سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب React.js از مقدماتی تا پیشرفته

کتاب React.js از مقدماتی تا پیشرفته

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 React.js از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: توسعه وب: فرانت‌اند**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه ای یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری تحت نظارت
  • 5. رگرسیون خطی
  • 6. رگرسیون لجستیک
  • 7. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 8. درختان تصمیم
  • 9. جنگل های تصادفی
  • 10. یادگیری بدون نظارت
  • 11. خوشه بندی
  • 12. K-Means
  • 13. کاهش ابعاد
  • 14. t-SNE
  • 15. یادگیری تقویتی
  • 16. مقدمه ای بر شبکه های عصبی
  • 17. نورون ها و لایه ها
  • 18. شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 19. توابع فعال سازی
  • 20. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 21. بهینه سازی و گرادیان نزولی
  • 22. نرخ یادگیری
  • 23. تنظیم نرخ یادگیری
  • 24. بهینه سازها (Optimizers)
  • 25. Adam
  • 26. RMSprop
  • 27. تنظیم هایپرپارامترها
  • 28. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 29. تنظیم کننده ها (Regularization)
  • 30. L1 و L2
  • 31. Dropout
  • 32. مدل های پیچیده و Overfitting
  • 33. Underfitting
  • 34. معماری های شبکه عصبی
  • 35. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 36. لایه های کانولوشن
  • 37. لایه های Pooling
  • 38. معماری های CNN معروف
  • 39. LeNet
  • 40. AlexNet
  • 41. ResNet
  • 42. Inception
  • 43. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 44. تشخیص اشیاء
  • 45. تقسیم بندی تصویر
  • 46. تولید تصویر
  • 47. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 48. سلول های RNN پایه
  • 49. LSTM
  • 50. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 51. مدل های زبانی
  • 52. ترجمه ماشینی
  • 53. تولید متن
  • 54. تحلیل احساسات
  • 55. شبکه های مولد تخاصمی (GAN)
  • 56. معماری GAN
  • 57. آموزش GAN
  • 58. کاربرد GAN
  • 59. مدل های ترنسفورمر (Transformer)
  • 60. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 61. Encoder-Decoder
  • 62. کاربرد ترنسفورمر
  • 63. BERT
  • 64. یادگیری عمیق در علوم پزشکی
  • 65. تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی
  • 66. کشف دارو
  • 67. پردازش سیگنال های زیستی
  • 68. یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 69. فشرده سازی تصویر
  • 70. افزایش کیفیت تصویر
  • 71. تولید محتوای تصویری
  • 72. یادگیری عمیق در پردازش صوت
  • 73. تشخیص گفتار
  • 74. تولید گفتار
  • 75. تفکیک منابع صوتی
  • 76. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده های حجیم
  • 77. سیستم های توصیه گر
  • 78. تشخیص ناهنجاری
  • 79. پیش بینی سری های زمانی
  • 80. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 81. سوگیری در داده ها
  • 82. حریم خصوصی
  • 83. مسئولیت پذیری
  • 84. معرفی ابزارهای یادگیری عمیق
  • 85. TensorFlow
  • 86. Keras
  • 87. PyTorch
  • 88. مقدمه ای بر پیاده سازی مدل ها
  • 89. آماده سازی داده ها
  • 90. مهندسی ویژگی
  • 91. انتخاب مدل
  • 92. آموزش مدل
  • 93. ارزیابی مدل
  • 94. مدل های پیشرفته
  • 95. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 96. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
  • 97. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 98. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 99. کاربردهای عملی یادگیری عمیق
  • 100. رباتیک

📚 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.