کتاب اصول یادگیری ماشین: از مبانی تا پیاده‌سازی با قلم و کاغذ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول یادگیری ماشین: از مبانی تا پیاده‌سازی با قلم و کاغذ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی یادگیری ماشین با رویکرد عملی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 5. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی
  • 7. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 8. رگرسیون خطی ساده
  • 9. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 10. رگرسیون خطی چندگانه
  • 11. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 12. طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک
  • 13. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 14. ماتریس درهم‌ریختگی
  • 15. منحنی ROC و AUC
  • 16. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. هسته‌های SVM
  • 18. درخت‌های تصمیم
  • 19. قوانین انجمنی و الگوریتم Apriori
  • 20. خوشه‌بندی: K-Means
  • 21. ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص سیلوئت
  • 22. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 24. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 25. شبکه‌های عصبی پیش‌خور
  • 26. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 27. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 28. نرخ یادگیری و تنظیم آن
  • 29. بسته‌بندی داده‌ها (Batch Gradient Descent)
  • 30. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
  • 31. گرادیان کاهشی مینی‌بچ
  • 32. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization): L1 و L2
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 35. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 37. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 38. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 39. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 40. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 42. مدل‌های زبانی آماری
  • 43. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 44. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings): Word2Vec
  • 45. یادگیری نمایش کلمات: GloVe
  • 46. تحلیل احساسات
  • 47. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. فیلترینگ مشارکتی
  • 49. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 51. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 52. پاداش و حالت
  • 53. سیاست عامل
  • 54. تابع ارزش
  • 55. الگوریتم Q-Learning
  • 56. الگوریتم SARSA
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 58. شبکه‌های بیزی
  • 59. ماشین‌های بولتزمن
  • 60. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 62. کاهش ابعاد با Autoencoders
  • 63. مقدمه‌ای بر روش‌های نیمه نظارت شده
  • 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 66. معرفی ابزارها و کتابخانه‌ها: Scikit-learn
  • 67. پیاده‌سازی مدل‌ها با Scikit-learn
  • 68. معرفی ابزارها و کتابخانه‌ها: TensorFlow
  • 69. معرفی ابزارها و کتابخانه‌ها: PyTorch
  • 70. ساخت مدل‌های سفارشی با TensorFlow
  • 71. ساخت مدل‌های سفارشی با PyTorch
  • 72. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 73. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 74. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 75. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 76. روش‌های پیشرفته تنظیم ابرپارامترها: Bayesian Optimization
  • 77. نکات عملی در ساخت و استقرار مدل‌ها
  • 78. مدیریت نسخه مدل‌ها
  • 79. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 80. تعصب در الگوریتم‌ها و روش‌های کاهش آن
  • 81. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 82. حریم خصوصی در داده‌ها و مدل‌ها
  • 83. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 84. هوش مصنوعی مولد
  • 85. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 86. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 87. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی
  • 88. کاربرد LLMs در ترجمه
  • 89. کاربرد LLMs در پاسخ به سوالات
  • 90. ملاحظات فنی در کار با LLMs
  • 91. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 93. کاربرد یادگیری فعال در کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 96. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 99. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌ها
  • 100. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.