, ,

کتاب هوش مصنوعی قابل تفسیر با پایتون: درک مدل‌ها و پیش‌بینی‌ها

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 هوش مصنوعی قابل تفسیر با پایتون: درک مدل‌ها و پیش‌بینی‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل تفسیر

🎓 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. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر پایتون برای یادگیری ماشین
  • 5. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: NumPy, Pandas, Matplotlib
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 7. مهندسی ویژگی: انتخاب و ساخت ویژگی‌ها
  • 8. مدل‌های یادگیری ماشین خطی
  • 9. رگرسیون خطی
  • 10. طبقه‌بندی خطی: رگرسیون لجستیک
  • 11. مبانی ارزیابی مدل
  • 12. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 13. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 14. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
  • 15. چرا XAI مهم است؟
  • 16. چالش‌های تفسیرپذیری در مدل‌های پیچیده
  • 17. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های XAI
  • 18. مفهوم "جعبه سیاه" در یادگیری ماشین
  • 19. تکنیک‌های تفسیرپذیری پس از آموزش (Post-hoc Explanations)
  • 20. تکنیک‌های تفسیرپذیری در طول آموزش (Intrinsic Interpretability)
  • 21. مدل‌های تفسیرپذیر ذاتی: درختان تصمیم
  • 22. تفسیر درختان تصمیم
  • 23. مدل‌های تفسیرپذیر ذاتی: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 24. تفسیر رگرسیون خطی و لجستیک
  • 25. مقدمه‌ای بر LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • 26. نحوه عملکرد LIME
  • 27. کاربرد LIME برای رگرسیون
  • 28. کاربرد LIME برای طبقه‌بندی
  • 29. مقدمه‌ای بر SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • 30. مفهوم ارزش شاپلی
  • 31. محاسبه مقادیر SHAP
  • 32. تفسیر مقادیر SHAP
  • 33. نمودارهای SHAP: اهمیّت ویژگی سراسری
  • 34. نمودارهای SHAP: اهمیّت ویژگی محلی
  • 35. نمودارهای SHAP: اثرات متقابل ویژگی‌ها
  • 36. نمودارهای SHAP: نمودار وابستگی
  • 37. کاربرد SHAP در مدل‌های مختلف
  • 38. SHAP برای درختان تصمیم
  • 39. SHAP برای مدل‌های خطی
  • 40. SHAP برای شبکه‌های عصبی
  • 41. مقدمه‌ای بر Perplexity در مدل‌های زبانی
  • 42. پراکندگی در مدل‌های زبانی
  • 43. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های تفسیرپذیری برای شبکه‌های عصبی
  • 44. نقشه‌برداری فعال‌سازی (Activation Mapping)
  • 45. نقشه‌برداری توجه (Attention Mapping)
  • 46. تکنیک‌های مبتنی بر گرادیان برای تفسیر شبکه‌های عصبی
  • 47. Integrated Gradients
  • 48. Grad-CAM
  • 49. DeepLIFT
  • 50. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های کاهش ابعاد و بصری‌سازی
  • 51. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 52. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 53. Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)
  • 54. بصری‌سازی داده‌ها برای درک بهتر
  • 55. بصری‌سازی نتایج مدل‌ها
  • 56. مقدمه‌ای بر Bias و Fairness در هوش مصنوعی
  • 57. شناسایی Bias در داده‌ها و مدل‌ها
  • 58. تکنیک‌های کاهش Bias
  • 59. مفهوم Fairness در هوش مصنوعی
  • 60. معیارهای Fairness
  • 61. تکنیک‌های حفظ Fairness
  • 62. مقدمه‌ای بر Robustness و Adversarial Attacks
  • 63. حملات تخاصمی (Adversarial Attacks)
  • 64. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات تخاصمی
  • 65. مفهوم Robustness در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 66. ارزیابی Robustness مدل‌ها
  • 67. مقدمه‌ای بر MLOps (Machine Learning Operations)
  • 68. فرایندهای MLOps
  • 69. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در MLOps
  • 70. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 71. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 72. مقدمه‌ای بر کاربردهای عملی XAI
  • 73. XAI در حوزه سلامت
  • 74. XAI در حوزه مالی
  • 75. XAI در حوزه حقوقی
  • 76. XAI در حوزه خدمات مشتری
  • 77. XAI در حوزه خودروسازی
  • 78. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 79. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 80. شفافیت و پاسخگویی
  • 81. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 82. تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی
  • 83. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 84. مقدمه‌ای بر آینده XAI
  • 85. روندهای تحقیقاتی جدید در XAI
  • 86. توسعه ابزارهای XAI پیشرفته‌تر
  • 87. ادغام XAI با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 88. چالش‌های پیش رو در XAI
  • 89. نقش XAI در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
  • 90. پروژه نهایی: پیاده‌سازی XAI برای یک مدل یادگیری ماشین
  • 91. انتخاب مدل و مجموعه داده
  • 92. اعمال تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 93. تحلیل و تفسیر نتایج
  • 94. ارائه گزارش و یافته‌ها
  • 95. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 96. مرور کلی بر مفاهیم آموخته شده
  • 97. مسیرهای پیش رو برای یادگیری بیشتر
  • 98. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر
  • 99. کاربرد عملی آموخته‌ها در پروژه‌های آتی
  • 100. توسعه تفکر انتقادی در مورد مدل‌های 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب هوش مصنوعی قابل تفسیر با پایتون: درک مدل‌ها و پیش‌بینی‌ها”

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

پیمایش به بالا