سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شتاب‌دهی به نمونه‌سازی سریع در یادگیری ماشین با IBM Watson Studio AutoAI

کتاب شتاب‌دهی به نمونه‌سازی سریع در یادگیری ماشین با IBM Watson Studio AutoAI

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 شتاب‌دهی به نمونه‌سازی سریع در یادگیری ماشین با IBM Watson Studio AutoAI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مروری بر الگوریتم‌های کلیدی یادگیری ماشین
  • 5. مقدمه‌ای بر IBM Watson Studio
  • 6. معرفی ابزار AutoAI در Watson Studio
  • 7. کاربردهای AutoAI در شتاب‌دهی به نمونه‌سازی
  • 8. مراحل اصلی توسعه مدل با AutoAI
  • 9. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 10. اهمیت کیفیت داده‌ها در موفقیت مدل
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. مدیریت داده‌های گمشده
  • 13. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 14. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 15. ایجاد ویژگی‌های جدید و مرتبط
  • 16. انتخاب ویژگی‌های مهم
  • 17. تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 18. آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 20. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 21. درختان تصمیم
  • 22. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. شبکه‌های عصبی پایه
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 28. اهمیت بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 29. روش‌های جستجوی هایپرپارامترها
  • 30. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 31. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 32. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 33. معرفی AutoAI برای خودکارسازی فرآیندها
  • 34. چگونگی عملکرد AutoAI
  • 35. مراحل خودکارسازی در AutoAI
  • 36. بارگذاری و اکتشاف داده‌ها در AutoAI
  • 37. تنظیمات اولیه در AutoAI
  • 38. انتخاب هدف (Target) مدل
  • 39. انتخاب انواع الگوریتم‌های مورد بررسی
  • 40. اجرای خودکار آماده‌سازی داده‌ها توسط AutoAI
  • 41. قابلیت‌های پیش‌پردازش داده خودکار
  • 42. مدیریت خودکار داده‌های گمشده
  • 43. مدیریت خودکار داده‌های پرت
  • 44. تولید خودکار ویژگی‌های جدید
  • 45. ارزیابی خودکار مدل‌های پیشنهادی
  • 46. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 48. انتخاب بهترین مدل توسط AutoAI
  • 49. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 50. توضیح‌پذیری مدل‌ها (Explainability)
  • 51. مقدمه‌ای بر توضیح‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 52. ابزارهای توضیح‌پذیری در AutoAI
  • 53. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
  • 54. تحلیل پیش‌بینی‌های مدل
  • 55. بهینه‌سازی خودکار هایپرپارامترها در AutoAI
  • 56. تنظیمات پیشرفته AutoAI
  • 57. تنظیمات مربوط به زمان و منابع محاسباتی
  • 58. ذخیره و استقرار مدل‌های توسعه‌یافته
  • 59. کاربرد مدل‌های استقراریافته
  • 60. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 61. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 62. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 63. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها
  • 65. کاربرد AutoAI در حل مسائل واقعی کسب‌وکار
  • 66. نمونه‌سازی سریع برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 67. کاهش زمان و هزینه توسعه مدل
  • 68. افزایش بهره‌وری تیم‌های داده
  • 69. مقایسه AutoAI با روش‌های توسعه سنتی
  • 70. مزایای استفاده از AutoAI
  • 71. چالش‌های احتمالی در استفاده از AutoAI
  • 72. نکات کلیدی برای موفقیت با AutoAI
  • 73. مطالعات موردی (Case Studies) استفاده از AutoAI
  • 74. مثال عملی: پیش‌بینی فروش با AutoAI
  • 75. مثال عملی: تشخیص تقلب با AutoAI
  • 76. مثال عملی: تحلیل احساسات با AutoAI
  • 77. آینده AutoAI و یادگیری ماشین خودکار
  • 78. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 79. توسعه پلتفرم‌های یادگیری ماشین خودکار
  • 80. نقش AutoAI در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
  • 81. جمع‌بندی مباحث AutoAI و یادگیری ماشین
  • 82. ملاحظات فنی برای استقرار در ایران
  • 83. استانداردهای فنی و امنیتی داخلی
  • 84. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط
  • 85. نکات تکمیلی برای توسعه‌دهندگان
  • 86. منابع بیشتر برای مطالعه
  • 87. آشنایی با ابزارهای مشابه AutoAI
  • 88. تمرین عملی: پیاده‌سازی یک مدل با AutoAI
  • 89. پروژه پایانی: توسعه یک راهکار یادگیری ماشین کامل
  • 90. جمع‌بندی نهایی دوره

📚 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.