سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب برنامه‌ریزی جامع پروژه‌های یادگیری ماشین: از ایده تا اجرا

کتاب برنامه‌ریزی جامع پروژه‌های یادگیری ماشین: از ایده تا اجرا

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 برنامه‌ریزی جامع پروژه‌های یادگیری ماشین: از ایده تا اجرا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و فرصت‌های یادگیری ماشین در ایران
  • 5. چارچوب اخلاقی و قانونی پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 6. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 7. مدیریت پروژه در چرخه عمر یادگیری ماشین
  • 8. تعریف و شناسایی مسئله در پروژه‌های ML
  • 9. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 11. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 12. انتخاب مدل مناسب یادگیری ماشین
  • 13. آموزش مدل و تنظیم پارامترها
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل
  • 15. اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 16. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 17. برنامه‌ریزی منابع و زمان‌بندی پروژه
  • 18. تیم‌سازی و نقش‌های پروژه ML
  • 19. ارتباطات و ذینفعان پروژه
  • 20. مستندسازی پروژه ML
  • 21. مقدمه‌ای بر دیپلوی (Deployment) مدل‌ها
  • 22. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 23. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های ML
  • 24. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 25. مقیاس‌پذیری در پروژه‌های ML
  • 26. امنیت داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 27. حریم خصوصی در پروژه‌های ML
  • 28. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی
  • 29. مسئولیت‌پذیری در پروژه‌های ML
  • 30. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
  • 31. استانداردهای کیفیت در پروژه‌های ML
  • 32. روش‌های چابک (Agile) در مدیریت پروژه ML
  • 33. اسکرام (Scrum) برای پروژه‌های ML
  • 34. کانبان (Kanban) برای پروژه‌های ML
  • 35. مدیریت تغییرات در پروژه‌های ML
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 41. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 42. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 43. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 44. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 45. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 46. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
  • 47. رباتیک و هوش مصنوعی
  • 48. اینترنت اشیاء (IoT) و هوش مصنوعی
  • 49. بلاکچین و هوش مصنوعی
  • 50. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 51. ابزارهای مدیریت پروژه ML (مانند MLflow)
  • 52. پلتفرم‌های ابری برای ML (مانند AWS, Azure, GCP)
  • 53. ملاحظات حقوقی و انطباق با قوانین ایران
  • 54. مدیریت تعارض در تیم پروژه
  • 55. اصول مذاکره در پروژه‌های پیچیده
  • 56. رهبری در پروژه‌های نوآورانه
  • 57. ارزیابی اقتصادی پروژه‌های ML
  • 58. شناسایی و مدیریت تأمین‌کنندگان
  • 59. برنامه‌ریزی ظرفیت و منابع
  • 60. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
  • 61. یادگیری مستمر و توسعه فردی
  • 62. مواجهه با شکست و درس‌آموزی
  • 63. کار تیمی مؤثر
  • 64. حل مسئله خلاقانه
  • 65. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 66. اهمیت بازخورد در پروژه
  • 67. مدیریت استرس و فشار کاری
  • 68. فرهنگ سازمانی و پروژه‌های ML
  • 69. نوآوری و خلاقیت در ML
  • 70. ارتباطات فنی و غیرفنی
  • 71. اهمیت اخلاق حرفه‌ای
  • 72. مدیریت انتظارات ذینفعان
  • 73. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 74. استراتژی‌های ورود به بازار
  • 75. طراحی تجربه کاربری (UX) برای محصولات ML
  • 76. تست و اطمینان از کیفیت محصول
  • 77. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 78. تکنیک‌های پیشرفته در بینایی ماشین
  • 79. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 80. یادگیری تقویتی عمیق
  • 81. کاربرد ML در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 82. کاربرد ML در حوزه مالی (با رعایت مقررات بانک مرکزی)
  • 83. کاربرد ML در حوزه صنعت و تولید
  • 84. کاربرد ML در حوزه کشاورزی
  • 85. کاربرد ML در حوزه آموزش
  • 86. کاربرد ML در حوزه حمل و نقل
  • 87. کاربرد ML در حوزه انرژی
  • 88. کاربرد ML در حوزه محیط زیست
  • 89. کاربرد ML در حوزه شهری
  • 90. کاربرد ML در حوزه حکمرانی
  • 91. مدیریت پسماند داده در پروژه‌های ML
  • 92. امنیت سایبری در مدل‌های ML
  • 93. مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
  • 94. پایش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 95. مدیریت چرخه عمر داده
  • 96. اصول حاکمیت داده در سازمان
  • 97. اهمیت داده‌های پاک و معتبر
  • 98. طراحی معماری سیستم‌های ML
  • 99. انتخاب معماری مناسب برای دیپلوی
  • 100. مدیریت هزینه‌ها در پروژه‌های ML ابری

📚 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.