اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Implementing Machine Learning Workflows in Julia

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 Implementing Machine Learning Workflows in Julia

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای کاربردی با زبان برنامه‌نویسی جولیا (Julia)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و جولیا
  • 2. نصب و پیکربندی جولیا برای یادگیری ماشین
  • 3. مبانی زبان جولیا برای یادگیری ماشین
  • 4. ساختارهای داده‌ای جولیا در یادگیری ماشین
  • 5. عملگرها و توابع کاربردی در جولیا برای یادگیری ماشین
  • 6. آشنایی با اکوسیستم یادگیری ماشین جولیا
  • 7. مدیریت بسته‌ها در جولیا (Pkg)
  • 8. کار با داده‌ها در جولیا: فایل‌ها و فرمت‌ها
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 10. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در جولیا
  • 11. آمار توصیفی و تجسم داده‌ها با جولیا
  • 12. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 13. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با جولیا
  • 14. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 15. رگرسیون چندگانه و انتخاب ویژگی
  • 16. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 17. آشنایی با الگوریتم‌های طبقه‌بندی: KNN و Naive Bayes
  • 18. پیاده‌سازی KNN و Naive Bayes در جولیا
  • 19. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، Recall و F1-score
  • 20. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 21. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم‌گیری در جولیا
  • 22. جنگل تصادفی (Random Forest) و Boosting
  • 23. پیاده‌سازی Random Forest و Boosting در جولیا
  • 24. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 25. الگوریتم K-Means و پیاده‌سازی در جولیا
  • 26. ارزیابی خوشه‌بندی: Silhouette Score و Davies-Bouldin Index
  • 27. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 28. پیاده‌سازی PCA و t-SNE در جولیا
  • 29. شبکه‌های عصبی: مفاهیم پایه
  • 30. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده با Flux.jl
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 33. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 34. کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 35. یادگیری ماشین افزایشی (Incremental Learning)
  • 36. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در جولیا
  • 37. کار با داده‌های بزرگ در جولیا (DataFrames.jl)
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با Julia
  • 39. استفاده از GPU برای تسریع یادگیری ماشین
  • 40. مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 41. کار با کتابخانه‌های یادگیری ماشین پیشرفته جولیا (MLJ.jl)
  • 42. ساخت Pipeline های یادگیری ماشین
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: Classification Clustering Data Science DataFrames Deep Learning Flux Julia JuliaML Machine Learning MLJ Regression جولیا علم داده یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.