سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های یادگیری ماشین برای پژوهشگران علوم

کتاب مدل‌های یادگیری ماشین برای پژوهشگران علوم

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 مدل‌های یادگیری ماشین برای پژوهشگران علوم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاربردهای یادگیری ماشین در علوم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. کاربرد یادگیری ماشین در علوم: نگاه کلی
  • 3. مبانی یادگیری ماشین: مفاهیم کلیدی
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها در علوم
  • 6. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 7. مهندسی ویژگی برای داده‌های علمی
  • 8. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 9. مدل‌های رگرسیون خطی در علوم
  • 10. رگرسیون چندجمله‌ای برای مدل‌سازی پدیده‌ها
  • 11. مدل‌های درخت تصمیم برای پیش‌بینی‌های علمی
  • 12. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل داده‌ها
  • 14. کاربرد SVM در طبقه‌بندی پدیده‌های علمی
  • 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
  • 16. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 17. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. کاربرد CNN در پردازش تصاویر علمی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های دنباله‌ای
  • 20. کاربرد RNN در تحلیل سری‌های زمانی علمی
  • 21. مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی در علوم
  • 22. کاربرد مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات علمی
  • 23. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی داده‌ها
  • 24. الگوریتم K-Means برای گروه‌بندی مشاهدات
  • 25. خوشه‌بندی سلسله مراتبی در اکتشاف علمی
  • 26. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 27. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در تحلیل داده‌ها
  • 28. مدل‌های کاهش ابعاد برای بصری‌سازی
  • 29. یادگیری تقویتی: مبانی و کاربردها
  • 30. یادگیری تقویتی در رباتیک و اتوماسیون علمی
  • 31. مدل‌های آماری در علوم: مرور
  • 32. مدل‌های احتمالی و استنتاج بیزی
  • 33. مدل‌های گرافیکی احتمالی (PGM)
  • 34. کاربرد PGM در مدل‌سازی روابط علمی
  • 35. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی در علوم زیستی
  • 36. مدل‌سازی ژنتیکی با یادگیری ماشین
  • 37. کاربرد یادگیری ماشین در شیمی و علم مواد
  • 38. پیش‌بینی خواص مواد با مدل‌های ML
  • 39. یادگیری ماشین در فیزیک و اخترفیزیک
  • 40. تحلیل داده‌های ذرات بنیادی با ML
  • 41. مدل‌سازی آب و هوا و اقلیم با یادگیری ماشین
  • 42. کاربرد ML در مهندسی و علوم زمین
  • 43. تشخیص الگو در داده‌های زمین‌شناسی
  • 44. مدل‌سازی اقتصادی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 45. پیش‌بینی روند بازار در چارچوب ضوابط
  • 46. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی با ML
  • 47. یادگیری ماشین در علوم اجتماعی و انسانی
  • 48. تحلیل داده‌های اجتماعی و رفتاری
  • 49. کاربرد ML در مطالعات تاریخی و باستان‌شناسی
  • 50. تحلیل متون تاریخی با پردازش زبان طبیعی
  • 51. ارزیابی و سنجش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی
  • 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 54. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
  • 55. مدل‌های یادگیری ماشین قابل تفسیر (XAI)
  • 56. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌های ML
  • 57. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 58. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت در ML
  • 59. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های ML
  • 60. کاهش سوگیری و ترویج انصاف در ML
  • 61. کاربرد یادگیری ماشین در سلامت و پزشکی
  • 62. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
  • 63. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها با ML
  • 64. دقت‌سنجی و اعتبارسنجی مدل‌های پزشکی
  • 65. مدل‌سازی دارویی و کشف دارو با ML
  • 66. یادگیری ماشین در مهندسی نرم‌افزار
  • 67. توسعه و نگهداری نرم‌افزار با ML
  • 68. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید نرم‌افزار
  • 69. یادگیری ماشین در حوزه انرژی
  • 70. پیش‌بینی مصرف و تولید انرژی
  • 71. مدیریت بهینه منابع انرژی با ML
  • 72. یادگیری ماشین در علوم محیط زیست
  • 73. پایش و پیش‌بینی آلودگی محیطی
  • 74. مدل‌سازی اثرات تغییرات اقلیمی
  • 75. کاربرد ML در کشاورزی هوشمند
  • 76. مدیریت بهینه منابع کشاورزی
  • 77. پیش‌بینی عملکرد محصولات با ML
  • 78. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی صنعتی
  • 79. کنترل کیفیت و پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 80. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با ML
  • 81. یادگیری ماشین در رباتیک و اتوماسیون
  • 82. کنترل ربات‌ها و سیستم‌های خودکار
  • 83. ناوبری و تصمیم‌گیری هوشمند در ربات‌ها
  • 84. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های ML در عمل
  • 85. نکات عملی برای توسعه و استقرار مدل‌ها
  • 86. آینده یادگیری ماشین در پژوهش‌های علمی
  • 87. روندهای نوظهور در ML برای علوم
  • 88. اهمیت همکاری میان‌رشته‌ای در ML
  • 89. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای پژوهشگران
  • 90. مرور بر ابزارها و کتابخانه‌های محبوب ML
  • 91. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 92. یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 93. مدیریت و پردازش داده‌های حجیم
  • 94. استقرار مدل‌های ML در مقیاس بزرگ
  • 95. یادگیری ماشین و علم داده در عمل
  • 96. پروژه‌های کاربردی یادگیری ماشین در علوم
  • 97. مطالعات موردی موفق از کاربرد ML
  • 98. اصول اولیه برنامه‌نویسی برای ML
  • 99. مفاهیم پایه در زبان پایتون
  • 100. استفاده از کتابخانه‌های NumPy و Pandas

📚 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.