سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعه نرم افزار های هوش مصنوعی

کتاب توسعه نرم افزار های هوش مصنوعی

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 توسعه نرم افزار های هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: امنیت سایبری و برنامه‌نویسی امن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. انتخاب و مهندسی ویژگی
  • 6. مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 7. دسته‌بندی‌کننده‌ها: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. دسته‌بندی‌کننده‌های بیزین ساده
  • 10. مدل‌های خوشه‌بندی: K-Means و DBSCAN
  • 11. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 15. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) و واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 16. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 17. مدل‌های زبانی آماری
  • 18. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 19. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec و GloVe
  • 20. مدل‌های ترنسفورمر و توجه (Attention)
  • 21. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 22. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 23. آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
  • 24. تنظیم ابر پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 25. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 27. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و داده‌ها
  • 28. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 29. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و راهکارهای مقابله
  • 30. هوش مصنوعی مسئولانه و شفاف
  • 31. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت و کسب‌وکار
  • 32. هوش مصنوعی در خدمات بانکی و مالی (بدون ربا)
  • 33. هوش مصنوعی در بهداشت و درمان (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 34. هوش مصنوعی در کشاورزی و تولید
  • 35. هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری
  • 36. هوش مصنوعی در حمل‌ونقل و لجستیک
  • 37. هوش مصنوعی در مدیریت شهری و خدمات عمومی
  • 38. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 39. پردازش تصویر با هوش مصنوعی
  • 40. تشخیص و شناسایی اشیاء در تصاویر
  • 41. تحلیل احساسات از روی متن
  • 42. ترجمه ماشینی
  • 43. تولید متن با هوش مصنوعی
  • 44. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
  • 45. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 46. مبانی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 47. عوامل هوشمند و محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 48. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning و SARSA
  • 49. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 50. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 51. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 52. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 53. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 54. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 55. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده در بینایی ماشین
  • 56. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده در پردازش زبان طبیعی
  • 57. یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 58. یادگیری خودنظارت شده (Self-Supervised Learning)
  • 59. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 60. یادگیری federated
  • 61. مبانی یادگیری فعال (Active Learning)
  • 62. کاربرد یادگیری فعال در برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 63. مبانی یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 64. سیستم‌های پردازش تصویر پیشرفته
  • 65. تحلیل ویدئو با هوش مصنوعی
  • 66. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 67. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 68. یادگیری گراف (Graph Learning)
  • 69. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 70. کاربردهای یادگیری گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 71. کاربردهای یادگیری گراف در شیمی و زیست‌شناسی
  • 72. معماری‌های یادگیری عمیق مدرن
  • 73. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 74. کاربردهای GANs در تولید تصویر
  • 75. شبکه‌های مولد مبتنی بر واریانس (VAEs)
  • 76. مبانی یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 77. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع شده
  • 78. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (Model Deployment)
  • 79. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 80. مبانی هوش مصنوعی قابل تفسیر (Explainable AI - XAI)
  • 81. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. شفافیت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی
  • 83. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات
  • 84. پیشرفت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی
  • 85. مسیر شغلی در توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 86. ابزارها و فریم‌ورک‌های توسعه هوش مصنوعی (Python, TensorFlow, PyTorch)
  • 87. کار با کتابخانه‌های علمی پایتون (NumPy, SciPy, Pandas)
  • 88. مدیریت پروژه در توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 89. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 90. تست و اعتبارسنجی نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 91. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی

📚 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.