MAPress
کتاب مهندسی، اعتبارسنجی و حکمرانی داده در پروژه‌های یادگیری ماشین

کتاب مهندسی، اعتبارسنجی و حکمرانی داده در پروژه‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: اعتبارسنجی داده پردازش داده حکمرانی داده داده کاوی علم داده مدیریت داده مهندسی داده هوش مصنوعی 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 مهندسی، اعتبارسنجی و حکمرانی داده در پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و حاکمیت داده در 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. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در یادگیری ماشین
  • 3. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 4. جمع‌آوری داده‌های اولیه
  • 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 7. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 8. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 9. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 10. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 11. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 12. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل
  • 14. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 16. مدیریت و حکمرانی داده‌ها در پروژه‌های ML
  • 17. اصول حکمرانی داده‌ها
  • 18. چارچوب‌های حکمرانی داده
  • 19. تعریف سیاست‌ها و رویه‌های داده
  • 20. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
  • 21. کاتالوگ داده‌ها (Data Cataloging)
  • 22. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 23. مدیریت چرخه عمر داده
  • 24. ردیابی و ثبت داده‌ها (Data Lineage)
  • 25. حکمرانی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 26. اعتبارسنجی مدل‌ها در طول زمان
  • 27. نظارت بر عملکرد مدل
  • 28. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 29. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
  • 30. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 31. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 32. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
  • 33. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 34. ملاحظات حقوقی و مقرراتی داده‌ها
  • 35. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 36. آیین‌نامه‌های مربوط به داده و هوش مصنوعی
  • 37. مسئولیت‌پذیری در پروژه‌های ML
  • 38. حاکمیت داده در سازمان‌های ایرانی
  • 39. استانداردهای داده در ایران
  • 40. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 41. معماری سیستم‌های داده
  • 42. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 43. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
  • 44. هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 45. کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌ها
  • 46. استراتژی‌های داده در کسب‌وکار
  • 47. مدیریت تغییر در پروژه‌های داده‌محور
  • 48. تیم‌سازی برای پروژه‌های ML
  • 49. نقش متخصصان داده
  • 50. مهارت‌های مورد نیاز در تیم‌های ML
  • 51. فرهنگ داده‌محور
  • 52. مدیریت پروژه در پروژه‌های ML
  • 53. روش‌های چابک (Agile) در ML
  • 54. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه‌ها
  • 55. مدیریت ذینفعان
  • 56. ارتباطات در پروژه‌های ML
  • 57. مستندسازی پروژه‌ها
  • 58. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
  • 59. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 60. اشتراک‌گذاری دانش و بهترین شیوه‌ها
  • 61. پیاده‌سازی مدل‌های ML در محیط عملیاتی (Production)
  • 62. استقرار مدل‌ها
  • 63. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 64. مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML
  • 65. ارزیابی اقتصادی پروژه‌های ML
  • 66. بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های ML
  • 67. تحلیل هزینه-فایده
  • 68. مدیریت بودجه در پروژه‌های ML
  • 69. مطالعات موردی (Case Studies) در مهندسی داده ML
  • 70. مطالعات موردی در حکمرانی داده
  • 71. مطالعات موردی در اعتبارسنجی مدل
  • 72. مطالعات موردی در اخلاق ML
  • 73. آینده مهندسی و حکمرانی داده در ML
  • 74. روندهای نوظهور در ML
  • 75. نقش داده‌های مصنوعی
  • 76. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 78. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 79. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
  • 80. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 81. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 82. تحلیل کلان داده‌ها (Big Data Analytics)
  • 83. علم داده (Data Science)
  • 84. یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 85. یادگیری ماشین با نظارت (Supervised Learning)
  • 86. یادگیری ماشین نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 87. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 88. طبقه‌بندی (Classification)
  • 89. رگرسیون (Regression)
  • 90. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 91. کاهش ابعاد غیرخطی
  • 92. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 93. یادگیری عمیق برای پردازش متن
  • 94. تکنیک‌های انسمبل (Ensemble Techniques)
  • 95. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 96. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 97. حکمرانی داده‌های حساس
  • 98. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 99. ممیزی دسترسی به داده‌ها
  • 100. استفاده مسئولانه از داده‌ها

📚 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.