سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین پیشرفته با اسپارک در Google Cloud Dataproc

کتاب یادگیری ماشین پیشرفته با اسپارک در Google Cloud Dataproc

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 یادگیری ماشین پیشرفته با اسپارک در Google Cloud Dataproc

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی در محیط ابری

موضوع میانی: یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای متن‌باز در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده در محیط ابری
  • 2. مبانی پردازش کلان داده با اسپارک
  • 3. معماری اسپارک و اجزای آن
  • 4. نصب و پیکربندی اسپارک در محیط ابری
  • 5. آشنایی با Google Cloud Dataproc
  • 6. استقرار اسپارک بر روی Dataproc
  • 7. کار با محیط خط فرمان Dataproc
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 9. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 10. مراحل یک پروژه یادگیری ماشین
  • 11. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
  • 13. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 17. انواع شبکه‌های عصبی
  • 18. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده
  • 19. مدیریت داده‌های حجیم با اسپارک SQL
  • 20. پردازش جریان داده با اسپارک استریمینگ
  • 21. یادگیری ماشین توزیع شده با اسپارک MLlib
  • 22. الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین در اسپارک
  • 23. رگرسیون خطی در اسپارک
  • 24. رگرسیون لجستیک در اسپارک
  • 25. درختان تصمیم در اسپارک
  • 26. جنگل‌های تصادفی در اسپارک
  • 27. ماشین‌های بردار پشتیبان در اسپارک
  • 28. خوشه‌بندی K-Means در اسپارک
  • 29. تبدیل مولفه‌های اصلی (PCA) در اسپارک
  • 30. مدل‌های آماری در اسپارک
  • 31. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در اسپارک
  • 33. مدل‌سازی موضوعی با اسپارک
  • 34. تحلیل احساسات با اسپارک
  • 35. مدل‌سازی زبان با اسپارک
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در اسپارک
  • 37. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) در اسپارک
  • 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در اسپارک
  • 39. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 40. پردازش تصویر با اسپارک
  • 41. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 42. سیستم‌های توصیه‌گر با اسپارک
  • 43. فیلترینگ مشارکتی در اسپارک
  • 44. فیلترینگ مبتنی بر محتوا در اسپارک
  • 45. یادگیری تقویتی در اسپارک
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 47. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در اسپارک
  • 48. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 49. تنظیم ابرپارامترها با اسپارک
  • 50. اعتبارسنجی متقابل در اسپارک
  • 51. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 52. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی Dataproc
  • 53. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 54. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در Dataproc
  • 55. مانیتورینگ مدل‌ها در محیط ابری
  • 56. امنیت داده‌ها در محیط ابری
  • 57. حفظ حریم خصوصی در علم داده
  • 58. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 59. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 60. یادگیری عمیق پیشرفته
  • 61. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 62. ترانسفورمرها در NLP
  • 63. یادگیری خودنظارت شده
  • 64. یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 65. یادگیری انتقالی
  • 66. مدل‌های گراف در اسپارک
  • 67. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 68. کاربرد GNNs در تحلیل داده
  • 69. سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 70. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. تحلیل سری‌های زمانی با اسپارک
  • 73. مدل‌های پیش‌بینی در اسپارک
  • 74. شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی
  • 75. یادگیری ماشین برای داده‌های مکانی-زمانی
  • 76. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 77. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 78. کاربرد LLMs در تحلیل داده
  • 79. تکنیک‌های استخراج دانش از متن
  • 80. مدل‌سازی رویدادها در اسپارک
  • 81. پردازش گراف دانش با اسپارک
  • 82. یادگیری ماشین برای کشف دانش
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار
  • 84. تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان
  • 85. بهینه‌سازی عملیات با هوش مصنوعی
  • 86. مدیریت ریسک با یادگیری ماشین
  • 87. پیش‌بینی تقلب با اسپارک
  • 88. اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
  • 89. مقدمه‌ای بر رایانش کوانتومی و علم داده
  • 90. مفاهیم پایه رایانش کوانتومی
  • 91. کاربرد الگوریتم‌های کوانتومی در یادگیری ماشین
  • 92. چالش‌ها و فرصت‌های رایانش کوانتومی
  • 93. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 94. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 95. تاثیر هوش مصنوعی بر جامعه
  • 96. ملاحظات حقوقی و اخلاقی هوش مصنوعی
  • 97. نقش پلتفرم‌های ابری در تحول هوش مصنوعی
  • 98. آینده یادگیری ماشین در محیط ابری
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
  • 100. استراتژی‌های موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی

📚 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.