کتاب Node.js Machine Learning Libraries: کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js
, ,

کتاب Node.js Machine Learning Libraries: کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js

249,950 تومان

Node.js Machine Learning Libraries: قدرت یادگیری ماشین در Node.js Node.js Machine Learning Libraries: دروازه‌ای به سوی آینده هوشمند برنامه‌نویسی آیا به دنبال راه‌اندازی پروژه‌های هوشمند و نوآورانه هست…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006246 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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: Node.js Machine Learning Libraries: کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر Node.js
  • 3. چرا Node.js برای یادگیری ماشین؟
  • 4. نصب Node.js و NPM/Yarn
  • 5. راه‌اندازی محیط توسعه Node.js
  • 6. مبانی Node.js: رویدادها و Callbacks
  • 7. مبانی Node.js: Promises و Async/Await
  • 8. ماژول‌ها در Node.js
  • 9. مدیریت پکیج‌ها با NPM/Yarn
  • 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js
  • 11. معرفی TensorFlow.js
  • 12. نصب TensorFlow.js
  • 13. مبانی TensorFlow.js: Tensors
  • 14. عملیات پایه با Tensors
  • 15. توابع ریاضی در TensorFlow.js
  • 16. ایجاد مدل‌های ساده با TensorFlow.js
  • 17. آموزش مدل‌های خطی با TensorFlow.js
  • 18. نحوه ذخیره و بارگذاری مدل‌های TensorFlow.js
  • 19. معرفی Keras.js (اگرچه کمتر رایج است، برای پوشش جامع)
  • 20. مبانی Keras.js
  • 21. ایجاد مدل‌های ساده با Keras.js
  • 22. آموزش مدل‌های Keras.js
  • 23. معرفی Brain.js
  • 24. نصب Brain.js
  • 25. مبانی Brain.js: شبکه‌های عصبی Feedforward
  • 26. آموزش شبکه‌های عصبی با Brain.js
  • 27. استفاده از Brain.js برای طبقه‌بندی
  • 28. استفاده از Brain.js برای رگرسیون
  • 29. مدل‌های پیشرفته‌تر در Brain.js
  • 30. معرفی Synaptic
  • 31. نصب Synaptic
  • 32. مبانی Synaptic: لایه‌ها و نورون‌ها
  • 33. ایجاد شبکه‌های عصبی با Synaptic
  • 34. آموزش شبکه‌های عصبی با Synaptic
  • 35. کاربرد Synaptic در مسائل پیچیده
  • 36. جمع‌آوری داده برای یادگیری ماشین
  • 37. پیش‌پردازش داده‌ها در Node.js
  • 38. پاکسازی داده‌های از دست رفته
  • 39. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Scaling)
  • 40. نرمال‌سازی داده‌ها (Normalization)
  • 41. رمزگذاری داده‌های دسته‌ای (Categorical Encoding)
  • 42. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 43. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 44. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 45. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 46. معرفی K-Means با TensorFlow.js
  • 47. پیاده‌سازی K-Means در Node.js
  • 48. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 49. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) با TensorFlow.js
  • 50. پیاده‌سازی PCA در Node.js
  • 51. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 52. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 53. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با TensorFlow.js
  • 54. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 55. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک با TensorFlow.js
  • 56. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 57. معرفی کتابخانه‌های مرتبط با درختان تصمیم در Node.js (مثال: `decision-tree-js`)
  • 58. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)
  • 59. معرفی کتابخانه‌های مرتبط با SVM در Node.js (مثال: `svmjs`)
  • 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN)
  • 61. مبانی CNN
  • 62. پیاده‌سازی CNN ساده با TensorFlow.js
  • 63. آموزش CNN برای تشخیص تصویر
  • 64. کاربرد CNN در مسائل بینایی ماشین
  • 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
  • 66. مبانی RNN
  • 67. پیاده‌سازی RNN ساده با TensorFlow.js
  • 68. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 69. شبکه‌های عصبی LSTM و GRU
  • 70. پیاده‌سازی LSTM/GRU با TensorFlow.js
  • 71. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Node.js
  • 72. مبانی NLP
  • 73. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 74. حذف کلمات پرت (Stop Words Removal)
  • 75. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتایزاسیون (Lemmatization)
  • 76. مدل‌های Bag-of-Words
  • 77. مدل‌های TF-IDF
  • 78. کاربرد مدل‌های زبان با TensorFlow.js
  • 79. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با Node.js
  • 80. پیاده‌سازی مدل تحلیل احساسات با TensorFlow.js
  • 81. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 82. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 83. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده
  • 84. یادگیری عمیق (Deep Learning) در Node.js
  • 85. مفاهیم پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 86. بهینه‌سازها (Optimizers) در TensorFlow.js
  • 87. تابع هزینه (Loss Functions)
  • 88. معیارهای ارزیابی مدل (Evaluation Metrics)
  • 89. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 90. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 91. مدیریت Overfitting و Underfitting
  • 92. تکنیک‌های Regularization
  • 93. تزریق داده (Data Augmentation)
  • 94. معرفی مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 95. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای Transfer Learning
  • 96. کاربرد TensorFlow.js در مرورگر (Client-side ML)
  • 97. کاربرد TensorFlow.js در Node.js (Server-side ML)
  • 98. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Node.js
  • 99. ساخت API برای مدل‌های ML با Express.js
  • 100. ذخیره و بازیابی داده‌ها برای آموزش مداوم





Node.js Machine Learning Libraries: قدرت یادگیری ماشین در Node.js


Node.js Machine Learning Libraries: دروازه‌ای به سوی آینده هوشمند برنامه‌نویسی

آیا به دنبال راه‌اندازی پروژه‌های هوشمند و نوآورانه هستید؟ آیا می‌خواهید قدرت یادگیری ماشین را در دستان Node.js خود داشته باشید؟ دوره Node.js Machine Learning Libraries شما را به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در Node.js دعوت می‌کند. با این دوره، شما به متخصص تبدیل می‌شوید و قادر خواهید بود برنامه‌هایی بسازید که یاد می‌گیرند، پیش‌بینی می‌کنند و تصمیم می‌گیرند.

با یادگیری کتابخانه‌های قدرتمند یادگیری ماشین در Node.js، از جمله TensorFlow.js، Brain.js و بسیاری دیگر، مهارت‌های خود را ارتقا دهید. این دوره برای شما یک پل است تا از برنامه‌نویسی وب معمولی به دنیای بی‌کران هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قدم بگذارید. آماده‌اید تا آینده را بسازید؟ همین حالا ثبت‌نام کنید!

درباره دوره

دوره Node.js Machine Learning Libraries یک آموزش جامع و عملی است که شما را با کتابخانه‌های محبوب و قدرتمند یادگیری ماشین در Node.js آشنا می‌کند. در این دوره، با مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین، نحوه پیاده‌سازی مدل‌های مختلف، و استفاده از داده‌ها برای آموزش و پیش‌بینی آشنا می‌شوید. ما از مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی استفاده می‌کنیم تا شما بتوانید دانش خود را در عمل به کار ببرید و مهارت‌های خود را تقویت کنید.

موضوعات کلیدی دوره

  • مفاهیم پایه یادگیری ماشین (Machine Learning Basics)
  • معرفی و نصب کتابخانه‌های کلیدی یادگیری ماشین در Node.js
  • TensorFlow.js: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر و Node.js
  • Brain.js: ایجاد شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌ها
  • ML.js: کار با الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین
  • استفاده از داده‌ها: آماده‌سازی، پاکسازی و پردازش داده‌ها
  • ساخت مدل‌های رگرسیون (Regression Models)
  • ساخت مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
  • پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • کار با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
  • ارزیابی مدل‌ها و اندازه‌گیری دقت
  • استقرار مدل‌ها در محیط‌های Node.js
  • پروژه‌های عملی: ساخت برنامه‌های هوشمند و پیشرفته

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • برنامه‌نویسان Node.js که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهند.
  • علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که می‌خواهند با ابزارهای Node.js کار کنند.
  • توسعه‌دهندگان وب که به دنبال ساخت برنامه‌های هوشمند و پیشرفته هستند.
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی.
  • هر کسی که می‌خواهد وارد دنیای جذاب یادگیری ماشین شود.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن دوره Node.js Machine Learning Libraries، شما:

  • با کتابخانه‌های قدرتمند یادگیری ماشین در Node.js آشنا می‌شوید و مهارت‌های خود را به‌روز می‌کنید.
  • می‌توانید برنامه‌های هوشمند، پیش‌بینی‌کننده و تصمیم‌گیرنده بسازید.
  • درآمد خود را با ارائه خدمات جدید و نوآورانه افزایش می‌دهید.
  • به یک متخصص در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل می‌شوید.
  • در پروژه‌های جذاب و پردرآمد مشارکت می‌کنید.
  • از رقبای خود در بازار کار پیشی می‌گیرید.
  • با استفاده از مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، دانش خود را در عمل به کار می‌برید.
  • آموزش‌های جامع و پشتیبانی کامل را دریافت می‌کنید.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که از مفاهیم پایه تا پروژه‌های پیشرفته را پوشش می‌دهد. در اینجا تنها به چند نمونه از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

  • مقدمه:
    • Node.js و جایگاه آن در یادگیری ماشین
    • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
    • معرفی کتابخانه‌های اصلی (TensorFlow.js, Brain.js, ML.js)
  • مفاهیم پایه یادگیری ماشین:
    • یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
    • یادگیری غیرنظارت‌شده (Unsupervised Learning)
    • یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
    • مفاهیم کلیدی: داده‌ها، مدل‌ها، الگوریتم‌ها
  • TensorFlow.js:
    • نصب و راه‌اندازی TensorFlow.js
    • ساخت مدل‌های ساده با TensorFlow.js
    • آموزش مدل‌ها با داده‌های واقعی
    • پیش‌بینی با مدل‌های TensorFlow.js
    • کار با تصاویر و ویدئوها
    • پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
    • مدل‌سازی متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • Brain.js:
    • نصب و راه‌اندازی Brain.js
    • ایجاد شبکه‌های عصبی با Brain.js
    • آموزش شبکه‌ها با داده‌های مختلف
    • بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
    • استفاده از Brain.js برای حل مسائل عملی
  • ML.js:
    • نصب و راه‌اندازی ML.js
    • کار با الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
    • کار با الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
    • پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
    • انتخاب و ارزیابی مدل‌ها
  • پردازش داده‌ها:
    • وارد کردن داده‌ها از منابع مختلف
    • پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
    • تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب
    • مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • پروژه‌های عملی:
    • ساخت یک سیستم پیشنهاد‌دهنده (Recommendation System)
    • تشخیص تصاویر با استفاده از TensorFlow.js
    • پیش‌بینی قیمت سهام
    • ساخت یک ربات چت هوشمند
    • و ده‌ها پروژه جذاب دیگر…
  • ارزیابی و استقرار:
    • ارزیابی مدل‌ها و اندازه‌گیری دقت
    • بهبود عملکرد مدل‌ها
    • استقرار مدل‌ها در محیط‌های Node.js
    • بهینه‌سازی برای عملکرد بهتر
  • و ده‌ها سرفصل تخصصی دیگر برای تبدیل شما به یک متخصص…

همین امروز ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان یادگیری ماشین در Node.js بپیوندید!


📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب Node.js Machine Learning Libraries: کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Node.js”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا