, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Azure ML

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 طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Azure ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و آماده‌سازی راهکارهای 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. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. مقدمه‌ای بر پلتفرم Azure Machine Learning
  • 6. معماری Azure ML و اجزای کلیدی
  • 7. ایجاد فضای کاری (Workspace) در Azure ML
  • 8. مدیریت داده‌ها در Azure ML
  • 9. بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 11. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 12. انتخاب و استخراج ویژگی
  • 13. تبدیل ویژگی‌ها و نرمال‌سازی
  • 14. مدیریت داده‌های نامتعادل
  • 15. آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 17. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 22. آشنایی با ابزارهای طراحی مدل در Azure ML
  • 23. استودیو Azure ML (Azure ML Studio)
  • 24. دفترچه‌های نوت‌بوک (Notebooks) در Azure ML
  • 25. پردازشگرهای خودکار (Automated ML)
  • 26. طراحی خط لوله (Pipeline) در Azure ML
  • 27. مراحل ساخت یک مدل یادگیری ماشین
  • 28. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 29. انتخاب ویژگی و مهندسی داده
  • 30. انتخاب الگوریتم و آموزش مدل
  • 31. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 32. تنظیم هایپرپارامترها
  • 33. استقرار مدل (Deployment)
  • 34. نظارت بر عملکرد مدل
  • 35. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 36. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
  • 37. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 38. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 39. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 40. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 41. شناسایی اشیاء (Object Detection)
  • 42. دسته‌بندی تصاویر (Image Classification)
  • 43. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 44. کار با داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 45. پیش‌بینی سری زمانی
  • 46. مدل‌سازی و تحلیل داده‌های پرت
  • 47. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 48. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 49. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 50. متریک‌های ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 51. تنظیم هایپرپارامترها با جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 52. تنظیم هایپرپارامترها با جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 53. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 54. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 55. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 56. مدیریت انحراف (Bias) و واریانس (Variance)
  • 57. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 58. تکنیک‌های جلوگیری از کم‌برازش (Underfitting)
  • 59. مقایسه و انتخاب مدل‌های مختلف
  • 60. آشنایی با چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 61. TensorFlow و Keras در Azure ML
  • 62. PyTorch در Azure ML
  • 63. استفاده از مخازن کد (Code Repositories)
  • 64. مدیریت نسخه‌ها (Versioning) در Azure ML
  • 65. استقرار مدل به عنوان سرویس وب (Web Service)
  • 66. استقرار مدل برای استنتاج دسته‌ای (Batch Inference)
  • 67. نظارت بر عملکرد مدل مستقر شده
  • 68. تشخیص انحراف داده (Data Drift Detection)
  • 69. تشخیص انحراف مدل (Model Drift Detection)
  • 70. مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)
  • 71. مفاهیم MLOps در Azure ML
  • 72. اتوماسیون فرآیندهای MLOps
  • 73. امنیت و حریم خصوصی در Azure ML
  • 74. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 75. رمزنگاری داده‌ها
  • 76. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 77. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 78. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 80. هوش مصنوعی در سلامت
  • 81. هوش مصنوعی در مالی
  • 82. هوش مصنوعی در تولید
  • 83. هوش مصنوعی در خرده‌فروشی
  • 84. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 85. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 86. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
  • 87. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 88. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 89. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI)
  • 90. بهینه‌سازی مدل‌ها برای عملکرد
  • 91. فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 92. کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 93. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده
  • 94. مقدمه‌ای بر معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی
  • 95. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 96. شبکه‌های زایشی مولد (GANs)
  • 97. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 98. مفاهیم پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 99. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 100. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Azure ML”

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

پیمایش به بالا