کتاب مبانی درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان و یادگیری بدون نظارت در هوش مصنوعی

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 درخت‌های تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان و یادگیری بدون نظارت در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 4. اهمیت یادگیری ماشین در حل مسائل علمی و صنعتی
  • 5. مراحل کلی در یک پروژه یادگیری ماشین
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 7. ویژگی‌ها و انواع داده‌ها
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 9. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 10. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 11. ساختار درخت تصمیم
  • 12. معیارهای تقسیم گره: اطلاعات متقابل و ضریب جینی
  • 13. الگوریتم ID3 برای ساخت درخت تصمیم
  • 14. الگوریتم C4.5 و بهبودهای آن
  • 15. الگوریتم CART
  • 16. مزایا و معایب درخت‌های تصمیم
  • 17. کاربرد درخت‌های تصمیم در طبقه‌بندی
  • 18. کاربرد درخت‌های تصمیم در رگرسیون
  • 19. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم (هرس)
  • 20. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 21. مفهوم جداسازی خطی داده‌ها
  • 22. فضای ویژگی و نگاشت هسته (Kernel Trick)
  • 23. تابع هسته خطی
  • 24. تابع هسته چندجمله‌ای
  • 25. تابع هسته گوسی (RBF)
  • 26. تابع هسته سیگموئید
  • 27. ساختار SVM برای طبقه‌بندی
  • 28. توابع هدف و محدودیت‌ها در SVM
  • 29. بهینه‌سازی لاگرانژین در SVM
  • 30. حل مسئله SVM با نرم‌افزار
  • 31. مزایا و معایب SVM
  • 32. کاربرد SVM در طبقه‌بندی دودویی
  • 33. کاربرد SVM در طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 34. کاربرد SVM در رگرسیون (SVR)
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 36. تفاوت یادگیری بدون نظارت با نظارت شده
  • 37. کاربرد یادگیری بدون نظارت
  • 38. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 39. هدف خوشه‌بندی
  • 40. معیارهای اندازه‌گیری شباهت و فاصله
  • 41. الگوریتم K-Means
  • 42. انتخاب تعداد خوشه‌ها (k)
  • 43. الگوریتم K-Medoids
  • 44. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 45. روش پیوندی (Agglomerative)
  • 46. روش تقسیم‌شونده (Divisive)
  • 47. شاخص‌های ارزیابی خوشه‌بندی
  • 48. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی بازار
  • 49. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل داده‌های زیستی
  • 50. کاربرد خوشه‌بندی در تشخیص ناهنجاری
  • 51. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 52. هدف کاهش ابعاد
  • 53. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 54. مراحل اجرای PCA
  • 55. تفسیر مؤلفه‌های اصلی
  • 56. کاربرد PCA در مصورسازی داده‌ها
  • 57. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 58. فاکتور آنالیز (Factor Analysis)
  • 59. مقدمه‌ای بر تفکیک مؤلفه‌ها (ICA)
  • 60. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 61. یادگیری نمایش در یادگیری بدون نظارت
  • 62. شبکه‌های مولد و یادگیری نمایش
  • 63. توزیع‌های مولد (Generative Models)
  • 64. مدل‌های گرافیکی مولد
  • 65. مدل‌های آماری مولد
  • 66. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
  • 67. ساختار GANs: مولد و ممیز
  • 68. آموزش GANs
  • 69. کاربرد GANs در تولید تصاویر
  • 70. کاربرد GANs در افزایش داده
  • 71. کاربرد GANs در انتقال سبک (Style Transfer)
  • 72. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 73. ساختار خودرمزگذار: رمزگذار و رمزگشا
  • 74. خودرمزگذارهای تنک (Sparse Autoencoders)
  • 75. خودرمزگذارهای واریانس‌بگیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 76. کاربرد VAEs در تولید داده
  • 77. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 78. کاربرد خودرمزگذارها در تشخیص ناهنجاری
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 80. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 81. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 82. تابع ارزش (Value Function)
  • 83. تابع سیاست (Policy Function)
  • 84. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 85. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
  • 86. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 90. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 91. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 92. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 93. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 94. ملاحظات حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 95. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 96. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
  • 97. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی
  • 98. نقش هوش مصنوعی در تحول جوامع
  • 99. اخلاق در کاربرد هوش مصنوعی در صنعت

📚 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.