, ,

کتاب آموزش مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی با استفاده از Python

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 آموزش مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی با استفاده از Python

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های 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. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. یادگیری نظارت‌نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 8. پاک‌سازی داده‌ها
  • 9. مهندسی ویژگی
  • 10. انتخاب ویژگی
  • 11. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 12. معرفی پایتون برای یادگیری ماشین
  • 13. کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
  • 14. مفاهیم پایه الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 15. رگرسیون خطی
  • 16. رگرسیون لجستیک
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. درختان تصمیم
  • 19. جنگل‌های تصادفی
  • 20. گرادیان بوستینگ
  • 21. مدل‌های مبتنی بر انجمن (Ensemble Methods)
  • 22. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 23. K-Means Clustering
  • 24. DBSCAN
  • 25. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 26. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 27. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 28. t-SNE
  • 29. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, MAE, R-squared)
  • 31. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC)
  • 32. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 33. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 34. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 35. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 36. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 37. لایه ورودی، لایه‌های پنهان، لایه خروجی
  • 38. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 39. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 41. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 42. معماری‌های رایج CNN (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)
  • 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 44. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 45. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 46. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 47. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 49. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
  • 50. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras
  • 51. ساخت مدل‌های سفارشی
  • 52. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های عمیق
  • 53. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. پیش‌پردازش متن
  • 55. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 56. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 57. ترجمه ماشینی
  • 58. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 59. کاربرد یادگیری ماشین در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 60. تشخیص اشیاء
  • 61. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 62. تشخیص چهره
  • 63. تولید تصویر
  • 64. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 65. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 66. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 67. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 70. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 72. هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
  • 73. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 74. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 75. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 76. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
  • 77. ملاحظات حقوقی و مقرراتی هوش مصنوعی در ایران
  • 78. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 79. معماری‌های کلان داده (Hadoop, Spark)
  • 80. ادغام یادگیری ماشین با پلتفرم‌های کلان داده
  • 81. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 82. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Model Deployment)
  • 83. روش‌های استقرار (On-premise, Cloud)
  • 84. ابزارهای استقرار (Docker, Kubernetes)
  • 85. ساخت API برای مدل‌ها
  • 86. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 87. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و زمان‌بندی
  • 88. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 89. ARIMA, Prophet
  • 90. استفاده از یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 91. یادگیری ماشین در حوزه سلامت (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 92. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از داده‌های پزشکی
  • 93. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 94. توسعه دارو با کمک هوش مصنوعی
  • 95. یادگیری ماشین در حوزه مالی (با چارچوب مقرراتی)
  • 96. پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 97. تشخیص تقلب
  • 98. مدیریت ریسک
  • 99. فناوری بلاکچین و ارتباط آن با یادگیری ماشین
  • 100. مفاهیم پایه بلاکچین

📚 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 آموزش مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی با استفاده از Python”

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

پیمایش به بالا