اکسپرس 24
کتاب کشف ناهنجاری در داده‌های سازمانی با یادگیری عمیق

کتاب کشف ناهنجاری در داده‌های سازمانی با یادگیری عمیق

تگ‌ها: پیش‌بینی تحلیل داده تشخیص خطا داده‌کاوی داده‌های سازمانی کشف ناهنجاری هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 کشف ناهنجاری در داده‌های سازمانی با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کشف ناهنجاری در داده‌های سازمانی
  • 2. اهمیت کشف ناهنجاری در محیط‌های سازمانی
  • 3. تعریف ناهنجاری و انواع آن در داده‌ها
  • 4. چالش‌های کشف ناهنجاری در داده‌های بزرگ
  • 5. مروری بر روش‌های سنتی کشف ناهنجاری
  • 6. محدودیت‌های روش‌های آماری کلاسیک
  • 7. معرفی یادگیری عمیق برای کشف ناهنجاری
  • 8. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 9. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 10. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 11. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 12. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با نظارت (Supervised Learning)
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 15. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 16. نقش یادگیری بدون نظارت در کشف ناهنجاری
  • 17. معرفی اتوانکودرها (Autoencoders)
  • 18. ساختار اتوانکودر پایه
  • 19. آموزش اتوانکودر برای فشرده‌سازی داده
  • 20. خطای بازسازی (Reconstruction Error) به عنوان معیار ناهنجاری
  • 21. اتوانکودرهای عمیق (Deep Autoencoders)
  • 22. پیاده‌سازی اتوانکودرها با کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 23. تنظیم پارامترهای اتوانکودر
  • 24. معیارهای ارزیابی مدل‌های کشف ناهنجاری
  • 25. دقت (Accuracy)، صحت (Precision) و بازخوانی (Recall)
  • 26. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 27. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 28. محدودیت‌های RNN های ساده
  • 29. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 30. کاربرد LSTM در داده‌های سری زمانی
  • 31. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (GRU)
  • 32. مقایسه LSTM و GRU
  • 33. کشف ناهنجاری در داده‌های سری زمانی با RNN ها
  • 34. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 35. مدل‌سازی روند و فصلی بودن در سری‌های زمانی
  • 36. استفاده از LSTM برای پیش‌بینی و تشخیص ناهنجاری
  • 37. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN)
  • 38. کاربرد CNN در پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 39. CNN برای کشف ناهنجاری در تصاویر (کاربرد ضمنی)
  • 40. CNN برای استخراج ویژگی از داده‌های متنی
  • 41. استفاده از CNN در ترکیب با اتوانکودرها
  • 42. معرفی شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks - GAN)
  • 43. معماری GAN: مولد و ممیز
  • 44. آموزش GAN ها
  • 45. کاربرد GAN در تولید داده‌های مصنوعی
  • 46. GAN ها برای کشف ناهنجاری
  • 47. روش‌های پیشرفته اتوانکودر
  • 48. اتوانکودرهای تغذیه‌ای (Denoising Autoencoders)
  • 49. اتوانکودرهای تکراری (Recurrent Autoencoders)
  • 50. اتوانکودرهای واریانس‌گرا (Variational Autoencoders - VAE)
  • 51. کاربرد VAE در مدل‌سازی توزیع داده
  • 52. استفاده از VAE برای کشف ناهنجاری
  • 53. روش‌های ترکیبی یادگیری عمیق
  • 54. ترکیب CNN و LSTM برای کشف ناهنجاری
  • 55. ترکیب اتوانکودر و LSTM
  • 56. ترکیب GAN و اتوانکودر
  • 57. کشف ناهنجاری در داده‌های متنی
  • 58. پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 59. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 60. استفاده از Word Embeddings (مانند Word2Vec, GloVe)
  • 61. کشف ناهنجاری در نظرات کاربران
  • 62. کشف ناهنجاری در گزارشات امنیتی
  • 63. کشف ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 64. شناسایی تراکنش‌های مشکوک
  • 65. پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 66. کشف ناهنجاری در داده‌های صنعتی
  • 67. تشخیص خرابی تجهیزات
  • 68. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 69. کشف ناهنجاری در داده‌های سلامت
  • 70. تشخیص بیماری‌ها از طریق داده‌های پزشکی
  • 71. پایش سلامت بیماران
  • 72. کشف ناهنجاری در داده‌های شبکه‌های کامپیوتری
  • 73. شناسایی حملات سایبری
  • 74. مانیتورینگ ترافیک شبکه
  • 75. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های کشف ناهنجاری
  • 76. مراحل عملیاتی‌سازی مدل
  • 77. انتخاب معیارهای مناسب ارزیابی در محیط عملیاتی
  • 78. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف یادگیری عمیق
  • 79. تحلیل حساسیت مدل به پارامترها
  • 80. مدیریت داده‌های نامتوازن در کشف ناهنجاری
  • 81. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Oversampling, Undersampling)
  • 82. استفاده از توابع هزینه مناسب
  • 83. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 84. تکنیک‌های تفسیرپذیری (مانند LIME, SHAP)
  • 85. اهمیت تفسیرپذیری در محیط‌های سازمانی
  • 86. مروری بر چالش‌های عملیاتی در کشف ناهنجاری
  • 87. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 88. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌ها
  • 89. به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها
  • 90. آیندهٔ کشف ناهنجاری با یادگیری عمیق
  • 91. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در کشف ناهنجاری
  • 92. کشف ناهنجاری در داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
  • 93. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای کشف ناهنجاری
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در امنیت سایبری (با تمرکز بر کشف ناهنجاری)
  • 95. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تشخیص نفوذ
  • 96. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل لاگ‌های سیستمی
  • 97. شناسایی رفتار غیرعادی کاربران
  • 98. کشف ناهنجاری در داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 99. پایش دستگاه‌های متصل
  • 100. تشخیص دستگاه‌های مخرب

📚 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.