سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار با استفاده از اکوسیستم .NET

کتاب یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار با استفاده از اکوسیستم .NET

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 یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار با استفاده از اکوسیستم .NET

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین در اکوسیستم .NET
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و چشم‌انداز یادگیری ماشین در صنعت نرم‌افزار
  • 5. نصب و پیکربندی ابزارهای توسعه .NET برای یادگیری ماشین
  • 6. آشنایی با ML.NET: کتابخانه یادگیری ماشین مایکروسافت
  • 7. ساختار و معماری ML.NET
  • 8. اولین پروژه یادگیری ماشین با ML.NET
  • 9. مراحل اساسی در چرخه حیات یک پروژه یادگیری ماشین
  • 10. درک داده‌ها: جمع‌آوری، پاک‌سازی و پیش‌پردازش
  • 11. انواع داده‌ها و فرمت‌های رایج در یادگیری ماشین
  • 12. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده و پرت
  • 13. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید و مفید
  • 14. تکنیک‌های نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 15. یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون
  • 16. مقدمه‌ای بر مسائل رگرسیون
  • 17. مدل‌های رگرسیون خطی در ML.NET
  • 18. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: RMSE، MAE، R-squared
  • 19. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی قیمت و روند
  • 20. یادگیری ماشین نظارت‌شده: طبقه‌بندی
  • 21. مقدمه‌ای بر مسائل طبقه‌بندی
  • 22. مدل‌های طبقه‌بندی دودویی: رگرسیون لجستیک
  • 23. مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 24. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی، F1-score
  • 25. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص اسپم و دسته‌بندی متون
  • 26. یادگیری ماشین نظارت‌شده: خوشه‌بندی (غیرنظارت‌شده)
  • 27. مقدمه‌ای بر مسائل خوشه‌بندی
  • 28. الگوریتم K-Means در ML.NET
  • 29. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی مشتریان
  • 30. یادگیری ماشین نظارت‌شده: کاهش ابعاد
  • 31. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. کاربرد کاهش ابعاد در بصری‌سازی داده‌ها
  • 34. مدیریت داده‌های حجیم و عدم‌توازن کلاس‌ها
  • 35. تکنیک‌های نمونه‌برداری و تولید داده مصنوعی
  • 36. یادگیری ماشین پیشرفته: مدل‌های مبتنی بر درخت
  • 37. درخت‌های تصمیم
  • 38. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 39. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 40. کاربرد مدل‌های مبتنی بر درخت در طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 41. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 42. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 43. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 44. کاربرد شبکه‌های عصبی در ML.NET
  • 45. آشنایی با TensorFlow.NET و Keras.NET
  • 46. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با ML.NET
  • 47. پردازش زبان طبیعی (NLP) با ML.NET
  • 48. مبانی NLP: توکنیزاسیون، ریشه‌یابی، حذف کلمات توقف
  • 49. مدل‌سازی موضوعی: LDA
  • 50. تحلیل احساسات متون
  • 51. کاربرد NLP در خلاصه‌سازی متن و ترجمه
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 55. فیلترینگ مشارکتی
  • 56. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 58. یادگیری تقویتی
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 60. مفاهیم کلیدی: عامل، محیط، پاداش
  • 61. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
  • 63. استقرار و مانیتورینگ مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. روش‌های استقرار مدل: API، سرویس‌های ابری
  • 65. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
  • 66. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 67. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 69. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 70. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 71. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در ایران
  • 72. کاربردهای تخصصی یادگیری ماشین در .NET
  • 73. یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
  • 74. یادگیری ماشین برای پردازش صوت
  • 75. یادگیری ماشین برای داده‌های سری زمانی
  • 76. یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
  • 77. بهینه‌سازی و تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 78. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 79. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 80. روش‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 82. آموزش مدل‌های سفارشی در ML.NET
  • 83. ساخت و آموزش مدل‌های پیشرفته با استفاده از فریم‌ورک‌های خارجی
  • 84. ادغام مدل‌های سفارشی با خطوط لوله ML.NET
  • 85. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 86. فشرده‌سازی مدل‌ها
  • 87. کوچک‌سازی مدل‌ها
  • 88. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU)
  • 89. مباحث پیشرفته در ML.NET
  • 90. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 91. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
  • 92. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 93. فریم‌ورک‌های مرتبط با ML.NET
  • 94. آشنایی با ONNX Runtime برای استقرار مدل
  • 95. استفاده از Azure Machine Learning برای توسعه و استقرار
  • 96. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی در .NET
  • 97. ساخت یک سیستم تشخیص تصویر سفارشی
  • 98. پیاده‌سازی یک ربات چت مبتنی بر NLP
  • 99. توسعه یک سیستم توصیه‌گر برای پلتفرم آنلاین
  • 100. کاربرد یادگیری ماشین در اتوماسیون فرآیندها

📚 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.