سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شناسایی اخبار جعلی با استفاده از یادگیری ماشین و تنسورفلو

کتاب شناسایی اخبار جعلی با استفاده از یادگیری ماشین و تنسورفلو

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 شناسایی اخبار جعلی با استفاده از یادگیری ماشین و تنسورفلو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اخبار جعلی و اهمیت شناسایی آن‌ها
  • 2. مبانی علم داده برای تحلیل اخبار
  • 3. مقدمه‌ای بر پایتون برای علم داده
  • 4. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
  • 5. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 6. توکن‌سازی و حذف کلمات پرتکرار (Stop Words)
  • 7. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 8. نمایش برداری متون: Bag-of-Words
  • 9. نمایش برداری متون: TF-IDF
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 11. انواع مسائل یادگیری ماشین: طبقه‌بندی
  • 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 13. آشنایی با تنسورفلو (TensorFlow)
  • 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 15. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 16. ساخت اولین مدل یادگیری ماشین با تنسورفلو
  • 17. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 18. مدل‌های زبانی آماری
  • 19. کدگذاری متون برای شبکه‌های عصبی
  • 20. استفاده از Embedding Layer در تنسورفلو
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 22. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 23. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
  • 24. ساخت مدل با استفاده از LSTM برای شناسایی اخبار جعلی
  • 25. ساخت مدل با استفاده از GRU برای شناسایی اخبار جعلی
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 27. کاربرد CNN در طبقه‌بندی متون
  • 28. ترکیب CNN و RNN برای شناسایی اخبار جعلی
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 30. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 31. مقدمه‌ای بر مدل BERT
  • 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای شناسایی اخبار جعلی
  • 33. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در شناسایی اخبار جعلی (با رعایت چارچوب)
  • 34. جمع‌آوری داده‌های اخبار جعلی و واقعی
  • 35. برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 36. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 37. آموزش مدل‌های پایه (مانند Naive Bayes, SVM)
  • 38. مقایسه مدل‌های پایه با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 39. تنظیم ابرپارامترهای (Hyperparameters) مدل‌ها
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 41. تحلیل خطاها و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 42. بهینه‌سازی مدل برای افزایش دقت
  • 43. مصورسازی نتایج مدل
  • 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
  • 45. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در علم داده
  • 46. توزیع‌های آماری و کاربرد آن‌ها
  • 47. آزمون فرض آماری
  • 48. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی (در صورت ارتباط با انتشار اخبار)
  • 49. شناسایی الگوهای انتشار اخبار
  • 50. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در اخبار
  • 51. شناسایی منابع معتبر خبری
  • 52. مقایسه رویکردهای مختلف برای شناسایی اخبار جعلی
  • 53. ملاحظات اخلاقی در شناسایی اخبار جعلی
  • 54. حریم خصوصی داده‌ها در علم داده
  • 55. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 56. کاربرد علم داده در حوزه‌های فرهنگی و اجتماعی (با رعایت چارچوب)
  • 57. کاربرد علم داده در آموزش و پرورش (با رعایت چارچوب)
  • 58. کاربرد علم داده در سلامت (با رعایت چارچوب)
  • 59. کاربرد علم داده در اقتصاد (با رعایت چارچوب)
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (در صورت ارتباط محدود)
  • 61. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها (با رعایت چارچوب)
  • 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN) (در صورت ارتباط)
  • 63. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های انتشار اطلاعات (با رعایت چارچوب)
  • 64. مدیریت پروژه‌های علم داده
  • 65. معماری سیستم‌های تحلیل داده
  • 66. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 67. پردازش کلان داده (Big Data) (با رعایت چارچوب)
  • 68. ابزارهای پردازش کلان داده (مانند Spark) (با رعایت چارچوب)
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 71. استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی (با رعایت چارچوب)
  • 72. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 73. مقاومت مدل‌ها در برابر حملات (Adversarial Attacks)
  • 74. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات
  • 75. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 76. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 77. الگوریتم‌های قوانین انجمنی (Association Rule Mining)
  • 78. تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
  • 79. شناسایی اخبار جعلی در شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب)
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود سواد رسانه‌ای
  • 81. مراحل توسعه یک سیستم هوش مصنوعی
  • 82. چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 83. پایش و نگهداری مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 84. ملاحظات مربوط به سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 85. کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 86. ارزیابی تاثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 87. آینده هوش مصنوعی و علم داده
  • 88. مسیرهای شغلی در حوزه هوش مصنوعی و علم داده
  • 89. مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان علم داده
  • 90. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
  • 91. نمونه پروژه‌های عملی شناسایی اخبار جعلی
  • 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری
  • 93. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 94. مبانی حقوقی هوش مصنوعی در ایران
  • 95. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
  • 96. چارچوب‌های همکاری علمی بین‌المللی (با رعایت چارچوب)
  • 97. پژوهش‌های پیشرو در حوزه شناسایی اخبار جعلی
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت روان (با رعایت چارچوب)
  • 99. تحلیل داده‌های سلامت با استفاده از هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب)
  • 100. شناسایی اخبار جعلی مرتبط با سلامت (با رعایت چارچوب)

📚 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.