اکسپرس 24
کتاب تحلیل هوشمند داده‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

کتاب تحلیل هوشمند داده‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: GC الگوریتم یادگیری ماشین تحلیل داده تحلیل هوشمند علم داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری ماشین یادگیری ماشین کاربردی

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

📚 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 تحلیل هوشمند داده‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پیشرفته با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل هوشمند داده‌ها
  • 2. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
  • 3. مبانی یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مراحل کلی تحلیل داده با یادگیری ماشین
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 7. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 8. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 9. روش‌های کاهش ابعاد داده
  • 10. مبانی آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
  • 11. توزیع‌های احتمالاتی رایج
  • 12. آزمون فرض آماری
  • 13. مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی آماری
  • 14. رگرسیون خطی ساده
  • 15. رگرسیون خطی چندگانه
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 17. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 18. رگرسیون لجستیک
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. درختان تصمیم
  • 21. جنگل‌های تصادفی
  • 22. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز
  • 23. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 25. منحنی ROC و AUC
  • 26. خوشه‌بندی
  • 27. الگوریتم K-Means
  • 28. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 29. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 30. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 31. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 32. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 34. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 35. توابع فعال‌سازی
  • 36. پس‌انتشار خطا
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. تحلیل احساسات
  • 41. مدل‌سازی موضوعی
  • 42. کاهش ابعاد در NLP
  • 43. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 45. فیلترینگ مشارکتی
  • 46. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. یادگیری ماشین در حوزه اقتصاد و مالی
  • 48. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 49. تحلیل ریسک اعتباری
  • 50. تشخیص تقلب
  • 51. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 52. تشخیص بیماری‌ها
  • 53. کشف دارو
  • 54. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 55. یادگیری ماشین در حوزه صنعت
  • 56. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 57. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 58. کنترل کیفیت
  • 59. یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی
  • 60. پیش‌بینی عملکرد محصول
  • 61. مدیریت منابع آبی
  • 62. تشخیص آفات
  • 63. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 64. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 65. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 66. حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. امنیت در یادگیری ماشین
  • 68. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 70. مطالعات موردی در تحلیل هوشمند داده‌ها
  • 71. کاربردها در کسب‌وکارهای ایرانی
  • 72. چالش‌ها و فرصت‌ها در ایران
  • 73. آینده تحلیل هوشمند داده‌ها
  • 74. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 75. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 76. یادگیری فدرال
  • 77. هوش مصنوعی مولد
  • 78. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده
  • 79. کتابخانه‌های پایتون: NumPy, Pandas, Scikit-learn
  • 80. ابزارهای بصری‌سازی داده: Matplotlib, Seaborn
  • 81. محیط‌های توسعه: Jupyter Notebook, Google Colab
  • 82. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 83. تکنیک‌های ارتقاء کیفیت داده
  • 84. انتخاب و مهندسی ویژگی‌های موثر
  • 85. ارزیابی و انتخاب مدل مناسب
  • 86. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 87. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 88. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌های بزرگ
  • 90. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 91. یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع شده
  • 92. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 93. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 94. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 95. بازآموزی مدل‌ها
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
  • 97. معماری‌های پیشرفته CNN
  • 98. معماری‌های پیشرفته RNN
  • 99. توجه (Attention) و مکانیزم‌های آن
  • 100. شبکه‌های زایا و تخاصمی (GANs)

📚 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.