اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین و شبیه‌سازی رفتار جمعی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین و شبیه‌سازی رفتار جمعی

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای مدل‌سازی رفتار
  • 3. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد
  • 4. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی رفتار جمعی
  • 5. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی رفتار
  • 6. انتخاب مدل مناسب برای شبیه‌سازی رفتار
  • 7. مدل‌های رگرسیونی در پیش‌بینی رفتار
  • 8. مدل‌های طبقه‌بندی در تحلیل رفتار
  • 9. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای رفتار جمعی
  • 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در مدل‌سازی رفتار
  • 11. خوشه‌بندی و شناسایی الگوهای رفتاری
  • 12. الگوریتم‌های k-means و DBSCAN در تحلیل رفتار
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و کاربردها
  • 14. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای تحلیل الگوهای بصری رفتار
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌سازی داده‌های سری زمانی رفتاری
  • 16. یادگیری تقویتی و مدل‌سازی تصمیم‌گیری
  • 17. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (ABM): اصول و رویکردها
  • 18. شبیه‌سازی رفتار جمعی با استفاده از NetLogo
  • 19. شبیه‌سازی رفتار جمعی با استفاده از Python و Mesa
  • 20. تحلیل حساسیت در مدل‌سازی رفتار جمعی
  • 21. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی رفتار
  • 22. تفسیر نتایج شبیه‌سازی و استخراج الگوهای رفتاری
  • 23. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 24. مدل‌سازی انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 25. شناسایی جوامع و گروه‌های تاثیرگذار در شبکه‌ها
  • 26. تحلیل احساسات و افکار عمومی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 27. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از داده‌کاوی
  • 28. مدل‌سازی صف و ترافیک انسانی
  • 29. شبیه‌سازی ازدحام و رفتار اضطراری
  • 30. مدل‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط بحرانی
  • 31. بهینه‌سازی سیاست‌ها و مداخلات رفتاری با استفاده از شبیه‌سازی
  • 32. یادگیری ماشین و اخلاق در مدل‌سازی رفتار
  • 33. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در مدل‌سازی رفتار
  • 34. ملاحظات قانونی در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی رفتار
  • 35. روش‌های کاهش سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 36. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای رفتار
  • 37. آینده یادگیری ماشین و شبیه‌سازی رفتار جمعی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Machine Learning NetLogo Python Social Modeling تحلیل رفتار داده‌کاوی رفتار جمعی شبکه‌های اجتماعی شبیه‌سازی رفتار علوم رفتاری مدل‌سازی اجتماعی مدل‌سازی مبتنی بر عامل هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.