کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

زبان انگلیسی برای مهندسان: کلید طلایی درک و پیش‌بینی سیستم‌ها زبان انگلیسی برای مهندسان: کلید طلایی درک و پیش‌بینی سیستم‌ها آیا به دنبال ارتقای مهارت‌های زبانی خود و ورود به دنیای پیشرفته‌ی مهندسی هست...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مبانی زبان انگلیسی برای مهندسان
  • 3. ساختار جملات در زبان انگلیسی تخصصی
  • 4. واژگان کلیدی مهندسی نرم‌افزار
  • 5. واژگان کلیدی الگوریتم‌ها
  • 6. واژگان کلیدی یادگیری ماشین
  • 7. واژگان کلیدی هوش مصنوعی
  • 8. واژگان کلیدی پیش‌بینی
  • 9. واژگان کلیدی سیستم‌ها
  • 10. اصطلاحات رایج در مقالات علمی
  • 11. اصطلاحات رایج در مستندات فنی
  • 12. اصطلاحات رایج در پروژه‌های تحقیقاتی
  • 13. روش‌های مطالعه و یادگیری زبان انگلیسی آکادمیک
  • 14. تمرین‌های درک مطلب متون مهندسی
  • 15. تمرین‌های درک مطلب متون یادگیری ماشین
  • 16. تمرین‌های درک مطلب متون الگوریتم‌ها
  • 17. نحوه خواندن مقالات پژوهشی در حوزه یادگیری ماشین
  • 18. تحلیل ساختار مقالات یادگیری ماشین
  • 19. شناسایی بخش‌های کلیدی یک مقاله پژوهشی
  • 20. مطالعه بخش مقدمه و مرور ادبیات
  • 21. مطالعه بخش روش‌شناسی
  • 22. مطالعه بخش نتایج و بحث
  • 23. مطالعه بخش نتیجه‌گیری و کارهای آینده
  • 24. جستجوی مقالات مرتبط با الگوریتم‌های پیش‌بینی
  • 25. استفاده از موتورهای جستجوی مقالات علمی
  • 26. فیلتر کردن نتایج جستجو بر اساس کلیدواژه‌ها
  • 27. شناسایی مقالات معتبر و تاثیرگذار
  • 28. خواندن چکیده (Abstract) برای ارزیابی اولیه
  • 29. استخراج اطلاعات کلیدی از چکیده
  • 30. بررسی منابع (References) مقالات
  • 31. فهم هدف اصلی تحقیق (Research Question)
  • 32. تحلیل فرضیه‌ها (Hypotheses)
  • 33. درک مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 34. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 35. مرور کلی بر الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
  • 36. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 37. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 38. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 39. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 40. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 41. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
  • 42. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 43. مرور کلی بر الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 44. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 45. تحلیل مولفه اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 46. کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
  • 47. مرور کلی بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 48. مفاهیم اصلی یادگیری تقویتی (Agent, Environment, Reward)
  • 49. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 50. الگوریتم‌های Policy Gradients
  • 51. درک مفاهیم آماری پایه در یادگیری ماشین
  • 52. احتمالات (Probability)
  • 53. آمار توصیفی (Descriptive Statistics)
  • 54. آمار استنباطی (Inferential Statistics)
  • 55. مبانی جبر خطی (Linear Algebra) در یادگیری ماشین
  • 56. ماتریس‌ها و بردارها
  • 57. عملیات ماتریسی
  • 58. مفاهیم پایه حساب دیفرانسیل و انتگرال (Calculus)
  • 59. مشتق (Derivative)
  • 60. گرادیان (Gradient)
  • 61. بهینه‌سازی (Optimization) در یادگیری ماشین
  • 62. تابع هزینه (Cost Function)
  • 63. نزول گرادیان (Gradient Descent)
  • 64. انواع نزول گرادیان (Batch, Mini-batch, Stochastic)
  • 65. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 66. دقت (Accuracy)
  • 67. صحت (Precision)
  • 68. بازیابی (Recall)
  • 69. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 70. خطای میانگین مربعات (Mean Squared Error - MSE)
  • 71. خطای میانگین مطلق (Mean Absolute Error - MAE)
  • 72. نکات مهم در فهم اصطلاحات فنی انگلیسی مربوط به این معیارها
  • 73. نوشتن گزارش‌های فنی کوتاه به زبان انگلیسی
  • 74. اصطلاحات مربوط به پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)
  • 75. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
  • 76. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 77. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Encoding Categorical Variables)
  • 78. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 79. اصطلاحات مربوط به انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 80. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 81. مبانی درک و تحلیل معماری‌های یادگیری عمیق
  • 82. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN)
  • 83. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 84. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (Long Short-Term Memory - LSTM)
  • 85. ترانسفورمرها (Transformers)
  • 86. کاربرد این معماری‌ها در پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
  • 87. درک مفاهیم مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 88. ARIMA
  • 89. Prophet
  • 90. الگوریتم‌های پیش‌بینی سری زمانی با شبکه‌های عصبی
  • 91. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 92. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 93. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی خرابی (Predictive Maintenance)
  • 94. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 95. مدیریت واژگان تخصصی در طول دوره
  • 96. ساخت واژه‌نامه‌های شخصی
  • 97. استفاده از ابزارهای ترجمه ماشینی و منابع واژگانی
  • 98. تمرین خواندن و خلاصه‌نویسی متون انگلیسی فنی
  • 99. تمرین درک دستورالعمل‌های فنی به زبان انگلیسی
  • 100. تمرین توضیح مفاهیم فنی به زبان انگلیسی
تگ‌ها: Algorithms Engineering English Language Foreign Language Education Machine Learning System Prediction Technical English آموزش زبان الگوریتم پیش‌بینی سیستم‌ها زبان انگلیسی زبان فنی مهندسی مهندسی کامپیوتر یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.