, ,

کتاب مقدمه‌ای بر کاربرد هوش مصنوعی با پایتون برای متخصصان و علاقمندان

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 مقدمه‌ای بر کاربرد هوش مصنوعی با پایتون برای متخصصان و علاقمندان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: برنامه‌نویسی هوش مصنوعی با پایتون

🎓 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. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 5. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 6. مفاهیم پایه پایتون: متغیرها، انواع داده، عملگرها
  • 7. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
  • 8. توابع در پایتون
  • 9. کار با داده‌ها در پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون برای علم داده
  • 11. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (IDE)
  • 12. مقدمه‌ای بر NumPy برای محاسبات عددی
  • 13. عملیات پایه با آرایه‌های NumPy
  • 14. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
  • 15. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
  • 16. ساخت و دستکاری DataFrame در Pandas
  • 17. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas
  • 18. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در Pandas
  • 19. تجسم داده‌ها با Matplotlib
  • 20. رسم نمودارهای پایه: خطی، میله‌ای، نقطه‌ای
  • 21. تنظیمات پیشرفته نمودارها در Matplotlib
  • 22. مقدمه‌ای بر Seaborn برای تجسم داده‌های آماری
  • 23. رسم نمودارهای آماری پیچیده‌تر با Seaborn
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در Scikit-learn
  • 25. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 26. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: دقت، صحت، بازیابی
  • 27. رگرسیون خطی
  • 28. رگرسیون لجستیک
  • 29. درخت‌های تصمیم
  • 30. جنگل‌های تصادفی
  • 31. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 32. خوشه‌بندی: K-Means
  • 33. خوشه‌بندی: DBSCAN
  • 34. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 36. ساختار یک پرسپترون
  • 37. لایه‌های شبکه‌های عصبی: ورودی، پنهان، خروجی
  • 38. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 39. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 40. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 41. بهینه‌سازی در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 44. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 46. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 47. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 48. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 49. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، حذف کلمات توقف، ریشه‌یابی
  • 50. بازنمایی متن: Bag-of-Words, TF-IDF
  • 51. مدل‌های زبانی
  • 52. کاربرد NLP در تحلیل احساسات
  • 53. کاربرد NLP در خلاصه‌سازی متن
  • 54. کاربرد NLP در ترجمه ماشینی (با تأکید بر چارچوب رسمی)
  • 55. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 56. عناصر یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 57. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 60. کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص تصویر
  • 61. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینانه
  • 62. ساخت مدل‌های پیش‌بینانه با پایتون
  • 63. تنظیم پارامترهای مدل‌ها
  • 64. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 65. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 66. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 67. مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 68. مدیریت داده‌های گمشده
  • 69. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 70. تنظیم دقیق هایپرپارامترها
  • 71. انتخاب بهترین مدل
  • 72. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 73. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌ها
  • 74. ساخت API برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 75. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 76. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 77. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی (با رویکرد حل مسئله)
  • 78. تشریح کاربردهای هوش مصنوعی در خدمات اداری و دولتی
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 80. هوش مصنوعی و آینده کسب و کار در ایران
  • 81. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 82. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
  • 83. ساخت اولین مدل با TensorFlow
  • 84. نصب و راه‌اندازی PyTorch
  • 85. ساخت اولین مدل با PyTorch
  • 86. مقایسه TensorFlow و PyTorch
  • 87. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با OpenCV
  • 88. عملیات پایه روی تصاویر با OpenCV
  • 89. تشخیص لبه و کانتورها با OpenCV
  • 90. تشخیص چهره با OpenCV (با رعایت ملاحظات)
  • 91. مقدمه‌ای بر پردازش صدا
  • 92. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صوتی
  • 93. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. الگوریتم‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر ساده
  • 96. هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب
  • 97. هوش مصنوعی در کشاورزی هوشمند
  • 98. هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 99. هوش مصنوعی در حمل و نقل هوشمند
  • 100. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران

📚 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 مقدمه‌ای بر کاربرد هوش مصنوعی با پایتون برای متخصصان و علاقمندان”

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

پیمایش به بالا