, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار با استفاده از اکوسیستم .NET”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا