سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب علم داده و یادگیری ماشین: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

کتاب علم داده و یادگیری ماشین: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

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 علم داده و یادگیری ماشین: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی علم داده و مقدمات
  • 2. تاریخچه و چشم‌انداز علم داده
  • 3. کاربردهای علم داده در ایران
  • 4. اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 7. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 8. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 9. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 10. مقدمه‌ای بر آمار و احتمالات برای علم داده
  • 11. توزیع‌های آماری و آزمون فرض
  • 12. رگرسیون خطی و مفاهیم آن
  • 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 14. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 15. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 16. دسته‌بندی‌کننده‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. درختان تصمیم و قواعد تصمیم‌گیری
  • 18. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
  • 19. تقویت گرادیان و مدل‌های Boosting
  • 20. مدل‌های یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری ماشین
  • 24. کاربرد NLP در تحلیل احساسات
  • 25. مفاهیم اولیه یادگیری بدون نظارت
  • 26. خوشه‌بندی و الگوریتم K-Means
  • 27. کاهش ابعاد و تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 28. یادگیری تقویتی: مبانی و مفاهیم
  • 29. یادگیری تقویتی عامل-محیط
  • 30. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 31. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 32. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های علم داده
  • 33. پایتون برای علم داده: NumPy و Pandas
  • 34. مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 35. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 36. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 37. TensorFlow و Keras
  • 38. PyTorch
  • 39. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 40. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 41. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 43. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 44. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 45. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 46. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 47. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 48. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 49. سیستم‌های توصیه‌گر: مبانی
  • 50. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 51. فیلترینگ مشارکتی
  • 52. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. کاربرد علم داده در بهداشت و درمان
  • 54. کاربرد علم داده در امور مالی و بانکداری اسلامی
  • 55. کاربرد علم داده در صنعت و تولید
  • 56. کاربرد علم داده در مدیریت شهری و خدمات عمومی
  • 57. کاربرد علم داده در آموزش و پرورش
  • 58. کاربرد علم داده در کشاورزی
  • 59. کاربرد علم داده در حوزه انرژی
  • 60. کاربرد علم داده در حمل و نقل
  • 61. کاربرد علم داده در رسانه و تبلیغات
  • 62. کاربرد علم داده در حقوق و قضایا
  • 63. کاربرد علم داده در پژوهش‌های علمی
  • 64. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 65. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در داده‌کاوی
  • 66. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه رمزارزها
  • 67. مدیریت پروژه در علم داده
  • 68. اصول تحلیل کسب و کار و تعریف مسئله
  • 69. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه‌های واقعی
  • 70. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل مختلف
  • 71. پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها
  • 72. ارزیابی و تفسیر نتایج مدل‌ها
  • 73. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 74. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌ها
  • 75. کاربرد علم داده در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 76. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
  • 77. شبکه‌های اجتماعی و تحلیل داده‌ها
  • 78. بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های زیستی
  • 79. علم داده و هوش مصنوعی در خدمت اقتصاد مقاومتی
  • 80. مبانی داده‌کاوی در بستر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 81. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 82. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
  • 84. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 85. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 86. کاربرد LLMs در تولید متن و کد
  • 87. مبانی هوش مصنوعی و ارتباط آن با علم داده
  • 88. انواع هوش مصنوعی: ضعیف و قوی
  • 89. هوش مصنوعی و کاربردهای آن در زندگی روزمره
  • 90. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 91. چالش‌های پیش روی علم داده در ایران
  • 92. توسعه ابزارهای بومی برای علم داده
  • 93. مدل‌سازی اقتصادی با استفاده از علم داده
  • 94. تحلیل داده‌های بازار سرمایه در چارچوب مقررات
  • 95. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار با هوش مصنوعی
  • 96. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 98. یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Learning)
  • 99. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 100. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)

📚 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.