کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین و شبکههای عصبی با رویکرد حل مسائل صنعتی و علمی با پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین و شبکههای عصبی با رویکرد حل مسائل صنعتی و علمی با پایتون
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل دادهها با زبان برنامهنویسی پایتون
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و ضرورتهای یادگیری ماشین در صنایع نوین
- 2. آشنایی با محیط برنامهنویسی پایتون برای علوم داده
- 3. ساختار دادهها و کتابخانههای پایه در پایتون
- 4. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
- 5. تحلیل و دستکاری دادهها با کتابخانه پانداز
- 6. پاکسازی و پیشپردازش دادههای خام صنعتی
- 7. تجسم دادهها و تحلیل اکتشافی با متپلاتلیب
- 8. رگرسیون خطی ساده و پیشبینی روندهای عددی
- 9. رگرسیون چندگانه و ارزیابی خطاهای مدل
- 10. درختهای تصمیم و کاربرد آنها در مدلسازی منطقی
- 11. الگوریتم جنگل تصادفی و بهبود دقت پیشبینی
- 12. روشهای کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفههای اصلی
- 13. خوشهبندی دادهها با الگوریتم کی-مینز
- 14. تکنیکهای طبقهبندی با ماشین بردار پشتیبان
- 15. ارزیابی عملکرد مدلها با ماتریس درهمریختگی
- 16. تکنیکهای اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود مدل
- 17. مقدمهای بر شبکههای عصبی مصنوعی
- 18. ساختار پرسپترون و توابع فعالساز
- 19. انتشار رو به عقب و بهینهسازی وزنها
- 20. آشنایی با فریمورک تنسورفلو برای یادگیری عمیق
- 21. پیادهسازی شبکههای عصبی با کراس
- 22. شبکههای عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
- 23. تشخیص الگوها در تصاویر با شبکههای عصبی
- 24. شبکههای عصبی بازگشتی برای تحلیل سریهای زمانی
- 25. پردازش زبان طبیعی با مدلهای یادگیری ماشین
- 26. پیشپردازش متون و استخراج ویژگیهای متنی
- 27. مدلسازی پیشبینیکننده برای نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه
- 28. بهینهسازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
- 29. مدیریت حافظه و بهینهسازی کدهای پایتون در پروژههای بزرگ
- 30. استقرار مدلهای یادگیری ماشین در محیطهای عملیاتی
- 31. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیتپذیری در پیادهسازی
- 32. چالشهای دادههای نامتوازن و روشهای رفع آن
- 33. یادگیری نظارت نشده در تحلیل دادههای صنعتی
- 34. کاربرد هوش مصنوعی در بهینهسازی مصرف انرژی
- 35. مبانی یادگیری تقویتی و کاربرد آن در سیستمهای کنترل
- 36. تلفیق یادگیری ماشین با سامانههای تصمیمیار
- 37. امنیت دادهها و مدلها در پروژههای هوش مصنوعی
- 38. استفاده از مدلهای پیشآموزش دیده برای مسائل خاص
- 39. مستندسازی و ارائه نتایج پروژههای تحلیل داده
- 40. چشمانداز آینده هوش مصنوعی در صنعت ایران
تگها:
Deep Learning
Python Machine Learning
آموزش پایتون
برنامهنویسی پایتون
تحلیل داده
شبکههای عصبی
علوم داده
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.