کتاب مبانی یادگیری ماشین و کاربرد آن با SciKit-Learn
, ,

کتاب مبانی یادگیری ماشین و کاربرد آن با SciKit-Learn

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000073655 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 مبانی یادگیری ماشین و کاربرد آن با SciKit-Learn

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد

🎓 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. تعریف یادگیری ماشین و انواع آن
  • 3. کاربرد یادگیری ماشین در دنیای امروز
  • 4. مراحل کلی در یک پروژه یادگیری ماشین
  • 5. محیط توسعه و نصب ابزارهای لازم
  • 6. آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 7. کار با آرایه‌ها و عملیات بر روی آن‌ها در NumPy
  • 8. آشنایی با کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 9. ساختار داده DataFrame در Pandas
  • 10. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. مدیریت مقادیر گمشده در داده‌ها
  • 13. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 14. تبدیل داده‌های دسته‌ای به عددی (Encoding)
  • 15. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 16. آشنایی با کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی داده
  • 17. رسم نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 18. رسم نمودارهای میله‌ای و هیستوگرام
  • 19. تنظیمات پیشرفته در Matplotlib
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 21. یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
  • 22. یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
  • 23. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 24. مفهوم مدل و نحوه آموزش آن
  • 25. مجموعه داده‌های آموزشی و آزمایشی
  • 26. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزشی و آزمایشی
  • 27. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 29. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 30. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 31. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 32. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 33. رگرسیون خطی ساده (Simple Linear Regression)
  • 34. تنظیم پارامترهای رگرسیون خطی
  • 35. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 36. رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear Regression)
  • 37. مقدمه‌ای بر رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
  • 38. کاربرد SciKit-Learn در رگرسیون
  • 39. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
  • 40. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 41. مفهوم تابع سیگموئید
  • 42. تنظیم پارامترهای رگرسیون لجستیک
  • 43. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
  • 44. درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 45. ساختار و نحوه کار درخت تصمیم
  • 46. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم
  • 47. ارزیابی مدل درخت تصمیم
  • 48. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM)
  • 49. مفهوم ابرصفحه جداکننده
  • 50. هسته‌ها در SVM (Kernel Trick)
  • 51. تنظیم پارامترهای SVM
  • 52. ارزیابی مدل SVM
  • 53. طبقه‌بندی‌کننده بیز ساده (Naive Bayes Classifier)
  • 54. مفاهیم احتمالاتی در Naive Bayes
  • 55. انواع Naive Bayes
  • 56. ارزیابی مدل Naive Bayes
  • 57. کی-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN)
  • 58. مفهوم فاصله در KNN
  • 59. انتخاب مقدار K
  • 60. ارزیابی مدل KNN
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون ناظر
  • 62. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 63. الگوریتم K-Means
  • 64. نحوه کار K-Means
  • 65. انتخاب تعداد خوشه‌ها
  • 66. ارزیابی مدل K-Means
  • 67. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 68. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)
  • 69. نحوه کار PCA
  • 70. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 71. مقدمه‌ای بر انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 72. روش‌های مبتنی بر فیلتر (Filter Methods)
  • 73. روش‌های مبتنی بر لفاف (Wrapper Methods)
  • 74. روش‌های ترکیبی (Embedded Methods)
  • 75. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 76. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 77. تبدیل ویژگی‌های موجود
  • 78. کاربرد SciKit-Learn در یادگیری بدون ناظر
  • 79. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیچیده‌تر
  • 80. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 81. نحوه کار جنگل تصادفی
  • 82. مزایا و معایب جنگل تصادفی
  • 83. تنظیم پارامترهای جنگل تصادفی
  • 84. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 85. مفهوم Boosting
  • 86. الگوریتم‌های Gradient Boosting (مانند XGBoost)
  • 87. کاربرد SciKit-Learn در مدل‌های پیچیده‌تر
  • 88. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 89. کاربرد یادگیری ماشین در NLP
  • 90. مفاهیم اولیه NLP (توکنایز کردن، ریشه‌یابی)
  • 91. استفاده از کتابخانه‌های NLP در پایتون
  • 92. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 93. کاربرد یادگیری ماشین در بینایی ماشین
  • 94. مفاهیم اولیه بینایی ماشین (پردازش تصویر)
  • 95. استفاده از کتابخانه‌های بینایی ماشین در پایتون
  • 96. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 97. ساختار یک نورون مصنوعی
  • 98. لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 99. آموزش شبکه‌های عصبی (Backpropagation)
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

📚 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 مبانی یادگیری ماشین و کاربرد آن با SciKit-Learn”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا