, ,

کتاب تحلیل داده و پیش‌بینی با Sklearn و TensorFlow

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 تحلیل داده و پیش‌بینی با Sklearn و TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با ابزارهای متن‌باز

🎓 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 تحلیل داده و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین در ایران
  • 4. محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز
  • 5. نصب و پیکربندی Python و کتابخانه‌های لازم
  • 6. مروری بر کتابخانه Scikit-learn (sklearn)
  • 7. کار با داده‌های عددی و دسته‌بندی
  • 8. آشنایی با انواع داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 10. شناخت و مدیریت داده‌های گمشده
  • 11. مهندسی ویژگی: ایجاد و انتخاب ویژگی‌های جدید
  • 12. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 13. آشنایی با مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 14. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
  • 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای خطا
  • 16. رگرسیون چندجمله‌ای و تنظیم پارامترها
  • 17. مدل‌های دسته‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 18. دسته‌بندی‌کننده‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 20. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 21. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 22. مدل‌های یادگیری نظارت‌نشده
  • 23. خوشه‌بندی: K-Means و کاربردهای آن
  • 24. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 25. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 26. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 27. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 28. مروری بر کتابخانه TensorFlow
  • 29. نصب و پیکربندی TensorFlow
  • 30. ساخت و آموزش مدل‌های ساده با TensorFlow
  • 31. لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 32. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
  • 33. تابع هزینه و بهینه‌سازها
  • 34. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 35. آموزش مدل‌های رگرسیون با TensorFlow
  • 36. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با TensorFlow
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 41. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 42. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌سازی زبان
  • 43. تنظیم فوق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 44. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 45. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 46. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 47. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 48. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل واقعی
  • 50. معرفی چارچوب‌های یادگیری تقویتی
  • 51. مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 52. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی
  • 53. مدل‌سازی اقتصادی با یادگیری ماشین
  • 54. تحلیل ریسک و اعتبارسنجی بانکی
  • 55. مدل‌سازی رفتار مشتریان
  • 56. پیش‌بینی تقاضا در کسب‌وکارها
  • 57. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشین
  • 58. پردازش زبان طبیعی (NLP) در چارچوب قوانین
  • 59. تحلیل احساسات متون فارسی
  • 60. استخراج اطلاعات از متون
  • 61. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 62. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 63. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده
  • 64. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 66. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از داده‌های پزشکی
  • 67. پیش‌بینی نتایج درمان
  • 68. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی تولید
  • 69. مدیریت زنجیره تأمین با یادگیری ماشین
  • 70. کنترل کیفیت در خطوط تولید
  • 71. یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های شهری
  • 72. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 73. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 74. امنیت سایبری و یادگیری ماشین
  • 75. شناسایی نفوذ و حملات سایبری
  • 76. پیش‌بینی رفتار مشکوک
  • 77. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 78. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 79. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 80. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 81. ملاحظات شرعی و قانونی در هوش مصنوعی
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 83. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
  • 84. ارزیابی هوشمند دانش‌آموزان
  • 85. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 86. بهینه‌سازی مصرف آب و کود
  • 87. پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 88. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 89. روندهای نوظهور در حوزه هوش مصنوعی
  • 90. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی
  • 91. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 92. توسعه پروژه‌های عملی با Scikit-learn و TensorFlow
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین

📚 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 تحلیل داده و پیش‌بینی با Sklearn و TensorFlow”

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

پیمایش به بالا