سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای عملی یادگیری ماشین در پروژه‌های پایتون

کتاب کاربردهای عملی یادگیری ماشین در پروژه‌های پایتون

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 کاربردهای عملی یادگیری ماشین در پروژه‌های پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای یادگیری ماشین
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy, Pandas, Matplotlib
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی مجموعه داده‌ها
  • 7. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 8. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) با پایتون
  • 9. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده
  • 10. رگرسیون خطی: مبانی و پیاده‌سازی در پایتون
  • 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای عملکرد
  • 12. رگرسیون لجستیک: طبقه‌بندی دودویی
  • 13. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با Scikit-learn
  • 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): مبانی و کاربردها
  • 15. درخت‌های تصمیم: ساختار و نحوه کار
  • 16. جنگل‌های تصادفی: بهبود دقت با مجموعه‌ای از درختان
  • 17. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی در پایتون
  • 18. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مقدمه و معماری پایه
  • 19. یادگیری عمیق: مفاهیم و کاربردها
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 22. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 23. کاربرد RNN در تحلیل احساسات متنی
  • 24. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 25. خوشه‌بندی: K-Means و سایر الگوریتم‌ها
  • 26. پیاده‌سازی K-Means با Scikit-learn
  • 27. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): کاهش ابعاد داده‌ها
  • 28. کاربرد PCA در بصری‌سازی و کاهش نویز
  • 29. کاهش ابعاد با t-SNE
  • 30. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 31. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 32. الگوریتم Q-Learning
  • 33. پیاده‌سازی Q-Learning در یک محیط ساده
  • 34. یادگیری تقویتی عمیق
  • 35. کاربردهای یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 36. پردازش متن: توکنیزاسیون، نرمال‌سازی، ریشه‌یابی
  • 37. مدل‌سازی موضوعی: LDA
  • 38. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل اسناد
  • 39. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 40. ساخت مدل‌های پیش‌بینی متن
  • 41. کاربردهای یادگیری ماشین در بینایی ماشین
  • 42. تشخیص چهره
  • 43. طبقه‌بندی تصاویر با CNN
  • 44. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 45. کاربردهای یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. فیلترینگ مشارکتی
  • 47. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 48. ترکیب روش‌های فیلترینگ
  • 49. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر ساده
  • 50. یادگیری ماشین در امور مالی و اقتصادی
  • 51. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 52. تشخیص تقلب
  • 53. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 54. کاربرد یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 55. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی
  • 56. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 57. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی
  • 58. یادگیری ماشین در صنعت و تولید
  • 59. پیش‌بینی خرابی تجهیزات (نگهداری پیش‌بینانه)
  • 60. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 61. کنترل کیفیت خودکار
  • 62. کاربردهای یادگیری ماشین در دولت و خدمات عمومی
  • 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 64. مدیریت ترافیک شهری
  • 65. سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 66. یادگیری ماشین در آموزش
  • 67. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 68. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانشجویان
  • 69. سیستم‌های خودکار ارزیابی
  • 70. امنیت سایبری و یادگیری ماشین
  • 71. تشخیص نفوذ
  • 72. تحلیل بدافزارها
  • 73. شناسایی تهدیدات سایبری
  • 74. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 75. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 76. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 77. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 78. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 79. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 80. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 81. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 82. کاربرد شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 83. تولید داده‌های مصنوعی
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 85. بهینه‌سازی در رباتیک
  • 86. یادگیری ماشین در پردازش گفتار
  • 87. تشخیص گفتار
  • 88. تولید گفتار
  • 89. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 90. شناسایی جوامع
  • 91. پیش‌بینی روندها
  • 92. تحلیل رفتار کاربران
  • 93. مبانی یادگیری عمیق در پایتون
  • 94. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با TensorFlow
  • 95. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با PyTorch
  • 96. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 97. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 98. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 99. مدیریت داده‌های حجیم برای یادگیری ماشین
  • 100. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع شده داده‌ها

📚 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.