کتاب مبانی یادگیری ماشین: سادگی در مدل‌های یادگیری سازگار

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 مبانی یادگیری ماشین: سادگی در مدل‌های یادگیری سازگار

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

🎓 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 علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 2. تعریف یادگیری ماشین و انواع آن
  • 3. مروری بر مفاهیم آماری پایه برای یادگیری ماشین
  • 4. نظریه احتمال و کاربرد آن در مدل‌سازی
  • 5. آمار توصیفی و استنباطی
  • 6. مفاهیم اساسی یادگیری نظارت شده
  • 7. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 9. طبقه‌بندی خطی
  • 10. رگرسیون لجستیک
  • 11. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 12. مفهوم واریانس و بایاس (Bias-Variance Tradeoff)
  • 13. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 14. درختان تصمیم برای رگرسیون
  • 15. درختان تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 16. ارزیابی درختان تصمیم
  • 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های دسته‌بندی‌کننده
  • 18. دسته‌بندی‌کننده بیز ساده (Naive Bayes)
  • 19. مفاهیم یادگیری بدون نظارت
  • 20. خوشه‌بندی K-Means
  • 21. ارزیابی خوشه‌بندی
  • 22. کاهش ابعاد
  • 23. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 25. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 26. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 27. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 28. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 29. آموزش مدل‌های عمیق
  • 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 31. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 34. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 35. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 36. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 37. یادگیری تقویتی با مدل
  • 38. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 39. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 41. مدل‌های زبانی و پردازش متن
  • 42. شبکه‌های ترنسفورمر
  • 43. کاربرد ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 44. مدل‌های مولد
  • 45. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 46. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 47. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 48. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 49. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 50. یادگیری چند-وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 51. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین سازگار
  • 53. چالش‌های یادگیری ماشین در دنیای واقعی
  • 54. مفهوم سازگاری در یادگیری ماشین
  • 55. اهمیت سادگی در مدل‌های یادگیری
  • 56. قاعده اوکام (Occam's Razor) در انتخاب مدل
  • 57. مدل‌های ساده در مقابل مدل‌های پیچیده
  • 58. تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 59. انتخاب ویژگی مبتنی بر فیلتر
  • 60. انتخاب ویژگی مبتنی بر wrapper
  • 61. انتخاب ویژگی مبتنی بر embedded
  • 62. اهمیت مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 63. روش‌های ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 64. کاربرد ویژگی‌های مهندسی شده در مدل‌ها
  • 65. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 66. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 67. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 68. بهینه‌سازی بیزین (Bayesian Optimization)
  • 69. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 70. اعتبارسنجی K-Fold
  • 71. اعتبارسنجی Leave-One-Out
  • 72. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 73. روش‌های نمونه‌برداری
  • 74. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 75. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 76. منظم‌سازی L1 و L2
  • 77. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر (Interpretable ML)
  • 79. چرا تفسیرپذیری مهم است؟
  • 80. روش‌های تفسیرپذیری سراسری (Global Interpretability)
  • 81. روش‌های تفسیرپذیری محلی (Local Interpretability)
  • 82. روش LIME
  • 83. روش SHAP
  • 84. کاربرد تفسیرپذیری در حوزه‌های مختلف
  • 85. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 86. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 87. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
  • 88. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 89. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین پایدار
  • 91. یادگیری ماشین و توسعه پایدار
  • 92. کاربرد یادگیری ماشین در محیط زیست
  • 93. کاربرد یادگیری ماشین در سلامت
  • 94. کاربرد یادگیری ماشین در آموزش
  • 95. مقدمه‌ای بر معماری‌های نوین یادگیری ماشین
  • 96. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 97. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 98. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌ها
  • 99. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد

📚 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.