سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل تابعی بر روی گروه‌های متقارن و کاربردهای آن در علوم داده

کتاب تحلیل تابعی بر روی گروه‌های متقارن و کاربردهای آن در علوم داده

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 تحلیل تابعی بر روی گروه‌های متقارن و کاربردهای آن در علوم داده

موضوع کلی: ریاضیات کاربردی

موضوع میانی: جبر و ترکیبیات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نظریه گروه‌ها و گروه‌های متقارن
  • 2. ساختارهای جبری پایه: گروه‌ها، حلقه‌ها، میدان‌ها
  • 3. نظریه نمایش گروه‌ها
  • 4. نمایش‌های گِروه متقارن
  • 5. کاربرد نظریه نمایش در ترکیبیات
  • 6. جبر خطی در نظریه نمایش
  • 7. فضاهای برداری و نگاشت‌های خطی
  • 8. ضرب داخلی و فضاهای هیلبرت
  • 9. فضاهای تابعی و عملگرها
  • 10. فضاهای L^p و ویژگی‌های آن‌ها
  • 11. نظریه اندازه‌گیری و انتگرال لبگ
  • 12. مفاهیم اساسی در علوم داده
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 14. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 15. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 16. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 17. پردازش زبان طبیعی
  • 18. بینایی ماشین
  • 19. تحلیل سری‌های زمانی
  • 20. مدل‌های آماری در علوم داده
  • 21. اصول بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 22. روش‌های کاهش ابعاد
  • 23. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 25. کاربرد SVD در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 26. کاربرد SVD در توصیه‌گرها
  • 27. نظریه اطلاعات و کاربردهای آن
  • 28. آنتروپی و انتروپی متقابل
  • 29. کاربرد نظریه اطلاعات در انتخاب ویژگی
  • 30. جبر بولی و کاربردهای آن
  • 31. قضایای اساسی ترکیبیات
  • 32. اصل شمول و عدم شمول
  • 33. توابع مولد
  • 34. شمارش با توابع مولد
  • 35. مسائل شمارشی در نظریه نمایش
  • 36. کاربرد گروه‌های متقارن در شمارش
  • 37. قضایای برن‌ساید و لم پایا
  • 38. کاربرد لم پایا در شمارش
  • 39. نظریه گراف و کاربردهای آن
  • 40. ماتریس مجاورت و ماتریس لاپلاسین
  • 41. کاربرد نظریه گراف در علوم داده
  • 42. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 43. مدل‌های زنجیره مارکوف
  • 44. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در علوم داده
  • 45. مقدمه‌ای بر حسابان تصادفی
  • 46. حرکت براونی و خواص آن
  • 47. انتگرال ایتو
  • 48. معادلات دیفرانسیل تصادفی
  • 49. حل معادلات دیفرانسیل تصادفی
  • 50. کاربرد حسابان تصادفی در مدل‌سازی مالی
  • 51. اصول احتمال شرطی و استقلال
  • 52. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 53. برآورد حداکثر درستنمایی (MLE)
  • 54. برآورد حداقل مربعات (OLS)
  • 55. قضایای حد مرکزی
  • 56. قضایای حد مرکزی برای مجموع‌ها
  • 57. کاربرد قضایای حد مرکزی در علوم داده
  • 58. آزمون فرض آماری
  • 59. فاصله‌های اطمینان
  • 60. رگرسیون خطی چندگانه
  • 61. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 62. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 63. رگرسیون لجستیک
  • 64. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده
  • 65. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 66. هسته‌های SVM
  • 67. خوشه‌بندی K-Means
  • 68. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 70. عناصر یادگیری تقویتی
  • 71. الگوریتم‌های Q-learning
  • 72. الگوریتم‌های SARSA
  • 73. یادگیری عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 74. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 75. معماری‌های GAN
  • 76. کاربرد GAN در تولید داده
  • 77. پردازش تصویر با شبکه‌های عصبی
  • 78. شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
  • 79. معماری‌های CNN
  • 80. استخراج ویژگی با CNN
  • 81. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 82. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 83. کاربرد RNN و LSTM در پردازش زبان طبیعی
  • 84. مدل‌های ترنسفورمر
  • 85. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 86. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 87. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 88. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فاکتورگیری ماتریس
  • 89. مدل‌سازی ترکیبیاتی در علوم داده
  • 90. کاربرد گروه‌های متقارن در مدل‌سازی ترکیبیاتی
  • 91. نظریه اطلاعات متغیر برای داده‌های حجیم
  • 92. فشرده‌سازی داده‌ها با استفاده از گروه‌های متقارن
  • 93. تحلیل داده‌های حجیم با نظریه نمایش
  • 94. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
  • 95. مفاهیم پایه کوانتومی
  • 96. الگوریتم‌های کوانتومی
  • 97. کاربرد کوانتوم در بهینه‌سازی
  • 98. کاربرد کوانتوم در یادگیری ماشین

📚 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.