MAPress
کتاب مبانی هوش مصنوعی: رویکردها و کاربردها

کتاب مبانی هوش مصنوعی: رویکردها و کاربردها

تگ‌ها: AI Machine Learning علوم کامپیوتر کاربردهای هوش مصنوعی مبانی هوش مصنوعی مهندسی نرم افزار هوش مصنوعی هوش مصنوعی چیست 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 مبانی هوش مصنوعی: رویکردها و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و 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. مقدمه ای بر هوش مصنوعی
  • 2. تاریخچه هوش مصنوعی
  • 3. هوش مصنوعی و انسان: مقایسه
  • 4. فلسفه هوش مصنوعی
  • 5. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 6. کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی روزمره
  • 7. هوش مصنوعی و جامعه
  • 8. هوش مصنوعی و آینده شغل ها
  • 9. انواع هوش مصنوعی: محدود و عمومی
  • 10. یادگیری ماشین: تعاریف و مفاهیم
  • 11. یادگیری نظارت شده
  • 12. رگرسیون خطی
  • 13. رگرسیون لجستیک
  • 14. درختان تصمیم
  • 15. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. یادگیری بدون نظارت
  • 17. خوشه بندی (Clustering)
  • 18. K-Means Clustering
  • 19. Hierarchical Clustering
  • 20. Dimensions Reduction
  • 21. Principal Component Analysis (PCA)
  • 22. Factor Analysis
  • 23. Deep Learning: مقدمه
  • 24. شبکه های عصبی مصنوعی
  • 25. ساختار شبکه عصبی
  • 26. توابع فعال سازی
  • 27. پس انتشار خطا (Backpropagation)
  • 28. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 29. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 30. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 31. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 32. شبکه های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 33. شبکه های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
  • 34. یادگیری تقویتی
  • 35. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 36. عامل و محیط
  • 37. پاداش و جریمه
  • 38. سیاست ها و توابع ارزش
  • 39. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 40. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 41. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی ها
  • 42. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. مفاهیم پایه NLP
  • 44. توکن سازی و ریشه یابی
  • 45. مدل های زبانی
  • 46. یادگیری ماشین برای NLP
  • 47. شبکه های عصبی برای NLP
  • 48. ترجمه ماشینی
  • 49. خلاصه سازی متن
  • 50. تحلیل احساسات
  • 51. سیستم های توصیه گر
  • 52. کاربرد سیستم های توصیه گر
  • 53. الگوریتم های فیلترینگ مشترک
  • 54. مبتنی بر محتوا
  • 55. سیستم های توصیه گر ترکیبی
  • 56. هوش مصنوعی در پزشکی
  • 57. تشخیص بیماری با هوش مصنوعی
  • 58. کشف دارو با هوش مصنوعی
  • 59. رباتیک جراحی
  • 60. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 61. کشاورزی دقیق
  • 62. پیش بینی محصولات
  • 63. مدیریت منابع
  • 64. هوش مصنوعی در آموزش
  • 65. شخصی سازی یادگیری
  • 66. ارزیابی خودکار
  • 67. سیستم های کمک آموزشی
  • 68. هوش مصنوعی در مالی
  • 69. تشخیص تقلب
  • 70. مدیریت ریسک
  • 71. معاملات خودکار
  • 72. هوش مصنوعی و امنیت سایبری
  • 73. تشخیص نفوذ
  • 74. شناسایی بدافزار
  • 75. امنیت شبکه
  • 76. چالش های اخلاقی و حقوقی هوش مصنوعی
  • 77. حریم خصوصی داده ها
  • 78. سوگیری در الگوریتم ها
  • 79. مسئولیت پذیری
  • 80. آینده هوش مصنوعی
  • 81. هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی
  • 82. هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 83. همزیستی انسان و هوش مصنوعی
  • 84. ملاحظات فرهنگی در هوش مصنوعی
  • 85. هوش مصنوعی و ارزش های ایرانی-اسلامی
  • 86. کاربردهای سازگار هوش مصنوعی در ایران
  • 87. فناوری های نوظهور و هوش مصنوعی
  • 88. پردازش تصویر با هوش مصنوعی
  • 89. شناخت الگو
  • 90. تحلیل سری های زمانی
  • 91. شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 92. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 93. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
  • 94. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 95. یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-supervised Learning)
  • 96. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 97. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 98. روش های توضیح پذیری
  • 99. کاربرد XAI در حوزه های حساس
  • 100. ملاحظات فنی پیاده سازی هوش مصنوعی

📚 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.