سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول عملیاتی، ارزیابی و پایش مدل‌های یادگیری ماشین

کتاب اصول عملیاتی، ارزیابی و پایش مدل‌های یادگیری ماشین

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 اصول عملیاتی، ارزیابی و پایش مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و توسعه مدل
  • 2. مراحل کلیدی چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم پایه و تعاریف کلیدی در یادگیری ماشین
  • 4. انواع وظایف یادگیری ماشین: طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی
  • 5. انتخاب داده‌های مناسب برای آموزش مدل
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 7. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های مؤثر
  • 8. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 9. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 11. دقت، صحت و بازیابی در ارزیابی طبقه‌بندی
  • 12. امتیاز F1 و ماتریس درهم‌ریختگی
  • 13. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 14. خطای میانگین مربعات و خطای میانگین مطلق
  • 15. ضریب تعیین (R-squared) برای ارزیابی رگرسیون
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و اهمیت آن
  • 17. انواع اعتبارسنجی متقابل: K-Fold
  • 18. اعتبارسنجی متقابل لایه‌بندی شده (Stratified K-Fold)
  • 19. انتخاب مدل مناسب: مقایسه مدل‌های مختلف
  • 20. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 21. شناسایی و تشخیص بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 22. راهکارهای مقابله با بیش‌برازش: تنظیم منظم (Regularization)
  • 23. انواع تنظیم منظم: L1 و L2
  • 24. راهکارهای مقابله با کم‌برازش: افزایش پیچیدگی مدل
  • 25. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 26. روش‌های تنظیم ابرپارامتر: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 27. روش‌های تنظیم ابرپارامتر: جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 28. مقدمه‌ای بر پایش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 29. چرا پایش مدل‌ها ضروری است؟
  • 30. انحراف داده (Data Drift) و انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 31. تشخیص انحراف داده و انحراف مفهوم
  • 32. تکنیک‌های پایش عملکرد مدل در طول زمان
  • 33. پایش مداوم و بازآموزی مدل‌ها
  • 34. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های تولید و پایش مدل
  • 35. ابزارها و فریم‌ورک‌های پایش مدل
  • 36. مستندسازی مدل‌ها و فرآیند توسعه
  • 37. اصول اخلاقی در توسعه و پایش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 38. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 39. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 40. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 41. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 44. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 45. کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 46. کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 48. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 49. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 50. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 52. کاربردها و چالش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 54. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 57. مزایا و معایب یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 59. چرخه یادگیری فعال
  • 60. کاربردها و محدودیت‌های یادگیری فعال
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 62. اصول و معماری یادگیری فدرال
  • 63. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 64. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولیدکننده (Generative Models)
  • 66. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 67. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 68. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 69. کاربرد مدل‌های تولیدکننده در تولید محتوا
  • 70. ارزیابی مدل‌های تولیدکننده
  • 71. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 72. تکنیک‌های تفسیرپذیری محلی (Local Interpretability)
  • 73. تکنیک‌های تفسیرپذیری سراسری (Global Interpretability)
  • 74. تکنیک‌های مبتنی بر جایگزینی (Surrogate Models)
  • 75. تکنیک‌های مبتنی بر ویژگی (Feature Importance)
  • 76. تکنیک‌های مبتنی بر نمونه (Example-based Explanations)
  • 77. کاربرد XAI در تشخیص خطا و بهبود مدل
  • 78. کاربرد XAI در اعتمادسازی و پذیرش مدل
  • 79. مقدمه‌ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 80. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
  • 82. کاربرد مهندسی پرامپت در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 83. ارزیابی و بهبود پرامپت‌ها
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی قابل اعتماد (Trustworthy ML)
  • 85. اصول یادگیری ماشینی قابل اعتماد
  • 86. ارزیابی و اطمینان از قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 87. مباحث پیشرفته در ارزیابی و پایش مدل
  • 88. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در محیط عملیاتی
  • 89. مدیریت چرخه عمر مدل در مقیاس بزرگ
  • 90. مطالعات موردی و سناریوهای عملیاتی
  • 91. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 92. روندهای نوظهور در ارزیابی و پایش مدل
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در توسعه و عملیاتی‌سازی مدل

📚 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.