, ,

کتاب مبانی یادگیری ماشین: الگوریتم‌ها و کاربردها

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 مبانی یادگیری ماشین: الگوریتم‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

🎓 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 علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار
  • 2. تاریخچه و تکامل علوم کامپیوتر
  • 3. مفاهیم پایه در مهندسی نرم‌افزار
  • 4. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار
  • 5. روش‌های توسعه نرم‌افزار: آبشاری و چابک
  • 6. مبانی برنامه‌نویسی و ساختار داده‌ها
  • 7. الگوریتم‌ها و پیچیدگی محاسباتی
  • 8. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 9. تاریخچه هوش مصنوعی
  • 10. انواع هوش مصنوعی: ضعیف و قوی
  • 11. یادگیری ماشین: تعاریف و مفاهیم کلیدی
  • 12. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 13. یادگیری تحت نظارت: رگرسیون خطی
  • 14. یادگیری تحت نظارت: رگرسیون لجستیک
  • 15. یادگیری تحت نظارت: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. یادگیری تحت نظارت: درخت‌های تصمیم
  • 17. یادگیری تحت نظارت: جنگل‌های تصادفی
  • 18. یادگیری تحت نظارت: الگوریتم‌های دسته‌بندی
  • 19. ارزیابی مدل‌های یادگیری تحت نظارت: معیارها
  • 20. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 21. یادگیری بدون نظارت: K-Means
  • 22. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 23. یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 24. یادگیری بدون نظارت: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 25. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 26. یادگیری تقویتی: یادگیری عامل و محیط
  • 27. یادگیری تقویتی: پاداش و جریمه
  • 28. یادگیری تقویتی: سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 29. یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های Q-Learning
  • 30. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 31. ساختار شبکه عصبی: نورون‌ها و لایه‌ها
  • 32. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 33. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 34. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning)
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 36. کاربردهای CNN در بینایی ماشین
  • 37. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 38. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 39. شبکه‌های عصبی حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 40. یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی
  • 41. مدل‌های زبانی
  • 42. پردازش متن: پیش‌پردازش و استخراج ویژگی
  • 43. تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 44. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. مبانی پایگاه داده در مهندسی نرم‌افزار
  • 46. مدل‌سازی داده‌ها: موجودیت-رابطه
  • 47. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 48. زبان پرس و جوی ساختاریافته (SQL)
  • 49. مبانی شبکه‌های کامپیوتری
  • 50. معماری اینترنت
  • 51. پروتکل‌های ارتباطی: TCP/IP
  • 52. امنیت در شبکه‌ها و سیستم‌ها
  • 53. مبانی رمزنگاری
  • 54. رمزنگاری متقارن و نامتقارن
  • 55. امضای دیجیتال
  • 56. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 57. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 58. تفسیرپذیری در یادگیری ماشین
  • 59. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 60. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 61. یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 62. یادگیری ماشین در حوزه تولید
  • 63. یادگیری ماشین در حوزه آموزش
  • 64. پردازش تصویر با استفاده از یادگیری ماشین
  • 65. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 66. بخش‌بندی تصاویر
  • 67. تولید تصویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 68. پردازش گفتار و تشخیص صدا
  • 69. ترجمه ماشینی
  • 70. مقدمه‌ای بر مهندسی دانش
  • 71. سیستم‌های خبره
  • 72. منطق فازی
  • 73. شبکه‌های بیزی
  • 74. یادگیری ماشین در رباتیک
  • 75. کنترل ربات با یادگیری تقویتی
  • 76. ناوبری ربات با یادگیری ماشین
  • 77. بینایی ماشین در رباتیک
  • 78. کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین
  • 79. یادگیری فلزی (Meta-Learning)
  • 80. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 81. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 82. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
  • 83. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 84. نظام حقوقی و چارچوب‌های قانونی هوش مصنوعی در ایران
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی در نظام اداری و خدمات عمومی
  • 86. توسعه ابزارهای هوشمند بومی
  • 87. مبانی حقوقی و شرعی داده‌ها و اطلاعات
  • 88. حریم خصوصی در عصر دیجیتال
  • 89. امنیت اطلاعات در سامانه‌های هوشمند
  • 90. چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در اقتصاد مقاومتی
  • 91. نقش هوش مصنوعی در خودکفایی فناورانه
  • 92. چارچوب‌های توسعه پایدار با رویکرد هوش مصنوعی
  • 93. ارزیابی تأثیرات اجتماعی و فرهنگی هوش مصنوعی
  • 94. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 95. یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
  • 96. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 97. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 98. نظریه بازی‌ها و هوش مصنوعی
  • 99. بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 100. ارزیابی و انتخاب مدل در عمل

📚 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 مبانی یادگیری ماشین: الگوریتم‌ها و کاربردها”

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

پیمایش به بالا