سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی

کتاب ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی

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 ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعهٔ راهکارهای 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. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 6. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 7. معرفی الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
  • 8. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 9. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 11. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 12. معرفی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 13. خوشه‌بندی K-Means
  • 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 15. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 16. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 17. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 18. مدل‌های پویایی و یادگیری Q
  • 19. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 20. معماری پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 21. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 22. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش توالی
  • 25. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 26. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 27. نمایش متن: کیسه کلمات و TF-IDF
  • 28. یادگیری نمایش کلمات: Word Embeddings
  • 29. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
  • 30. توسعه مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 31. تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 32. سیستم‌های توصیه‌گر و مبانی آن‌ها
  • 33. فیلترینگ مشارکتی
  • 34. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 35. معرفی مدل‌های یادگیری ترکیبی
  • 36. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 38. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
  • 39. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 40. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 41. بهینه‌سازی مدل‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 42. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 43. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 44. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 45. مبانی یادگیری عمیق کاربردی
  • 46. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras
  • 47. مفاهیم اولیه TensorFlow
  • 48. ساخت و آموزش مدل‌های MLP با Keras
  • 49. پیاده‌سازی CNN برای طبقه‌بندی تصویر
  • 50. پیاده‌سازی RNN و LSTM برای پردازش توالی
  • 51. مقدمه‌ای بر استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. روش‌های ذخیره و بارگذاری مدل‌ها
  • 53. ساخت API برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 54. مقدمه‌ای بر ابزارهای استقرار مدل
  • 55. استقرار مدل در محیط‌های ابری (مانند Google Cloud, AWS)
  • 56. استقرار مدل در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 57. ملاحظات عملی در توسعه راهکارهای یادگیری ماشین
  • 58. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 59. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 60. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت مدل‌ها
  • 61. تفسیرپذیری و شفافیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. پروژه‌های کاربردی یادگیری ماشین
  • 63. ساخت یک سیستم تشخیص چهره ساده
  • 64. توسعه یک مدل پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 65. پیاده‌سازی یک سیستم پیشنهاد دهنده فیلم
  • 66. ساخت یک چت‌بات ساده با استفاده از NLP
  • 67. تحلیل داده‌های سری زمانی برای پیش‌بینی
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی
  • 70. کاربرد یادگیری ماشین در کشف دارو
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 72. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری ماشین
  • 73. پیش‌بینی روند بازار سهام
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه صنعت
  • 75. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 76. نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
  • 77. کاربرد یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 78. بهینه‌سازی مسیرها و ترافیک
  • 79. خودروهای خودران و یادگیری ماشین
  • 80. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) و یادگیری ماشین
  • 81. چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 82. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ (مانند Spark)
  • 83. یادگیری ماشین توزیع شده
  • 84. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 86. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 87. یادگیری خودنظارت شده (Self-Supervised Learning)
  • 88. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 89. معرفی چارچوب‌های یادگیری ماشین نوین
  • 90. بررسی آخرین روندها در هوش مصنوعی
  • 91. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 92. توسعه راهکارهای یادگیری ماشین پایدار
  • 93. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین

📚 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.