سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای نوین

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای نوین

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 مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای نوین

موضوع کلی: علوم و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مبانی آمار و احتمال در یادگیری ماشین
  • 3. جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 4. مفاهیم اولیه یادگیری نظارت شده
  • 5. رگرسیون خطی و مفاهیم آن
  • 6. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی
  • 7. درختان تصمیم و قواعد تصمیم‌گیری
  • 8. جنگل‌های تصادفی و تقویت درختان
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 12. لایه‌های کانولوشن و شبکه‌های CNN
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. مفاهیم یادگیری بدون نظارت
  • 15. خوشه‌بندی K-Means
  • 16. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 17. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 18. یادگیری تقویتی: مبانی
  • 19. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 20. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 21. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 22. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. مدل‌های زبانی آماری
  • 24. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 25. کاربرد NLP در ترجمه ماشینی
  • 26. تحلیل احساسات و تشخیص موضوع
  • 27. بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 28. تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصاویر
  • 29. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 30. کاربردهای یادگیری ماشین در پزشکی
  • 31. یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌ها
  • 32. یادگیری ماشین در کشف دارو
  • 33. کاربردهای یادگیری ماشین در مالی
  • 34. یادگیری ماشین در پیش‌بینی بازار
  • 35. یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
  • 36. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 37. بهینه‌سازی فرایندها با یادگیری ماشین
  • 38. نگهداری پیش‌بینانه در صنعت
  • 39. کاربردهای یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 40. تولید محصولات هوشمند کشاورزی
  • 41. مدیریت منابع در کشاورزی
  • 42. کاربردهای یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 43. سیستم‌های خودران و یادگیری ماشین
  • 44. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 45. یادگیری ماشین در آموزش
  • 46. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 47. سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
  • 48. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
  • 49. مسائل حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 50. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 51. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 53. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 54. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 55. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 56. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 57. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 58. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 59. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک
  • 60. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 61. یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 62. تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین
  • 63. تحلیل بدافزارها با یادگیری ماشین
  • 64. یادگیری ماشین در بازی‌ها
  • 65. هوش مصنوعی در بازی‌های کامپیوتری
  • 66. طراحی بازی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 67. یادگیری ماشین در علوم داده
  • 68. تجسم داده‌ها و یادگیری ماشین
  • 69. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 70. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 71. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 72. پردازش گفتار و تشخیص صدا
  • 73. سیستم‌های پاسخگویی صوتی هوشمند
  • 74. یادگیری ماشین در سلامت روان
  • 75. تشخیص اختلالات روانی با هوش مصنوعی
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در مشاوره
  • 77. یادگیری ماشین در علوم محیطی
  • 78. پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 79. مدیریت منابع طبیعی با هوش مصنوعی
  • 80. یادگیری ماشین در حقوق
  • 81. تحلیل اسناد حقوقی
  • 82. پیش‌بینی نتایج پرونده‌ها
  • 83. یادگیری ماشین در معماری
  • 84. طراحی هوشمند ساختمان
  • 85. بهینه‌سازی مصرف انرژی در معماری
  • 86. یادگیری ماشین در موسیقی
  • 87. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
  • 88. تحلیل آثار موسیقایی
  • 89. یادگیری ماشین در ورزش
  • 90. تحلیل عملکرد ورزشکاران
  • 91. پیش‌بینی نتایج مسابقات
  • 92. یادگیری ماشین در اکتشافات علمی
  • 93. کشف پدیده‌های جدید علمی
  • 94. تحلیل داده‌های علمی
  • 95. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 96. یادگیری ماشین توضیحی (Explainable AI)
  • 97. فدرال لرنینگ (Federated Learning)
  • 98. خودآموزی (Self-supervised Learning)
  • 99. یادگیری تقویتی عمیق پیشرفته
  • 100. یادگیری ماشین در سیستم‌های توزیع‌شده

📚 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.