کتاب مبانی یادگیری ماشین: از مفاهیم نظری تا کاربردهای عملی در صنعت و پژوهش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 مبانی یادگیری ماشین: از مفاهیم نظری تا کاربردهای عملی در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری ماشین
  • 2. تاریخچه و سیر تحول هوش مصنوعی
  • 3. جایگاه یادگیری ماشین در علوم رایانه و داده‌کاوی
  • 4. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
  • 5. مفاهیم مقدماتی جبر خطی در یادگیری ماشین
  • 6. آمار توصیفی و استنباطی برای تحلیل داده‌ها
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های آموزشی
  • 8. روش‌های نمونه‌برداری و تقسیم‌بندی داده‌ها
  • 9. یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 10. آشنایی با رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 11. ارزیابی مدل‌های یادگیری با معیارهای دقت و خطا
  • 12. درخت‌های تصمیم و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
  • 13. الگوریتم‌های نزدیک‌ترین همسایگی
  • 14. یادگیری بدون نظارت و مفهوم خوشه‌بندی
  • 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و K-means
  • 16. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 17. آشنایی با ماشین بردار پشتیبان
  • 18. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 19. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری
  • 20. بهینه‌سازی و الگوریتم گرادیان کاهشی
  • 21. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
  • 22. روش‌های منظم‌سازی برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 23. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 24. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن
  • 25. سیستم‌های توصیه‌گر و الگوریتم‌های فیلترینگ
  • 26. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 27. تحلیل داده‌های تصویری و بینایی ماشین
  • 28. معرفی کتابخانه‌های تخصصی یادگیری ماشین
  • 29. مفاهیم یادگیری عمیق و معماری شبکه‌های عصبی
  • 30. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
  • 31. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
  • 32. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری در صنعت
  • 33. مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. آشنایی با پلتفرم‌های ابری برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 35. نقش داده‌های حجیم در بهبود دقت مدل‌های هوشمند
  • 36. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 37. هوش مصنوعی در خدمات سلامت و پزشکی دیجیتال
  • 38. تحلیل هوشمند داده‌های اقتصادی و مالی
  • 39. پروژه‌های عملی و تحلیل موردی در یادگیری ماشین
  • 40. مسیر شغلی و مهارت‌های مورد نیاز متخصص یادگیری ماشین
تگ‌ها: Machine Learning الگوریتم های هوشمند پردازش داده تحلیل داده داده کاوی علوم رایانه هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.