سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی یادگیری ماشین در دنیای داده‌های پیچیده

کتاب مهندسی یادگیری ماشین در دنیای داده‌های پیچیده

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 مهندسی یادگیری ماشین در دنیای داده‌های پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی یادگیری ماشین در ایران
  • 2. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین
  • 3. چالش‌های داده در دنیای پیچیده
  • 4. اهمیت مدیریت پروژه در یادگیری ماشین
  • 5. نقش مهندسی در موفقیت پروژه‌های ML
  • 6. معرفی چارچوب‌های مهندسی ML
  • 7. اصول مهندسی داده برای ML
  • 8. کیفیت داده و اهمیت آن
  • 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 11. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 12. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 13. مدل‌سازی پایدار و قابل اعتماد
  • 14. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
  • 15. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 16. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 17. متریک‌های ارزیابی مدل
  • 18. مدیریت چرخه حیات مدل
  • 19. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 20. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 21. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 22. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 23. اتوماسیون در مهندسی ML
  • 24. مدیریت نسخه در پروژه‌های ML
  • 25. تست و تضمین کیفیت در ML
  • 26. امنیت در پروژه‌های ML
  • 27. اخلاق در مهندسی یادگیری ماشین
  • 28. مسئولیت‌پذیری در ML
  • 29. شفافیت در مدل‌های ML
  • 30. قابلیت تفسیر مدل‌ها (Explainable AI)
  • 31. چالش‌های داده‌های نامتوازن
  • 32. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 33. محیط‌های ابری برای ML
  • 34. خدمات ابری برای مهندسی ML
  • 35. ابزارهای متن‌باز در مهندسی ML
  • 36. پلتفرم‌های مدیریت ML
  • 37. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 38. شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNN)
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. ترنسفورمرها و پردازش زبان طبیعی
  • 41. کاربرد ML در تحلیل داده‌های متنی
  • 42. کاربرد ML در تحلیل داده‌های تصویری
  • 43. کاربرد ML در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. کاربرد ML در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 45. کاربرد ML در تشخیص ناهنجاری
  • 46. کاربرد ML در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 47. کاربرد ML در سلامت دیجیتال
  • 48. کاربرد ML در اقتصاد اسلامی
  • 49. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 50. تکنیک‌های منظم‌سازی مدل
  • 51. پیشگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 52. پیشگیری از کم‌برازش (Underfitting)
  • 53. مهندسی ویژگی تکرارشونده
  • 54. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 55. مدیریت داده‌های گمشده
  • 56. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 57. مهندسی ویژگی با استفاده از تکنیک‌های آماری
  • 58. مهندسی ویژگی با استفاده از مدل‌های اولیه
  • 59. تکنیک‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر مدل
  • 60. تکنیک‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر فیلتر
  • 61. تکنیک‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر لفافه (Wrapper)
  • 62. ارزیابی متقابل (Cross-validation)
  • 63. اعتبارسنجی مبتنی بر زمان (Time-series validation)
  • 64. مدیریت تغییرات داده (Data Drift)
  • 65. مدیریت تغییرات مدل (Model Drift)
  • 66. استراتژی‌های بازآموزی مدل
  • 67. کانال‌های بازخورد مدل
  • 68. پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 69. ابزارهای مانیتورینگ ML
  • 70. مدیریت خطا در پروژه‌های ML
  • 71. گزارش‌دهی عملکرد مدل
  • 72. مستندسازی پروژه‌های ML
  • 73. اصول توسعه نرم‌افزار در ML
  • 74. ادغام مداوم و استقرار مداوم (CI/CD) در ML
  • 75. مدیریت زیرساخت برای ML
  • 76. کانتینرسازی (Containerization) مدل‌ها
  • 77. استقرار مدل‌ها بر روی لبه (Edge Deployment)
  • 78. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 79. مدیریت تنظیمات در پروژه‌های ML
  • 80. امنیت داده‌ها در ML
  • 81. حفظ حریم خصوصی در ML
  • 82. قوانین و مقررات داده در ایران
  • 83. اختیار داده و مالکیت داده
  • 84. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 85. مدیریت داده‌های حساس
  • 86. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در ML
  • 87. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 88. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در ایران
  • 89. استانداردهای داده در سازمان‌ها
  • 90. مدیریت کیفیت داده در ایران
  • 91. نقش داده در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 92. فرهنگ داده‌محور در سازمان‌ها
  • 93. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در ML
  • 94. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
  • 95. همکاری بین تیم‌های فنی و کسب‌وکار
  • 96. ارتباط مؤثر با ذینفعان پروژه
  • 97. مدیریت انتظارات در پروژه‌های ML
  • 98. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) در ML
  • 99. تحلیل هزینه-فایده پروژه‌های ML
  • 100. درس‌های آموخته از پروژه‌های ML

📚 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.