, ,

کتاب ساخت، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی با MATLAB

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، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی با MATLAB

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربردی

🎓 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 یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 2. آشنایی با محیط MATLAB برای علوم داده
  • 3. نصب و پیکربندی ابزارهای لازم در MATLAB
  • 4. مبانی رگرسیون خطی در MATLAB
  • 5. ساخت اولین مدل رگرسیون خطی
  • 6. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
  • 7. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی
  • 8. رگرسیون چندگانه در MATLAB
  • 9. کاربرد رگرسیون چندگانه در مسائل واقعی
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های رگرسیون
  • 11. انتخاب ویژگی برای بهبود مدل‌های رگرسیون
  • 12. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های رگرسیون
  • 13. رگرسیون چندجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 14. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 15. ساخت مدل رگرسیون لجستیک در MATLAB
  • 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با معیارهای مختلف
  • 17. متریک‌های ارزیابی مدل طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 18. منحنی ROC و AUC برای ارزیابی مدل‌ها
  • 19. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. کاربرد SVM برای طبقه‌بندی
  • 21. تنظیم پارامترهای SVM
  • 22. درختان تصمیم برای مسائل طبقه‌بندی
  • 23. ساخت و تفسیر درختان تصمیم
  • 24. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
  • 25. کاربرد جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی
  • 26. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از جنگل‌های تصادفی
  • 27. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای طبقه‌بندی
  • 28. ساخت شبکه‌های عصبی ساده در MATLAB
  • 29. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 30. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 32. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 33. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 34. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در اقتصاد و مالی
  • 35. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MATLAB
  • 36. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 37. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در تشخیص پزشکی
  • 38. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 39. پردازش و تحلیل داده‌های پزشکی در MATLAB
  • 40. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در مهندسی
  • 41. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 42. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با یادگیری ماشین
  • 43. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در تحلیل احساسات
  • 44. تحلیل نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
  • 45. پیاده‌سازی تحلیل احساسات با MATLAB
  • 46. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه انرژی
  • 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری ماشین
  • 48. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در امنیت سایبری
  • 49. تشخیص نفوذ و حملات سایبری
  • 50. پردازش داده‌های امنیتی در MATLAB
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 54. اصول اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. استخراج ویژگی از متن
  • 56. مدل‌سازی موضوعی با استفاده از LDA
  • 57. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در کشاورزی
  • 58. پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی
  • 59. بهینه‌سازی آبیاری با یادگیری ماشین
  • 60. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در بازاریابی
  • 61. پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 62. شخصی‌سازی پیشنهادات با یادگیری ماشین
  • 63. مبانی تحلیل داده‌های بزرگ
  • 64. ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 65. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 66. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در حمل و نقل
  • 67. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 68. پیش‌بینی نیاز به خدمات حمل و نقل
  • 69. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در آموزش
  • 70. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانش‌آموزان
  • 71. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
  • 72. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
  • 73. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
  • 74. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
  • 75. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 76. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 78. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 79. کاهش ابعاد داده‌ها
  • 80. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در مدیریت ریسک
  • 81. ارزیابی و پیش‌بینی ریسک‌های مالی
  • 82. مدیریت ریسک اعتباری
  • 83. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر ساده
  • 85. بهبود دقت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
  • 87. ترکیب مدل‌ها برای بهبود پیش‌بینی
  • 88. روش‌های Bagging و Boosting
  • 89. نکات پیشرفته در انتخاب ویژگی
  • 90. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم ابرپارامترها
  • 91. ارزیابی و انتخاب نهایی مدل
  • 92. مستندسازی و ارائه نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
  • 93. اصول اولیه مهندسی نرم‌افزار برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 94. مدیریت پروژه در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 95. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربردی

📚 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، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی با MATLAB”

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

پیمایش به بالا