, ,

کتاب ساخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از پایه

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 و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از پایه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 3. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 4. مقدمه‌ای بر جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 5. مبانی آمار و احتمال در یادگیری ماشین
  • 6. تابع هزینه و بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 7. گرادیان کاهشی و مشتقات جزئی
  • 8. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 9. ساختار لایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 10. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 11. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 12. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده از پایه
  • 13. رگرسیون خطی و پیاده‌سازی آن
  • 14. رگرسیون لجستیک و پیاده‌سازی آن
  • 15. دسته‌بندی‌کننده‌ها: K-نزدیکترین همسایه (KNN)
  • 16. دسته‌بندی‌کننده‌ها: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. درختان تصمیم و پیاده‌سازی آن‌ها
  • 18. جنگل‌های تصادفی و الگوریتم‌های مبتنی بر آن
  • 19. خوشه‌بندی: K-Means
  • 20. خوشه‌بندی: DBSCAN
  • 21. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. مدل‌های زبانی آماری
  • 23. روش‌های نمایش متن: Bag-of-Words
  • 24. روش‌های نمایش متن: TF-IDF
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 26. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 27. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصویر
  • 29. پردازش تصویر با CNN
  • 30. تشخیص اشیاء با CNN
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 32. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 34. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 35. الگوریتم Q-Learning
  • 36. الگوریتم SARSA
  • 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
  • 38. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 39. شبکه‌های بیزی
  • 40. میدان‌های تصادفی مارکوف
  • 41. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 42. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 43. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 44. کاربردها و پیاده‌سازی ترنسفورمرها
  • 45. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 46. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 47. مقدمه‌ای بر تشخیص گفتار
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار
  • 49. مقدمه‌ای بر تولید متن
  • 50. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 51. کاربردهای LLM در پردازش زبان
  • 52. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 53. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 54. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 55. امنیت در هوش مصنوعی
  • 56. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 57. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 58. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 59. معیارهای ارزیابی برای دسته‌بندی
  • 60. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 61. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 62. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 63. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 64. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 65. کاهش ابعاد: t-SNE
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 67. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-supervised Learning)
  • 68. یادگیری خودنظارت شده (Self-supervised Learning)
  • 69. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 70. استفاده از چارچوب‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 71. پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین
  • 72. ساخت مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 73. ساخت مدل‌های دسته‌بندی کننده
  • 74. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 76. پیش‌بینی آب و هوا با یادگیری ماشین
  • 77. تحلیل احساسات با یادگیری ماشین
  • 78. شناسایی چهره با یادگیری ماشین
  • 79. تشخیص ناهنجاری با یادگیری ماشین
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 85. پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 86. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 87. معماری و آموزش GAN ها
  • 88. کاربردهای GAN در تولید تصویر
  • 89. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف (Graph Neural Networks – GNN)
  • 90. پیاده‌سازی GNN ها
  • 91. کاربرد GNN ها در تحلیل شبکه‌ها
  • 92. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 93. روش‌های LIME و SHAP
  • 94. پیاده‌سازی روش‌های تفسیرپذیری
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
  • 96. تکنیک‌های Bagging و Boosting
  • 97. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 99. روش‌های انتخاب داده در یادگیری فعال
  • 100. پیاده‌سازی یادگیری فعال

📚 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 و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از پایه”

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

پیمایش به بالا