سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین نسل چهارم: هوشمندی نوین در عصر داده

کتاب یادگیری ماشین نسل چهارم: هوشمندی نوین در عصر داده

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 یادگیری ماشین نسل چهارم: هوشمندی نوین در عصر داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی و کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نسل چهارم
  • 2. تعریف یادگیری ماشین و جایگاه آن در عصر داده
  • 3. یادگیری ماشین نظارت‌شده: مبانی و الگوریتم‌ها
  • 4. رگرسیون خطی و مفاهیم مرتبط
  • 5. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 6. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و کاربردهای آن
  • 7. درختان تصمیم و روش‌های پیشرفته
  • 8. جنگل‌های تصادفی و تقویت گرادیان
  • 9. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 10. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 11. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و کاربردهای آن
  • 12. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 13. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 15. توابع فعال‌سازی و اهمیت آن‌ها
  • 16. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 17. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای بینایی ماشین
  • 19. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 21. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
  • 22. کاربرد RNN و LSTM در پردازش زبان طبیعی
  • 23. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 24. عامل، محیط، پاداش و وضعیت
  • 25. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 26. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 27. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
  • 28. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 29. نمایش متنی: Bag-of-Words و TF-IDF
  • 30. مدل‌های زبانی و Embeddingها
  • 31. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر و توجه
  • 32. کاربرد NLP در تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی
  • 33. یادگیری ماشین در داده‌های حجیم (Big Data)
  • 34. پلتفرم‌های پردازش داده‌های حجیم: Spark و Hadoop
  • 35. یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 36. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 37. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 38. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 39. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
  • 40. تکنیک‌های یادگیری ماشین تفسیری (XAI)
  • 41. یادگیری ماشین در حوزه سلامت و پزشکی
  • 42. کاربرد ML در تشخیص بیماری‌ها و کشف دارو
  • 43. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
  • 46. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 47. کاربرد GANs در تولید تصویر و متن
  • 48. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 49. معماری و آموزش LLMs
  • 50. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی و تولید محتوا
  • 51. یادگیری ماشین در تحلیل بازارهای مالی (با رویکرد اسلامی)
  • 52. مبانی اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
  • 53. کاربرد ML در پیش‌بینی روند بازار (با رعایت چارچوب)
  • 54. یادگیری ماشین در مدیریت ریسک (با رعایت چارچوب)
  • 55. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 56. کاربرد ML در صنعت و تولید
  • 57. یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 58. کاربرد ML در مدیریت منابع آب و خاک
  • 59. یادگیری ماشین در حمل و نقل هوشمند
  • 60. سیستم‌های خودران و بهینه‌سازی ترافیک
  • 61. یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 62. تشخیص نفوذ و بدافزار با ML
  • 63. یادگیری ماشین در آموزش و پرورش
  • 64. سیستم‌های یادگیری تطبیقی
  • 65. یادگیری ماشین در حوزه hukum (با رویکرد حقوقی)
  • 66. تحلیل داده‌های حقوقی با ML
  • 67. کاربرد ML در پیش‌بینی نتایج پرونده‌ها (با احتیاط)
  • 68. مبانی اخلاق حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی
  • 69. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 70. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 71. روندهای نوظهور در ML و AI
  • 72. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
  • 73. هوش مصنوعی و تأثیر آن بر جامعه
  • 74. تحولات آتی در هوش مصنوعی
  • 75. یادگیری ماشین در عصر نوآوری
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین
  • 77. روش‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 78. یادگیری ماشین برای داده‌های نامتعارف
  • 79. پردازش داده‌های مکانی-زمانی با ML
  • 80. یادگیری ماشین برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 81. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. استقرار و مانیتورینگ مدل‌های ML
  • 83. یادگیری ماشین در خدمات عمومی
  • 84. کاربرد ML در مدیریت شهری
  • 85. داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • 86. تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی
  • 87. یادگیری ماشین در تحقیقات علمی
  • 88. کاربرد ML در کشف الگوهای علمی
  • 89. نوآوری‌های اخیر در یادگیری ماشین
  • 90. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد
  • 91. چالش‌های فنی در پیاده‌سازی ML
  • 92. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 93. یادگیری ماشین و تحلیل کلان‌داده‌ها
  • 94. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 95. یادگیری ماشین در حوزه سلامت دیجیتال
  • 96. کاربرد ML در پیشگیری از بیماری‌ها
  • 97. مدل‌سازی پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 98. یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری‌های پیچیده
  • 99. تحلیل و تفسیر نتایج مدل‌های ML
  • 100. یادگیری ماشین در عصر تحول دیجیتال

📚 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.