, ,

کتاب ساخت مدل‌های پیش‌بین با یادگیری نظارت‌شده

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 ساخت مدل‌های پیش‌بین با یادگیری نظارت‌شده

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بین و یادگیری نظارت‌شده

🎓 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. مقدمه‌ای بر علم داده و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده: تعاریف و اصول
  • 5. مدل‌سازی پیش‌بین: مفاهیم کلیدی
  • 6. مراحل ساخت مدل پیش‌بین
  • 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 8. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 9. مهندسی ویژگی
  • 10. انتخاب ویژگی
  • 11. ارزیابی مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 12. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی
  • 13. منحنی ROC و AUC
  • 14. رگرسیون خطی
  • 15. رگرسیون لجستیک
  • 16. درختان تصمیم
  • 17. جنگل‌های تصادفی
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 21. لایه‌های شبکه عصبی
  • 22. توابع فعال‌سازی
  • 23. پس‌انتشار خطا
  • 24. کاربرد شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی پیش‌بین
  • 25. یادگیری عمیق
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. کاربرد یادگیری عمیق در علم داده
  • 30. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 31. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 32. مدل‌های ARIMA
  • 33. مدل‌های LSTM برای سری‌های زمانی
  • 34. کاربرد مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 35. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 36. روش‌های مبتنی بر آمار
  • 37. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 38. کاربرد تشخیص ناهنجاری
  • 39. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 42. فیلترینگ مشارکتی
  • 43. ترکیب روش‌ها
  • 44. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. مبانی NLP
  • 47. مدل‌سازی موضوعی
  • 48. تحلیل احساسات
  • 49. کاربرد NLP در علم داده
  • 50. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 51. مبانی بینایی ماشین
  • 52. تشخیص و شناسایی اشیاء
  • 53. تقسیم‌بندی تصویر
  • 54. کاربرد بینایی ماشین
  • 55. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 56. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 57. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 58. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 59. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 60. مدل‌سازی پیش‌بین برای کسب‌وکار
  • 61. تحلیل مشتریان
  • 62. پیش‌بینی تقاضا
  • 63. تشخیص تقلب
  • 64. بهینه‌سازی عملیات
  • 65. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بین در صنایع مختلف
  • 66. مدل‌سازی پیش‌بین در بهداشت و درمان
  • 67. تشخیص بیماری
  • 68. پیش‌بینی اثربخشی درمان
  • 69. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 70. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بین در بهداشت و درمان
  • 71. مدل‌سازی پیش‌بین در امور مالی
  • 72. امتیازدهی اعتباری
  • 73. پیش‌بینی بازار سهام
  • 74. مدیریت ریسک
  • 75. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بین در امور مالی
  • 76. پیاده‌سازی مدل‌ها در پایتون
  • 77. کتابخانه‌های کلیدی: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
  • 78. ساخت و آموزش مدل‌ها با Scikit-learn
  • 79. ارزیابی و تنظیم مدل‌ها
  • 80. کاربرد TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 81. کاربرد PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 82. استقرار مدل‌های پیش‌بین
  • 83. مبانی استقرار مدل
  • 84. روش‌های استقرار آنلاین و آفلاین
  • 85. ساخت API برای مدل‌ها
  • 86. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 88. اصول یادگیری تقویتی
  • 89. عامل و محیط
  • 90. پاداش و سیاست
  • 91. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 93. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی پیش‌بین
  • 94. یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 95. یادگیری انتقالی
  • 96. یادگیری فعال
  • 97. یادگیری خودنظارت‌شده
  • 98. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 99. روندهای نوظهور
  • 100. چالش‌های پیش رو

📚 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 ساخت مدل‌های پیش‌بین با یادگیری نظارت‌شده”

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

پیمایش به بالا