, ,

کتاب اصول عملیاتی، ارزیابی و پایش مدل‌های یادگیری ماشین

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 اصول عملیاتی، ارزیابی و پایش مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و ارزیابی مدل‌های 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب اصول عملیاتی، ارزیابی و پایش مدل‌های یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا