اکسپرس 24
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.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 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.