MAPress
کتاب اصول یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا الگوریتم‌های کاربردی

کتاب اصول یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا الگوریتم‌های کاربردی

تگ‌ها: اصول یادگیری ماشین الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش زبان طبیعی علم داده مبانی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده یادگیری نظارت نشده

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 اصول یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا الگوریتم‌های کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مبانی و مفاهیم 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. داده‌ها در یادگیری ماشین: جمع‌آوری، پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی
  • 5. ماتریس ویژگی و بردار هدف
  • 6. یادگیری تحت نظارت: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 7. رگرسیون خطی و مفاهیم آن
  • 8. تنظیم رگرسیون خطی: روش گرادیان کاهشی
  • 9. رگرسیون چندجمله‌ای
  • 10. مدل‌های ارزیابی رگرسیون: MSE، MAE، R-squared
  • 11. طبقه‌بندی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 12. رگرسیون لجستیک
  • 13. طبقه‌بندی‌کننده‌های بیز ساده
  • 14. دسته‌بندی‌کننده بیز نایو
  • 15. درخت‌های تصمیم: ساختار و قوانین
  • 16. ارزیابی درخت‌های تصمیم: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 17. تقویت درختان تصمیم: الگوریتم AdaBoost
  • 18. تقویت گرادیان: الگوریتم Gradient Boosting
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): مفاهیم پایه
  • 20. هسته‌های SVM و نگاشت به فضاهای بالاتر
  • 21. مدل‌های ارزیابی طبقه‌بندی: ماتریس درهم‌ریختگی
  • 22. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 23. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 24. ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص Silhouette
  • 25. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 26. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 27. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 28. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 29. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 30. معماری شبکه‌های عصبی: لایه‌ها و اتصالات
  • 31. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 32. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: بهینه‌سازهای مختلف
  • 33. تنظیم ابرپارامترهای شبکه‌های عصبی
  • 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 35. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 37. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 38. یادگیری تقویتی: مفاهیم اولیه
  • 39. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 40. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 41. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 42. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning)
  • 43. مبانی یادگیری عمیق
  • 44. معماری‌های پرکاربرد در یادگیری عمیق
  • 45. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
  • 46. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم و کاربردها
  • 47. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های NLP
  • 48. مدل‌سازی موضوعی: LDA
  • 49. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 50. تحلیل احساسات
  • 51. ترجمه ماشینی
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. روش‌های مبتنی بر محتوا
  • 55. روش‌های مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 56. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. یادگیری ماشین در عمل: چالش‌ها و ملاحظات
  • 58. داده‌های نامتوازن و روش‌های مقابله
  • 59. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 60. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 61. انتخاب مدل و ارزیابی عملکرد
  • 62. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 64. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 65. حریم خصوصی و امنیت در یادگیری ماشین
  • 66. کاربردهای عملی یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 67. یادگیری ماشین در پزشکی و سلامت
  • 68. یادگیری ماشین در مالی و اقتصاد
  • 69. یادگیری ماشین در بازاریابی و تجارت الکترونیک
  • 70. یادگیری ماشین در پردازش تصویر و بینایی ماشین
  • 71. یادگیری ماشین در رباتیک و سیستم‌های خودران
  • 72. یادگیری ماشین در علوم محیطی
  • 73. یادگیری ماشین در آموزش
  • 74. یادگیری ماشین در حقوق و قضایا
  • 75. یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 77. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 78. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 79. یادگیری نمایشی (Representation Learning)
  • 80. یادگیری عمیق مولد (Generative Deep Learning)
  • 81. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 82. مدل‌های مبتنی بر واکد خودکار متغیر (VAEs)
  • 83. کاربرد مدل‌های مولد در تولید محتوا
  • 84. پردازش سیگنال با یادگیری ماشین
  • 85. تحلیل سری‌های زمانی با یادگیری ماشین
  • 86. یادگیری ماشین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 87. مبانی یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌ها
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 90. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 91. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
  • 92. معماری‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 93. کاربرد ترنسفورمرها در NLP و بینایی ماشین
  • 94. مدل‌های زبانی پیش‌پردازش شده (Pre-trained Language Models)
  • 95. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 96. یادگیری ماشین توضیحی (Explainable AI - XAI)
  • 97. ابزارها و روش‌های XAI
  • 98. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های XAI
  • 99. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی یادگیری ماشین
  • 100. تکنیک‌های مقاوم‌سازی مدل‌ها در برابر حملات

📚 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.