کتاب ساخت، کاوش و استقرار مدل‌های پیش‌بینانه در علم داده

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 ساخت، کاوش و استقرار مدل‌های پیش‌بینانه در علم داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه در علم داده

🎓 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 علم داده و هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 3. چرخه حیات علم داده
  • 4. جمع‌آوری و درک داده‌ها
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 6. مدیریت داده‌های گمشده
  • 7. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 8. مهندسی ویژگی: ایجاد و انتخاب ویژگی‌ها
  • 9. انواع داده‌ها و مقیاس‌بندی آن‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 11. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 12. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
  • 13. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 14. تفسیر ضرایب رگرسیون خطی
  • 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 16. تنظیم مدل‌های رگرسیون
  • 17. رگرسیون چندگانه
  • 18. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 19. رگرسیون لجستیک
  • 20. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک
  • 21. آستانه طبقه‌بندی
  • 22. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 23. دقت، صحت و بازیابی
  • 24. امتیاز F1
  • 25. منحنی ROC و AUC
  • 26. دسته‌بندی‌کننده‌های K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 27. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 28. ساخت درخت تصمیم
  • 29. هرس درخت تصمیم
  • 30. دسته‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر درخت
  • 31. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 32. هسته‌های SVM
  • 33. تنظیم پارامترهای SVM
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزین ساده (Naive Bayes)
  • 35. انواع مدل‌های بیزین ساده
  • 36. کاربرد بیزین ساده در طبقه‌بندی متن
  • 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های تجمعی (Ensemble Methods)
  • 38. کیسه‌بندی (Bagging)
  • 39. تصادفی جنگل (Random Forest)
  • 40. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 41. مدل XGBoost
  • 42. مدل LightGBM
  • 43. دسته‌بندی‌کننده‌های تجمعی
  • 44. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 45. الگوریتم K-Means
  • 46. ارزیابی خوشه‌بندی
  • 47. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 48. روش DBSCAN
  • 49. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی بازار
  • 50. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 51. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 52. تفسیر مولفه‌های اصلی
  • 53. تحلیل تمایز خطی (LDA)
  • 54. کاربرد کاهش ابعاد
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری زمانی
  • 56. شناسایی روند و فصلیت
  • 57. مدل ARIMA
  • 58. مدل SARIMA
  • 59. پیش‌بینی در مدل‌های سری زمانی
  • 60. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 61. کاربرد مدل‌سازی سری زمانی در پیش‌بینی فروش
  • 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 63. نورون مصنوعی و توابع فعال‌سازی
  • 64. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 65. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 66. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 67. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 69. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 70. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 71. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 72. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متن
  • 73. تولید متن با هوش مصنوعی
  • 74. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 75. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 76. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 77. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 78. حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 80. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات
  • 81. کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 84. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌ها
  • 85. بسته‌بندی مدل‌ها
  • 86. API برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 87. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 88. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌ها
  • 89. نمونه‌سازی و توسعه سریع مدل‌ها
  • 90. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 91. ابزارهای خودکارسازی یادگیری ماشین (AutoML)
  • 92. پلتفرم‌های ابری برای علم داده
  • 93. مدیریت پروژه در علم داده
  • 94. مستندسازی پروژه‌های علم داده
  • 95. ارتباط با ذینفعان
  • 96. ارائه نتایج و یافته‌ها
  • 97. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 98. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 99. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
  • 100. مسیر شغلی در علم داده

📚 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.