, ,

کتاب هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی

299,999 تومان – 399,000 تومان

هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی – دوره‌ای برای تسلط بر AI هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی تسلط بر هسته هوش مصنوعی: فراتر از جعبه سیاه، به عمق مفاهیم شیر…

شناسه محصول: SuperCourse-0000019904 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی ریاضی و آماری یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و پیش‌نیازها
  • 2. مقدمه‌ای بر علوم داده و هوش مصنوعی
  • 3. اهمیت ریاضیات و آمار در یادگیری ماشین
  • 4. مروری بر مفاهیم پایه ریاضی: جبر، حسابان، هندسه
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای علوم داده (NumPy, Pandas)
  • 6. آشنایی با ابزارهای تجسم داده‌ها (Matplotlib, Seaborn)
  • 7. مقدمه‌ای بر آمار توصیفی
  • 8. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها
  • 9. آمار استنباطی: مفاهیم و کاربردها
  • 10. احتمال: نظریه و کاربردها در یادگیری ماشین
  • 11. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 12. توزیع‌های مهم احتمال (نرمال، دوجمله‌ای، پواسون)
  • 13. همبستگی و وابستگی
  • 14. آزمون‌های فرضیه و استنتاج آماری
  • 15. بیزی و یادگیری ماشین
  • 16. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین: یادگیری با نظارت، بدون نظارت، تقویتی
  • 17. انواع داده و مقیاس‌های اندازه‌گیری
  • 18. شاخص‌های ارزیابی مدل‌ها (دقت، خطای میانگین مربعات و …)
  • 19. اصول انتخاب مدل و اعتبارسنجی متقابل
  • 20. جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 21. مقدمه‌ای بر جبر خطی: مفاهیم و کاربردها
  • 22. بردارها و ماتریس‌ها: عملیات و خواص
  • 23. ضرب ماتریس و کاربردهای آن
  • 24. فضاهای برداری و زیرفضاها
  • 25. وابستگی خطی و استقلال خطی
  • 26. معادلات خطی و دستگاه معادلات
  • 27. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 28. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 29. کاربرد SVD در کاهش ابعاد داده‌ها
  • 30. نرم‌ها و فاصله‌ها در فضای برداری
  • 31. کاربرد جبر خطی در یادگیری ماشین: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 32. کاربرد جبر خطی در رگرسیون خطی
  • 33. حسابان برای یادگیری ماشین
  • 34. مقدمه‌ای بر حسابان: مشتق و انتگرال
  • 35. مشتق‌گیری: قواعد و کاربردها
  • 36. بهینه‌سازی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 37. گرادیان و مشتقات جزئی
  • 38. قاعده زنجیره‌ای و کاربردهای آن در یادگیری عمیق
  • 39. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 40. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی تصادفی
  • 41. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 42. کاربرد حسابان در رگرسیون لجستیک
  • 43. کاربرد حسابان در شبکه‌های عصبی
  • 44. آمار و یادگیری ماشین
  • 45. تخمین نقطه‌ای و بازه‌ای
  • 46. فاصله اطمینان
  • 47. تست فرضیه
  • 48. رگرسیون خطی: مدل و مفروضات
  • 49. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
  • 50. رگرسیون لجستیک: مدل و کاربردها
  • 51. طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک
  • 52. تجزیه واریانس (ANOVA)
  • 53. تحلیل سری‌های زمانی
  • 54. آمار بیزی: مقدمه و کاربردها
  • 55. توزیع پیشین، پسین و احتمال حاشیه‌ای
  • 56. مدل‌سازی بیزی
  • 57. یادگیری تقویتی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 58. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی
  • 59. الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 60. درخت تصمیم‌گیری: ساختار و الگوریتم
  • 61. جنگل تصادفی: اصول و پیاده‌سازی
  • 62. دسته‌بند بیز ساده
  • 63. ماشین بردار پشتیبان (SVM): مفاهیم و کاربردها
  • 64. خوشه‌بندی k-means
  • 65. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 66. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 67. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 68. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 69. لایه های شبکه عصبی و توابع فعال‌سازی
  • 70. شبکه‌های عصبی چندلایه
  • 71. انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب
  • 72. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 73. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 75. شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
  • 76. یادگیری انتقال
  • 77. مدل‌سازی زبان
  • 78. یادگیری عمیق و کاربردها
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 80. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 81. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 82. شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
  • 83. کاربردهای یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر
  • 84. کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق
  • 86. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس یادگیری عمیق
  • 87. معماری‌های ترانسفورمر
  • 88. مدل‌های زبانی بزرگ
  • 89. آشنایی با فریمورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 90. پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 91. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
  • 92. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 93. مشکلات و چالش‌های یادگیری عمیق
  • 94. رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 95. آینده یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
  • 96. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 97. مروری بر مفاهیم امنیت در یادگیری ماشین





هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی – دوره‌ای برای تسلط بر AI


هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی

تسلط بر هسته هوش مصنوعی: فراتر از جعبه سیاه، به عمق مفاهیم شیرجه بزنید!

معرفی دوره: کشف رازهای پنهان هوش مصنوعی

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان از یک کاربر صرف فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی به یک معمار واقعی هوش مصنوعی تبدیل شد؟ دنیای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با سرعت سرسام‌آوری در حال پیشرفت است و بسیاری از ابزارها و کتابخانه‌ها کار را ساده کرده‌اند. اما آیا این سادگی واقعاً به معنای درک عمیق از مکانیزم‌های زیربنایی است؟ دوره “هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی” دقیقاً برای پاسخ به این پرسش طراحی شده است.

این دوره بی‌نظیر، با الهام از کتاب پرفروش «Machine Learning Mathematics: Study Deep Learning Through Data Science. How to Build Artificial Intelligence Through Concepts of Statistics, Algorithms, Analysis and Data Mining»، شما را به سفری عمیق در قلب ریاضیات و آماری می‌برد که شریان حیاتی هوش مصنوعی هستند. ما به شما کمک می‌کنیم تا نه تنها از ابزارها استفاده کنید، بلکه منطق پشت هر الگوریتم، هر مدل و هر تصمیم سیستمی را به طور کامل درک کنید.

این فرصتی است تا دانش خود را از سطحی به عمقی ارتقا دهید که به شما امکان می‌دهد سیستم‌های هوش مصنوعی را نه فقط به کار گیرید، بلکه طراحی، بهینه‌سازی و حتی نوآوری کنید. با ما همراه شوید تا از یک مصرف‌کننده فناوری به یک خالق هوش مصنوعی تبدیل شوید.

درباره دوره: ساخت هوش مصنوعی از پایه

دوره “هوش مصنوعی قدرتمند” پلی مستحکم میان نظریه و عمل در دنیای هوش مصنوعی و علوم داده ایجاد می‌کند. ما معتقدیم که برای ساخت هوش مصنوعی واقعی و پایدار، باید مفاهیم ریاضی و آماری آن را مانند زبان مادری خود درک کنید. این دوره، با تمرکز بر اصول اساسی که در کتاب الهام‌بخش «Machine Learning Mathematics» به زیبایی توضیح داده شده‌اند، شما را به تجهیزات لازم برای این منظور مجهز می‌کند.

از جبر خطی و حسابان تا آمار و احتمالات پیشرفته، هر مفهومی با دقت و از زاویه کاربرد آن در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آموزش داده می‌شود. شما یاد می‌گیرید که چگونه هر خط کد در کتابخانه‌های محبوب هوش مصنوعی، ریشه‌ای در معادلات ریاضی دارد و چگونه با دستکاری این ریشه‌ها می‌توانید عملکرد مدل‌های خود را متحول سازید. این دوره صرفاً به شما فرمول نمی‌دهد، بلکه به شما بصیرتی عمیق می‌بخشد تا با اطمینان کامل، چالش‌های پیچیده هوش مصنوعی را مدیریت کنید.

موضوعات کلیدی: از جبر تا یادگیری عمیق

در این دوره جامع، به کاوش و تسلط بر موضوعات بنیادین زیر خواهید پرداخت:

  • **مبانی ریاضی ضروری:** جبر خطی برای یادگیری ماشین (ماتریس‌ها، بردارها، مقادیر ویژه)، حسابان چند متغیره (مشتق‌گیری، گرادیان، بهینه‌سازی).
  • **آمار و احتمالات کاربردی:** توزیع‌های آماری، استنباط آماری، تست فرضیه، رگرسیون و همبستگی، احتمالات بیزی.
  • **مبانی الگوریتمی یادگیری ماشین:** درک ریاضی پشت الگوریتم‌های رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد.
  • **ساختارهای داده و داده‌کاوی:** مفاهیم کلیدی در پردازش، پاکسازی، و استخراج ویژگی از داده‌ها.
  • **بهینه‌سازی در هوش مصنوعی:** الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند گرادیان کاهشی و انواع آن.
  • **معماری‌های یادگیری عمیق:** درک عمیق از شبکه‌های عصبی (CNN, RNN, Transformers) و ریاضیات پشت آن‌ها.
  • **ارزیابی و اعتبارسنجی مدل:** معیارهای عملکرد، اعتبار سنجی متقابل و تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی مدل.
  • **اصول نظری پشت هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI):** درک اینکه چرا مدل‌ها چگونه تصمیم می‌گیرند.

مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان و متخصصان هوش مصنوعی طراحی شده است:

  • **دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر، آمار، ریاضی و مهندسی:** که به دنبال درک عمیق‌تر از مبانی هوش مصنوعی هستند.
  • **مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده:** که می‌خواهند از سطح استفاده از کتابخانه‌ها فراتر رفته و به هسته الگوریتم‌ها مسلط شوند.
  • **توسعه‌دهندگان نرم‌افزار:** که قصد ورود به حوزه هوش مصنوعی را دارند و می‌خواهند پایه‌ای محکم بنا کنند.
  • **محققان و پژوهشگران:** که نیاز به درک ریاضی برای طراحی و تحلیل مدل‌های پیچیده دارند.
  • **هر کسی که به ریاضیات پشت هوش مصنوعی علاقه دارد:** و می‌خواهد بداند چگونه “هوش” در “هوش مصنوعی” واقعاً کار می‌کند.
  • **افرادی که از پیچیدگی ریاضیات هوش مصنوعی ترس دارند:** این دوره با رویکردی گام به گام و کاربردی، مفاهیم را شفاف و قابل درک می‌کند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ تسلطی که تفاوت ایجاد می‌کند!

گذراندن دوره “هوش مصنوعی قدرتمند” نه تنها یک گام، بلکه یک جهش بزرگ در مسیر حرفه‌ای شما خواهد بود. در اینجا دلایلی را برای انتخاب این دوره ارائه می‌کنیم:

  • **درک عمیق و بنیادین:** دیگر هوش مصنوعی برای شما یک جعبه سیاه نخواهد بود. به هسته هر الگوریتم نفوذ کرده و با بینش کامل کار خواهید کرد.
  • **توانایی حل مشکلات واقعی:** با درک ریاضیات، قادر خواهید بود مشکلات پیچیده مدل‌ها را عیب‌یابی کنید، بهینه‌سازی‌های هدفمند انجام دهید و حتی الگوریتم‌های جدیدی توسعه دهید.
  • **پیشرفت شغلی چشمگیر:** دانش عمیق شما را در میان همکاران متمایز می‌کند و فرصت‌های شغلی برتر را برای شما به ارمغان می‌آورد.
  • **مقاومت در برابر تغییرات فناوری:** اصول ریاضیات و آمار پایدار هستند. با تسلط بر آن‌ها، هر فریم‌ورک یا ابزار جدیدی که عرضه شود، برای شما قابل درک و سازگاری خواهد بود.
  • **الهام‌گرفته از یک منبع معتبر جهانی:** محتوای دوره با الهام از یکی از برجسته‌ترین کتاب‌ها در زمینه ریاضیات یادگیری ماشین طراحی شده است که اعتبار و عمق علمی آن را تضمین می‌کند.
  • **ساخت هوش مصنوعی با اطمینان:** از طراحی مدل تا پیاده‌سازی و ارزیابی، با اعتماد به نفس کامل گام برخواهید داشت.
  • **100 سرفصل جامع:** این دوره شامل 100 سرفصل دقیق و کامل است که هیچ نکته‌ای را ناگفته نمی‌گذارد و شما را به یک متخصص واقعی تبدیل می‌کند.

سرفصل‌های دوره: نقشه‌راهی به سوی تسلط کامل

دوره “هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی” با بیش از 100 سرفصل جامع و مدون، شما را گام به گام در مسیر تسلط بر مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی همراهی می‌کند. این سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که از ساده‌ترین مفاهیم ریاضی شروع کرده و تا پیچیده‌ترین معماری‌های یادگیری عمیق پیش می‌روند. در اینجا به برخی از ماژول‌های اصلی و موضوعات کلیدی که در این 100 سرفصل پوشش داده می‌شوند، اشاره می‌کنیم:

ماژول‌های اصلی:

  1. مبانی ریاضی ضروری برای هوش مصنوعی:

    • مروری بر جبر خطی: ماتریس‌ها، بردارها، عملیات ماتریسی، دترمینان، معکوس، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه، تجزیه مقادیر منفرد (SVD).
    • حسابان چند متغیره: مشتقات جزئی، گرادیان، ژاکوبین، هسیان، قاعده زنجیره‌ای، اکسترمم‌سازی.
    • مفاهیم بهینه‌سازی: توابع هدف، توابع هزینه، بهینه‌سازی مقید و نامقید.

  2. آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین:

    • احتمالات بنیادی: فضای نمونه، رویدادها، احتمالات شرطی، قانون بیز، متغیرهای تصادفی.
    • توزیع‌های احتمال: توزیع نرمال، توزیع برنولی، توزیع دوجمله‌ای، توزیع پواسون.
    • آمار توصیفی و استنباطی: میانگین، واریانس، انحراف معیار، کوواریانس، همبستگی، تخمین پارامتر، آزمون فرضیه.
    • آنتروپی و اطلاعات متقابل: اندازه‌گیری عدم قطعیت و وابستگی.

  3. مبانی یادگیری ماشین کلاسیک از دیدگاه ریاضی:

    • رگرسیون خطی و لجستیک: درک ریاضی مدل، تابع هزینه و الگوریتم گرادیان کاهشی.
    • ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): مفاهیم جداسازی، حاشیه، و هسته‌ها (Kernels).
    • درخت‌های تصمیم و مدل‌های مبتنی بر آنسامبل: ریاضیات پشت بوستینگ (Boosting) و بگینگ (Bagging).
    • خوشه‌بندی (Clustering): k-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و ارزیابی آن‌ها.
    • کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و درک ماتریسی آن.

  4. یادگیری عمیق: معماری و ریاضیات پایه:

    • مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی: پرسپترون، توابع فعال‌سازی، انتشار رو به جلو و انتشار رو به عقب (Backpropagation) از پایه.
    • شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): لایه‌های کانولوشن، پولینگ، و درک ریاضی آن‌ها.
    • شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های توالی: LSTM و GRU.
    • ترانسفورمرها و مکانیسم توجه (Attention Mechanism).
    • مفاهیم پیشرفته: شبکه‌های مولد رقابتی (GANs)، اتوانکودرها (Autoencoders).

  5. داده‌کاوی، مهندسی ویژگی و ارزیابی مدل:

    • تکنیک‌های پیش‌پردازش داده: پاکسازی، نرمال‌سازی، مقیاس‌بندی.
    • مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی: روش‌های ریاضی و آماری.
    • معیارهای ارزیابی مدل: دقت، فراخوانی، F1-score، ROC curve، AUC، و اهمیت آماری.
    • اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی.

با گذراندن این دوره، شما نه تنها با مفاهیم آشنا خواهید شد، بلکه به تسلطی عمیق دست خواهید یافت که شما را قادر می‌سازد در هر زمینه‌ای از هوش مصنوعی، نوآوری کنید و راهکارهای خلاقانه ارائه دهید.

فرصت را از دست ندهید! هم‌اکنون برای ثبت‌نام در دوره “هوش مصنوعی قدرتمند” اقدام کنید و آینده حرفه‌ای خود را متحول سازید.

همین حالا ثبت‌نام کنید!


📚 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

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب هوش مصنوعی قدرتمند: یادگیری عمیق با ریاضیات و داده‌کاوی”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا