سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی و جنگل‌های تصادفی برای تحلیل داده

کتاب شبکه‌های عصبی و جنگل‌های تصادفی برای تحلیل داده

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 شبکه‌های عصبی و جنگل‌های تصادفی برای تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 6. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 7. ساختار شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها، توابع فعال‌سازی
  • 8. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی و پس‌انتشار خطا
  • 9. تنظیم پارامترهای شبکه‌های عصبی: نرخ یادگیری، اندازه دسته
  • 10. توابع زیان و معیارهای ارزیابی مدل
  • 11. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 12. کاربرد MLP در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 14. معماری CNN: لایه‌های کانولوشن، پولینگ، طبقه‌بندی
  • 15. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. ساختار RNN و حافظه کوتاه‌مدت
  • 18. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی و سری‌های زمانی
  • 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 20. مزایای LSTM نسبت به RNN
  • 21. کاربرد LSTM در تحلیل متن و پیش‌بینی
  • 22. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 23. مقایسه LSTM و GRU
  • 24. کاربرد GRU در مدل‌سازی توالی
  • 25. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 26. مبانی درخت‌های تصمیم
  • 27. روش Bagging برای بهبود عملکرد درخت‌های تصمیم
  • 28. ساختار جنگل‌های تصادفی
  • 29. نحوه آموزش جنگل‌های تصادفی
  • 30. اعتبارسنجی متقابل در جنگل‌های تصادفی
  • 31. اهمیت ویژگی‌ها در جنگل‌های تصادفی
  • 32. کاربرد جنگل‌های تصادفی در طبقه‌بندی
  • 33. کاربرد جنگل‌های تصادفی در رگرسیون
  • 34. مقایسه جنگل‌های تصادفی با سایر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. تنظیم ابرپارامترهای جنگل‌های تصادفی
  • 36. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 37. نظریه ترکیب مدل‌ها
  • 38. تکنیک Boosting: AdaBoost
  • 39. تکنیک Boosting: Gradient Boosting Machines (GBM)
  • 40. مدل XGBoost
  • 41. مدل LightGBM
  • 42. کاربرد مدل‌های ترکیبی در مسائل پیچیده
  • 43. معرفی مدل‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین
  • 44. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer Networks)
  • 45. معماری ترنسفورمر: Self-Attention
  • 46. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 47. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 48. مفاهیم کلیدی در LLMs
  • 49. کاربرد LLMs در تولید متن و پاسخ به سوالات
  • 50. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 51. ساختار GANs: Generator و Discriminator
  • 52. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 53. یادگیری عمیق برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 54. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی با شبکه‌های عصبی
  • 55. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 56. تشخیص اشیاء با شبکه‌های عصبی
  • 57. مدل‌های پیشرفته برای تشخیص و بخش‌بندی تصویر
  • 58. هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
  • 59. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 60. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 61. روش‌های کاهش سوگیری در یادگیری ماشین
  • 62. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت و کسب و کار
  • 64. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 65. هوش مصنوعی در امور مالی و بانکی (بدون ربا)
  • 66. هوش مصنوعی در آموزش
  • 67. هوش مصنوعی در حمل و نقل و لجستیک
  • 68. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 69. هوش مصنوعی در هوشمندسازی شهرها
  • 70. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 71. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 72. کاربرد GNNs در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 73. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 74. کاربرد Autoencoders در کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری
  • 75. شبکه‌های عصبی کانولوشنال سه‌بعدی (3D CNNs)
  • 76. کاربرد 3D CNNs در تحلیل داده‌های حجمی
  • 77. مدل‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 78. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 79. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 80. معرفی مفاهیم آماری مرتبط با یادگیری ماشین
  • 81. نظریه احتمال و توزیع‌های آماری
  • 82. آمار استنباطی و آزمون فرض
  • 83. رگرسیون خطی چندگانه
  • 84. تحلیل عاملی و مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 86. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 87. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-learning
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
  • 89. اخلاق و امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 90. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 91. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
  • 93. نگاهی به آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 94. نوآوری‌های آتی در شبکه‌های عصبی
  • 95. پیشرفت‌ها در حوزه مدل‌های زبانی
  • 96. هوش مصنوعی و نقش آن در تحولات اجتماعی

📚 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.