کتاب جامع یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا کاربردهای بومی و صنعتی در ایران با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 جامع یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا کاربردهای بومی و صنعتی در ایران

موضوع کلی: علوم داده و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تعاریف پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. تاریخچه تحول هوش مصنوعی و جایگاه آن در تحول دیجیتال کشور
  • 3. نقش داده‌ها به عنوان زیربنای اصلی یادگیری ماشین
  • 4. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
  • 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایه ریاضی و آماری در پایتون
  • 6. کار با داده‌ها در کتابخانه پانداز
  • 7. مصورسازی داده‌ها و تحلیل اکتشافی
  • 8. مفاهیم آماری کاربردی برای درک الگوریتم‌ها
  • 9. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویت‌شده
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی مجموعه‌های داده
  • 11. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای تاثیرگذار
  • 12. آشنایی با الگوریتم رگرسیون خطی
  • 13. پیاده‌سازی رگرسیون چندمتغیره برای پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • 14. مبانی طبقه‌بندی و الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
  • 16. درخت‌های تصمیم و کاربرد آن در فرآیندهای تصمیم‌گیری
  • 17. الگوریتم جنگل تصادفی برای افزایش دقت مدل
  • 18. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه و کاربردهای آن
  • 19. مبانی ماشین بردار پشتیبان
  • 20. خوشه‌بندی و الگوریتم کی-مینز برای تحلیل مشتریان
  • 21. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 22. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدل‌های پرسپترون
  • 23. مبانی یادگیری عمیق و لایه‌های شبکه عصبی
  • 24. بهینه‌سازی مدل‌ها و توابع هزینه
  • 25. حل مسائل پیش‌بینی فروش در صنایع داخلی
  • 26. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 27. تحلیل متن و پردازش زبان فارسی در مدل‌های هوشمند
  • 28. استخراج داده از وب و پایگاه‌های داده داخلی
  • 29. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 30. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 31. معرفی یادگیری تقویت‌شده و کاربرد آن در کنترل سیستم‌ها
  • 32. آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر بومی
  • 33. مدل‌های پیش‌بینی نگهداری و تعمیرات در صنایع تولیدی
  • 34. شناسایی ناهنجاری‌ها در تراکنش‌های مالی و بانکی
  • 35. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی هوشمند و مدیریت منابع آب
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در حوزه سلامت و تشخیص بیماری‌ها
  • 37. استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 38. مبانی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
  • 39. آشنایی با مفاهیم کلان‌داده و زیرساخت‌های پردازشی
  • 40. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
  • 41. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های ایرانی
  • 42. آینده‌نگاری فناوری‌های نوین در صنعت ملی
  • 43. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه هوشمند کاربردی
  • 44. ارائه و تحلیل نتایج پروژه‌های عملیاتی
  • 45. مسیر شغلی متخصص علوم داده در ایران
تگ‌ها: الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش داده‌ها تحلیل داده داده‌کاوی علم داده علم داده در ایران هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین یادگیری ماشین مقدماتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.