین کلاسیک
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. کاربرد یادگیری ماشین در علوم
  • 4. مسائل کوانتومی و چالش‌های محاسباتی
  • 5. یادگیری ماشین برای مدل‌سازی کوانتومی
  • 6. مفاهیم پایه آمار و احتمال
  • 7. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین
  • 8. جبر خطی در یادگیری ماشین
  • 9. فضاهای برداری و تبدیلات خطی
  • 10. کاربرد جبر خطی در داده‌های کوانتومی
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری
  • 12. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 13. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 14. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 15. رگرسیون خطی
  • 16. رگرسیون لجستیک
  • 17. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده (Naïve Bayes)
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 20. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 21. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 22. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 24. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 25. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 26. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 30. کاربرد یادگیری عمیق در فیزیک
  • 31. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 34. کاهش ابعاد برای داده‌های کوانتومی
  • 35. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 36. الگوریتم K-Means
  • 37. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 38. کاربرد خوشه‌بندی در شناسایی الگوهای کوانتومی
  • 39. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. کاربرد NLP در تجزیه و تحلیل متون علمی
  • 41. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
  • 42. فیلتر کردن و استخراج ویژگی
  • 43. تبدیل فوریه (Fourier Transform)
  • 44. کاربرد تبدیل فوریه در داده‌های کوانتومی
  • 45. مدل‌های احتمالاتی گرافیکی (PGM)
  • 46. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 47. میدان‌های تصادفی مارکوف (Markov Random Fields)
  • 48. کاربرد PGM در مدل‌سازی سیستم‌های کوانتومی
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کوانتومی
  • 50. تفاوت‌های یادگیری ماشین کلاسیک و کوانتومی
  • 51. مفاهیم اولیه محاسبات کوانتومی
  • 52. کیوبیت‌ها و گیت‌های کوانتومی
  • 53. مدارهای کوانتومی
  • 54. الگوریتم‌های کوانتومی پایه
  • 55. ماشین‌های بردار پشتیبان کوانتومی (QSVM)
  • 56. شبکه‌های عصبی کوانتومی (QNN)
  • 57. بهینه‌سازی مسائل کوانتومی با یادگیری ماشین
  • 58. استفاده از یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی کوانتومی
  • 59. تحلیل داده‌های تجربی کوانتومی
  • 60. شناسایی فازهای کوانتومی
  • 61. پیش‌بینی خواص مواد کوانتومی
  • 62. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های کوانتومی
  • 63. مدل‌سازی حالت‌های کوانتومی پیچیده
  • 64. یادگیری ماشین برای تصحیح خطا در محاسبات کوانتومی
  • 65. کاربرد یادگیری ماشین در طراحی آزمایش‌های کوانتومی
  • 66. تولید داده‌های مصنوعی کوانتومی
  • 67. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 68. معیارهای سنجش دقت (Accuracy, Precision, Recall)
  • 69. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 70. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 71. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 72. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 73. شفافیت و قابلیت تفسیر (Explainability)
  • 74. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 75. کاربرد یادگیری ماشین در تحقیقات علمی
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در مسائل کوانتومی
  • 77. آینده یادگیری ماشین کلاسیک برای مسائل کوانتومی
  • 78. یادگیری ماشین و کشف علمی
  • 79. اصول کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 80. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
  • 81. NumPy برای محاسبات عددی
  • 82. SciPy برای الگوریتم‌های علمی
  • 83. Matplotlib برای ترسیم نمودار
  • 84. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 85. TensorFlow و PyTorch (مقدماتی)
  • 86. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ
  • 87. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها
  • 88. مفاهیم اولیه توزیع داده
  • 89. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های علمی بزرگ
  • 90. مدیریت پروژه و مستندسازی
  • 91. اصول تحقیق و توسعه
  • 92. نوآوری در علوم کامپیوتر
  • 93. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 94. کاربرد یادگیری ماشین در علوم پایه
  • 95. فهم عمیق‌تر مسائل کوانتومی از طریق داده
  • 96. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو

📚 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.