سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جامع یادگیری ماشین و علم داده: از مبانی تا تسلط

کتاب جامع یادگیری ماشین و علم داده: از مبانی تا تسلط

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 جامع یادگیری ماشین و علم داده: از مبانی تا تسلط

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی ریاضیات برای علم داده
  • 3. آمار و احتمال در علم داده
  • 4. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
  • 5. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های پایه
  • 6. کار با کتابخانه‌های پایتون: NumPy و Pandas
  • 7. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 8. اصول پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 9. مدل‌سازی داده‌های گمشده
  • 10. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 11. مبانی یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 12. رگرسیون خطی
  • 13. رگرسیون لجستیک
  • 14. دسته‌بندی با ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 15. درختان تصمیم
  • 16. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 17. گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 18. خوشه‌بندی K-Means
  • 19. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 21. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 22. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 23. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 24. روش‌های پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 28. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 29. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 30. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 31. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 32. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 34. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 35. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 36. مبانی علم داده در عمل
  • 37. چرخه حیات پروژه علم داده
  • 38. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
  • 39. اکتشاف و تحلیل داده (EDA)
  • 40. انتخاب و مهندسی ویژگی
  • 41. انتخاب مدل و آموزش
  • 42. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 43. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 44. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 45. پایش و نگهداری مدل
  • 46. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 47. تحلیل ریسک اعتباری
  • 48. پیش‌بینی تقاضا
  • 49. شخصی‌سازی خدمات
  • 50. تحلیل احساسات مشتریان
  • 51. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data)
  • 52. معماری‌های کلان داده
  • 53. کار با Apache Spark
  • 54. کار با Hadoop
  • 55. مبانی پردازش توزیع‌شده
  • 56. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 57. اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
  • 58. سوگیری در الگوریتم‌ها و راه‌های مقابله
  • 59. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 60. کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 61. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 62. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 63. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 64. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
  • 65. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 66. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 67. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 69. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 70. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 71. یادگیری خودنظارت شده (Self-Supervised Learning)
  • 72. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 73. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق مولد
  • 75. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 76. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 77. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 78. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 79. مبانی یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری
  • 80. استفاده از خدمات ابری برای علم داده
  • 81. هوش مصنوعی توزیع‌شده و ابر
  • 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
  • 83. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 84. شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه پایدار
  • 86. پروژه‌های عملی علم داده و یادگیری ماشین
  • 87. ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده
  • 88. پیاده‌سازی یک مدل تشخیص تصویر
  • 89. توسعه یک چت‌بات پایه
  • 90. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 91. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
  • 92. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش سیگنال
  • 93. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 94. مبانی پردازش تصویر دیجیتال
  • 95. مبانی یادگیری ماشین در فین‌تک
  • 96. تحلیل بازار سهام با یادگیری ماشین
  • 97. مدیریت پرتفوی با هوش مصنوعی
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در رباتیک
  • 99. اصول کنترل رباتیک با یادگیری ماشین
  • 100. پروژه‌های پیشرفته 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.