MAPress
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین با پایتون

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین با پایتون

تگ‌ها: برنامه نویسی پایتون پایتون تحلیل داده علم داده کاربردهای یادگیری ماشین ماشین لرنینگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی با پایتون یادگیری ماشین

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 و کاربردهای یادگیری ماشین با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و 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 مهندسی نرم‌افزار
  • 2. تاریخچه و تکامل یادگیری ماشین
  • 3. کاربردها و اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز
  • 4. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 5. اصول اولیه یادگیری ماشین
  • 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 7. مجموعه داده‌ها: جمع‌آوری، پاکسازی و پیش‌پردازش
  • 8. ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی
  • 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 10. تجسم داده‌ها برای درک بهتر
  • 11. رگرسیون خطی و ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 12. رگرسیون چندجمله‌ای و رگرسیون منظم‌شده
  • 13. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 15. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 16. روش‌های جمع‌بندی مدل‌ها: بوستینگ و بگینگ
  • 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
  • 18. شبکه‌های عصبی عمیق و لایه‌های پنهان
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
  • 21. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 22. شبکه‌های حافظه انتخابی کوتاه (GRU)
  • 23. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 27. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
  • 28. مدل‌سازی زبان و پیش‌پردازش متن
  • 29. استخراج ویژگی از متن: TF-IDF و Word Embeddings
  • 30. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
  • 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل احساسات
  • 32. خلاصه‌سازی متن با استفاده از یادگیری ماشین
  • 33. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
  • 34. بینایی ماشین و پردازش تصویر
  • 35. تشخیص اشیاء و ردیابی
  • 36. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 37. تولید تصویر با مدل‌های مولد
  • 38. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 39. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی (Clustering)
  • 40. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 41. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 42. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. کاهش ابعاد: t-SNE
  • 44. قوانین انجمنی و کشف الگو (Association Rule Mining)
  • 45. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 46. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 47. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 48. یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 49. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 50. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 51. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 52. یادگیری عمیق در تشخیص پزشکی
  • 53. یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی
  • 54. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
  • 55. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 56. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 57. امنیت سایبری و یادگیری ماشین
  • 58. تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری ماشین
  • 59. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک
  • 60. یادگیری ماشین برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 61. بهینه‌سازی هایپرپارامتر مدل‌ها
  • 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 63. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 64. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 65. مدیریت و مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 66. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Model Deployment)
  • 67. کار با کتابخانه‌های پایتون: NumPy
  • 68. کار با کتابخانه‌های پایتون: Pandas
  • 69. کار با کتابخانه‌های پایتون: Matplotlib و Seaborn
  • 70. کار با کتابخانه‌های پایتون: Scikit-learn
  • 71. کار با کتابخانه‌های پایتون: TensorFlow
  • 72. کار با کتابخانه‌های پایتون: Keras
  • 73. کار با کتابخانه‌های پایتون: PyTorch
  • 74. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 75. مفاهیم پیشرفته در پایتون برای علم داده
  • 76. مدیریت خطا و استثنا در پایتون
  • 77. تست واحد و یکپارچه‌سازی در پایتون
  • 78. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
  • 79. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 80. حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات قانونی
  • 81. امنیت داده‌ها و روش‌های حفاظت
  • 82. داده‌های حجیم (Big Data) و چالش‌های آن
  • 83. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم (Hadoop, Spark)
  • 84. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 85. مقدمه‌ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
  • 86. طراحی خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 87. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 88. پاکسازی و تبدیل داده‌ها
  • 89. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 90. کار با APIها و منابع داده خارجی
  • 91. کار با فرمت‌های مختلف داده (CSV, JSON, XML)
  • 92. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلان داده (Big Data)
  • 93. پردازش موازی و توزیع شده
  • 94. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 95. یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
  • 96. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های پزشکی
  • 97. استانداردهای داده در حوزه سلامت
  • 98. تحلیل داده‌های اقتصادی و پیش‌بینی بازار
  • 99. یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
  • 100. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن

📚 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.