, ,

کتاب مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان با پایتون

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه ای بر ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 5. کاربرد SVM در مسائل طبقه بندی
  • 6. کاربرد SVM در مسائل رگرسیون
  • 7. مبانی ریاضی SVM: جداسازی خطی
  • 8. فضای ویژگی و نگاشت هسته
  • 9. توابع هسته در SVM: هسته خطی
  • 10. توابع هسته در SVM: هسته چند جمله ای
  • 11. توابع هسته در SVM: هسته تابع پایه شعاعی (RBF)
  • 12. توابع هسته در SVM: هسته سیگموئید
  • 13. پیاده سازی SVM در پایتون با Scikit-learn
  • 14. آماده سازی داده ها برای SVM
  • 15. پیش پردازش داده ها: مقیاس بندی ویژگی ها
  • 16. پیش پردازش داده ها: حذف داده های پرت
  • 17. انتخاب پارامترهای SVM: پارامتر C
  • 18. تنظیم هایپرپارامترها با جستجوی شبکه (Grid Search)
  • 19. ارزیابی مدل SVM: معیارهای طبقه بندی
  • 20. ارزیابی مدل SVM: ماتریس درهم ریختگی
  • 21. ارزیابی مدل SVM: دقت، صحت و بازیابی
  • 22. ارزیابی مدل SVM: امتیاز F1
  • 23. ارزیابی مدل SVM: منحنی ROC و AUC
  • 24. کاهش ابعاد و SVM
  • 25. تحلیل مولفه های اصلی (PCA) و SVM
  • 26. تحلیل تفکیک کننده خطی (LDA) و SVM
  • 27. SVM برای طبقه بندی چند کلاسه
  • 28. روش های One-vs-Rest (OvR)
  • 29. روش های One-vs-One (OvO)
  • 30. ملاحظات عملی در استفاده از SVM
  • 31. مدیریت داده های نامتوازن با SVM
  • 32. استفاده از SVM در تشخیص تصویر
  • 33. استفاده از SVM در پردازش زبان طبیعی
  • 34. استفاده از SVM در تشخیص اسپم
  • 35. کاربرد SVM در پیش بینی قیمت سهام
  • 36. کاربرد SVM در تشخیص بیماری
  • 37. کاربرد SVM در سیستم های توصیه گر
  • 38. مقایسه SVM با الگوریتم های دیگر یادگیری ماشین
  • 39. مقایسه SVM با درختان تصمیم
  • 40. مقایسه SVM با شبکه های عصبی
  • 41. مقایسه SVM با الگوریتم K-نزدیکترین همسایه
  • 42. محدودیت های SVM
  • 43. مشکلات محاسباتی SVM با داده های بزرگ
  • 44. راهکارهای مواجهه با داده های بزرگ در SVM
  • 45. آینده SVM و پژوهش های مرتبط
  • 46. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 47. شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 48. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 49. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 50. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 51. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 52. کاربرد یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر
  • 53. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 54. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 55. الگوریتم های یادگیری تقویتی پایه
  • 56. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی ها
  • 58. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 59. روش های پیش پردازش متن
  • 60. مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 61. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 62. ترجمه ماشینی
  • 63. تولید متن
  • 64. کاربرد NLP در استخراج اطلاعات
  • 65. مقدمه ای بر بینایی ماشین
  • 66. پردازش اولیه تصاویر
  • 67. تشخیص ویژگی ها در تصاویر
  • 68. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 69. تقسیم بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 70. تولید تصویر
  • 71. کاربرد بینایی ماشین در صنعت
  • 72. کاربرد بینایی ماشین در پزشکی
  • 73. کاربرد بینایی ماشین در کشاورزی
  • 74. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 75. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 76. شفافیت و قابلیت توضیح در هوش مصنوعی
  • 77. حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی
  • 78. تاثیر هوش مصنوعی بر جامعه و اشتغال
  • 79. چارچوب های قانونی و نظارتی هوش مصنوعی در ایران
  • 80. رویکردهای بومی سازی هوش مصنوعی
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد مقاومتی
  • 82. هوش مصنوعی و تحول دیجیتال در سازمان ها
  • 83. هوش مصنوعی و حکمرانی داده
  • 84. هوش مصنوعی و امنیت سایبری
  • 85. هوش مصنوعی و بهینه سازی فرآیندها
  • 86. هوش مصنوعی و سلامت دیجیتال
  • 87. هوش مصنوعی و آموزش هوشمند
  • 88. هوش مصنوعی و مدیریت شهری
  • 89. هوش مصنوعی و صنعت دفاعی
  • 90. هوش مصنوعی و پژوهش های پیشرفته
  • 91. آینده هوش مصنوعی در علوم کامپیوتر
  • 92. هوش مصنوعی و علوم داده
  • 93. هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 94. هوش مصنوعی و بلاکچین
  • 95. هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی
  • 96. مبانی یادگیری ماشین با پایتون
  • 97. ساخت مدل های پیش بینی با پایتون
  • 98. تحلیل داده های بزرگ با پایتون
  • 99. تصویرسازی داده ها با پایتون
  • 100. کتابخانه های کلیدی یادگیری ماشین در پایتون

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان با پایتون”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا