سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب خواص مارکوف در مدل‌های احتمالی برای یادگیری ماشین

کتاب خواص مارکوف در مدل‌های احتمالی برای یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 خواص مارکوف در مدل‌های احتمالی برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالی در یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم اساسی نظریه احتمال
  • 3. متغیرهای تصادفی گسسته و پیوسته
  • 4. توزیع‌های احتمالی مهم
  • 5. قانون احتمالات کل و احتمالات شرطی
  • 6. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 7. مفهوم استقلال تصادفی
  • 8. تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
  • 9. امید ریاضی و واریانس
  • 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 11. نمایش گرافیکی مدل‌های احتمالی
  • 12. وابستگی و استقلال شرطی در شبکه‌های بیزی
  • 13. الگوریتم‌های استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 14. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 15. یادگیری پارامترهای شبکه‌های بیزی
  • 16. کاربردهای شبکه‌های بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. شبکه‌های بیزی در تشخیص پزشکی
  • 18. شبکه‌های بیزی در پردازش زبان طبیعی
  • 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های مارکوف مخفی (HMM)
  • 20. کاربرد HMM در تشخیص گفتار
  • 21. کاربرد HMM در پیش‌بینی توالی
  • 22. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 23. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 24. قضیه مارکوف و خواص آن
  • 25. خواص مارکوف در زمینه‌های مختلف
  • 26. خواص مارکوف موضعی (Local Markov Property)
  • 27. خواص مارکوف سراسری (Global Markov Property)
  • 28. خواص مارکوف شرطی (Conditional Markov Property)
  • 29. ارتباط خواص مارکوف با شبکه‌های بیزی
  • 30. ارتباط خواص مارکوف با مدل‌های گرافیکی
  • 31. خواص مارکوف در مدل‌های گرافیکی جهت‌دار
  • 32. خواص مارکوف در مدل‌های گرافیکی غیرجهت‌دار
  • 33. گراف‌های مارکوف و خواص آن‌ها
  • 34. نمایش خواص مارکوف با استفاده از گراف‌ها
  • 35. نظریه اطلاعات و مفاهیم مرتبط
  • 36. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 37. اطلاعات متقابل شرطی
  • 38. پیوند اطلاعات متقابل با خواص مارکوف
  • 39. کاربرد نظریه اطلاعات در انتخاب ویژگی
  • 40. مدل‌های زبانی مبتنی بر خواص مارکوف
  • 41. مدل‌های زبانی N-gram
  • 42. ارتباط مدل‌های N-gram با خواص مارکوف
  • 43. یادگیری مدل‌های زبانی N-gram
  • 44. کاربرد مدل‌های زبانی N-gram در پردازش زبان طبیعی
  • 45. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 46. خوشه‌بندی و الگوریتم‌های آن
  • 47. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 48. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA)
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با نظارت
  • 50. طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 51. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (مانند SVM، درخت تصمیم)
  • 52. الگوریتم‌های رگرسیون (مانند رگرسیون خطی)
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 54. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 55. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 56. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 57. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 58. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 60. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 61. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 62. شبکه‌های واحد بازگشتی دروازه‌دار (GRU)
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 64. مفهوم عامل، محیط، پاداش
  • 65. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (مانند Q-learning)
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 68. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 70. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 71. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 72. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با یادگیری ماشین
  • 73. استخراج ویژگی در پردازش تصویر
  • 74. طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از یادگیری ماشین
  • 75. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 76. مقدمه‌ای بر پردازش صوت با یادگیری ماشین
  • 77. استخراج ویژگی در پردازش صوت
  • 78. طبقه‌بندی صوت با استفاده از یادگیری ماشین
  • 79. تشخیص گفتار با استفاده از یادگیری ماشین
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 81. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
  • 82. پیش‌بینی روند بیماری
  • 83. کاربرد یادگیری ماشین در کشف دارو
  • 84. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 85. سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 86. شفافیت و قابلیت توضیح در هوش مصنوعی
  • 87. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 88. مباحث نوین در یادگیری ماشین
  • 89. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 90. یادگیری توزیع‌شده (Distributed Learning)
  • 91. هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 92. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 93. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 94. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 95. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 96. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 97. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 98. روش‌های کاهش ابعاد
  • 99. انتخاب ویژگی و اهمیت آن
  • 100. کاربرد خواص مارکوف در کاهش ابعاد

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.