سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین با پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

کتاب مبانی یادگیری ماشین با پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

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 مبانی یادگیری ماشین با پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 2. اصول اولیه برنامه‌نویسی با پایتون
  • 3. ساختار داده‌ها در پایتون
  • 4. الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی
  • 5. مبانی ریاضیات برای یادگیری ماشین
  • 6. آمار توصیفی و استنباطی
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 8. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 10. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 11. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 12. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 13. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 14. یادگیری ماشین نظارت شده: رگرسیون خطی
  • 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 16. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 17. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 18. ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای آن
  • 19. دقت، حساسیت و ویژگی
  • 20. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 21. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. هسته‌های SVM و کاربردهای آن
  • 23. درختان تصمیم
  • 24. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 25. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 26. مدل‌های پیچیده‌تر با XGBoost
  • 27. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 28. الگوریتم K-Means
  • 29. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 30. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 31. تشخیص ناهنجاری با استفاده از خوشه‌بندی
  • 32. یادگیری ماشین بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 33. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) - عمیق‌تر
  • 34. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 35. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 37. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار خطا
  • 38. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 40. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 42. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 43. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 44. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 45. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 46. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات
  • 47. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 48. مدل‌های زبانی
  • 49. مدل‌های ترانسفورمر و توجه
  • 50. کاربرد NLP در تحلیل احساسات
  • 51. کاربرد NLP در خلاصه‌سازی متن
  • 52. کاربرد NLP در ترجمه ماشینی
  • 53. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 54. تشخیص اشیاء
  • 55. تقسیم‌بندی معنایی تصاویر
  • 56. تولید تصاویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 57. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 58. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 59. عامل، محیط، پاداش
  • 60. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 61. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 63. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. فیلترینگ مشارکتی
  • 67. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 69. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 71. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 72. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 73. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 74. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
  • 75. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 76. هوش مصنوعی در مالی و بانکداری
  • 77. هوش مصنوعی در آموزش
  • 78. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 79. آینده هوش مصنوعی و روندهای نوظهور
  • 80. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 81. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 82. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 83. هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 84. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین در پایتون
  • 85. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 86. کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 87. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 88. کتابخانه Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی
  • 89. کتابخانه TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 90. کتابخانه Keras رابط سطح بالا برای TensorFlow
  • 91. کتابخانه PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 92. پیاده‌سازی یک پروژه کامل یادگیری ماشین
  • 93. انتخاب مسئله و جمع‌آوری داده
  • 94. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 95. ساخت و آموزش مدل
  • 96. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل
  • 97. استقرار مدل
  • 98. ملاحظات پایانی و منابع بیشتر

📚 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.