کتاب کاتلین برای توسعه دهندگان AI و Machine Learning با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاتلین برای توسعه دهندگان AI و Machine Learning

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاتلین (Kotlin)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر کاتلین و کاربردهای آن در AI/ML
• 2. نصب و راه اندازی محیط توسعه کاتلین
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه ای: متغیرها، انواع داده، عملگرها
• 4. ساختارهای کنترلی: if، else، when
• 5. حلقه ها: for، while، do-while
• 6. توابع: تعریف، فراخوانی، پارامترها، مقادیر بازگشتی
• 7. آشنایی با مفاهیم شی گرایی: کلاس ها، اشیاء، ویژگی ها، متدها
• 8. وراثت و چند ریختی در کاتلین
• 9. interfaces و abstract classes
• 10. داده کلاس ها (Data Classes)
• 11. sealed classes و sealed interfaces
• 12. Enums در کاتلین
• 13. Collection ها: List، Set، Map
• 14. توابع لامبدا و توابع مرتبه بالا
• 15. Kotlin Coroutines: مدیریت همزمانی
• 16. Exceptions: Handling و Throwing
• 17. Null Safety در کاتلین
• 18. Extension Functions و Extension Properties
• 19. Delegation
• 20. Generics
• 21. Inline functions
• 22. Annotations
• 23. Reflection
• 24. Java Interoperability: فراخوانی کد جاوا از کاتلین
• 25. Kotlin DSL (Domain Specific Language)
• 26. آشنایی با کتابخانه های اصلی کاتلین برای ریاضیات و آمار
• 27. Kotlin for Data Science: استفاده از کتابخانه های موجود
• 28. Kotlin for Machine Learning: بررسی گزینه ها
• 29. آشنایی با کتابخانه Keras: یکپارچه سازی با کاتلین
• 30. TensorFlow با کاتلین: بررسی Tensorflow Kotlin API
• 31. Onnx و کاتلین: استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
• 32. Data Preprocessing با کاتلین
• 33. Feature Engineering با کاتلین
• 34. Model Training با کاتلین
• 35. Model Evaluation با کاتلین
• 36. Model Deployment با کاتلین
• 37. Machine Learning Libraries and Frameworks for Kotlin: An Overview
• 38. Linear Regression with Kotlin
• 39. Logistic Regression with Kotlin
• 40. Decision Trees with Kotlin
• 41. Support Vector Machines with Kotlin
• 42. K-Nearest Neighbors with Kotlin
• 43. K-Means Clustering with Kotlin
• 44. Neural Networks with Kotlin
• 45. Convolutional Neural Networks with Kotlin
• 46. Recurrent Neural Networks with Kotlin
• 47. Deep Learning with Kotlin
• 48. Natural Language Processing (NLP) with Kotlin
• 49. Computer Vision with Kotlin
• 50. Reinforcement Learning with Kotlin
• 51. Time Series Analysis with Kotlin
• 52. Recommender Systems with Kotlin
• 53. Anomaly Detection with Kotlin
• 54. Genetic Algorithms with Kotlin
• 55. Bayesian Networks with Kotlin
• 56. Hidden Markov Models with Kotlin
• 57. Gaussian Mixture Models with Kotlin
• 58. Dimensionality Reduction with Kotlin
• 59. Principal Component Analysis (PCA) with Kotlin
• 60. t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) with Kotlin
• 61. Autoencoders with Kotlin
• 62. Generative Adversarial Networks (GANs) with Kotlin
• 63. Model Optimization Techniques in Kotlin
• 64. Hyperparameter Tuning with Kotlin
• 65. Cross-Validation with Kotlin
• 66. Regularization Techniques in Kotlin
• 67. Data Visualization with Kotlin
• 68. Plotting Libraries for Kotlin
• 69. Working with Datasets: CSV, JSON, and more
• 70. Data Wrangling with Kotlin
• 71. Distributed Machine Learning with Kotlin
• 72. Big Data Processing with Kotlin and Apache Spark
• 73. Introduction to Apache Kafka with Kotlin
• 74. Introduction to Apache Flink with Kotlin
• 75. Introduction to Deeplearning4j
• 76. Building AI Applications with Kotlin
• 77. Real-time AI Applications with Kotlin
• 78. Cloud Deployment of AI Models with Kotlin
• 79. Ethical Considerations in AI Development with Kotlin
• 80. Security in AI Applications with Kotlin
• 81. Debugging and Testing AI Code in Kotlin
• 82. Performance Optimization for AI Applications with Kotlin
• 83. Case Study 1: Image Recognition with Kotlin
• 84. Case Study 2: Natural Language Processing with Kotlin
• 85. Case Study 3: Predictive Modeling with Kotlin
• 86. Building a Simple Chatbot with Kotlin
• 87. Building a Recommender System with Kotlin
• 88. Building an Anomaly Detection System with Kotlin
• 89. Advanced Coroutine Techniques for AI/ML
• 90. Kotlin/Native for High-Performance AI
• 91. Kotlin Multiplatform for AI Development
• 92. Future of Kotlin in AI/ML
• 93. Best Practices for Kotlin AI/ML Development
• 94. Kotlin AI/ML Community and Resources
• 95. Kotlin AI/ML Project Setup and Management
• 96. Kotlin AI/ML Code Style Guides
• 97. Deploying Kotlin AI/ML Models to Mobile Devices
• 98. Deploying Kotlin AI/ML Models to Web Servers
• 99. Monitoring and Logging AI/ML Applications in Kotlin
• 100. Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) for Kotlin AI/ML Projects