کتاب مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: از تئوری تا کاربرد در سامانه های هوشمند

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 و هوش مصنوعی: از تئوری تا کاربرد در سامانه های هوشمند

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

🎓 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. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. تاریخچه هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی
  • 4. انواع هوش مصنوعی
  • 5. یادگیری ماشین چیست
  • 6. انواع یادگیری ماشین
  • 7. یادگیری نظارت شده
  • 8. رگرسیون خطی
  • 9. رگرسیون لجستیک
  • 10. ماشین بردار پشتیبان
  • 11. درخت تصمیم
  • 12. جنگل تصادفی
  • 13. گرادیان بوستینگ
  • 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 15. پروسپترون
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 17. یادگیری بدون نظارت
  • 18. خوشه‌بندی
  • 19. K-Means
  • 20. DBSCAN
  • 21. کاهش ابعاد
  • 22. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
  • 23. یادگیری تقویتی
  • 24. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 25. عامل و محیط
  • 26. حالت، عمل و پاداش
  • 27. سیاست و تابع ارزش
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 29. Q-Learning
  • 30. Deep Q-Networks (DQN)
  • 31. Policy Gradients
  • 32. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 33. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 34. مدل‌های زبانی
  • 35. نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 36. Word2Vec
  • 37. GloVe
  • 38. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 39. پردازش تصویر
  • 40. استخراج ویژگی
  • 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 42. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 43. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 46. فیلترینگ مشارکتی
  • 47. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 49. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 51. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 52. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 54. کاربرد یادگیری انتقالی
  • 55. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 57. مزایای یادگیری فدرال
  • 58. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 59. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 60. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 61. معماری ترنسفورمر
  • 62. کاربرد LLMs در تولید متن
  • 63. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 64. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 65. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 66. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 67. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 68. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 69. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 70. چارچوب‌های قانونی و نظارتی هوش مصنوعی در ایران
  • 71. کاربردهای یادگیری ماشین در صنایع ایران
  • 72. هوش مصنوعی در سلامت
  • 73. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 74. هوش مصنوعی در صنعت
  • 75. هوش مصنوعی در آموزش
  • 76. هوش مصنوعی در اقتصاد و بانکداری اسلامی
  • 77. توسعه مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون
  • 78. کتابخانه‌های کلیدی (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 79. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 80. مهندسی ویژگی
  • 81. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 83. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 84. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 85. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 86. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 87. روش‌های بهینه‌سازی
  • 88. گرادیان کاهشی تصادفی (SGD)
  • 89. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 90. مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 91. چرخه حیات توسعه مدل
  • 92. استقرار مدل‌ها
  • 93. نظارت بر عملکرد مدل
  • 94. توسعه ابزارهای هوشمند در سامانه های آموزشی
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در ارزیابی فراگیران
  • 96. طراحی محتوای آموزشی هوشمند
  • 97. سیستم‌های خودکار پاسخگویی به سوالات
  • 98. تحلیل داده‌های آموزشی با یادگیری ماشین
  • 99. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در حوزه آموزش
  • 100. شناسایی الگوهای یادگیری فراگیران

📚 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.