اکسپرس 24
کتاب اصول یادگیری ماشین با پایتون و کاربردهای عملی آن

کتاب اصول یادگیری ماشین با پایتون و کاربردهای عملی آن

تگ‌ها: برنامه نویسی پایتون پایتون داده کاوی علم داده کاربردهای یادگیری ماشین مبانی هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی با پایتون یادگیری ماشین یادگیری ماشین با پایتون

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 اصول یادگیری ماشین با پایتون و کاربردهای عملی آن

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و علوم داده
  • 2. مبانی پایتون برای علم داده
  • 3. ساختارهای داده در پایتون
  • 4. کار با کتابخانه‌های NumPy و Pandas
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت شده
  • 8. رگرسیون خطی
  • 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 10. رگرسیون لجستیک
  • 11. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 12. متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی
  • 13. درختان تصمیم
  • 14. جنگل‌های تصادفی
  • 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 17. خوشه‌بندی K-Means
  • 18. ارزیابی خوشه‌بندی
  • 19. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 20. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 21. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 22. نورون‌های مصنوعی
  • 23. شبکه‌های پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 24. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 25. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 26. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 28. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 31. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 32. توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
  • 33. مدل‌های زبانی آماری
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
  • 35. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 36. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 37. تشخیص اشیاء
  • 38. بخش‌بندی تصویر
  • 39. یادگیری تقویتی مقدماتی
  • 40. عناصر یادگیری تقویتی
  • 41. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 42. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 44. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 45. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 46. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 47. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 48. معماری ترنسفورمر در LLM
  • 49. آموزش و تنظیم دقیق LLM
  • 50. کاربرد LLM در تولید متن
  • 51. کاربرد LLM در خلاصه‌سازی متن
  • 52. کاربرد LLM در ترجمه ماشینی
  • 53. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 54. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 55. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
  • 56. حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی
  • 57. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 58. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 59. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. فیلترینگ مشارکتی
  • 61. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 62. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 64. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در رسانه‌های اجتماعی
  • 65. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 66. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 67. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های بزرگ
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 69. انتقال دانش بین وظایف
  • 70. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 71. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش تصویر
  • 72. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 74. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 75. کاربرد یادگیری فدرال در سلامت
  • 76. کاربرد یادگیری فدرال در دستگاه‌های هوشمند
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارت (Self-Supervised Learning)
  • 78. یادگیری نمایشی (Representation Learning)
  • 79. کاربرد یادگیری خودنظارت در NLP
  • 80. کاربرد یادگیری خودنظارت در بینایی ماشین
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 82. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 83. کاربرد یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 85. یادگیری مشترک وظایف
  • 86. کاربرد یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 88. ترکیب شبکه‌های عصبی عمیق با یادگیری تقویتی
  • 89. الگوریتم‌های Deep RL
  • 90. کاربرد Deep RL در رباتیک پیشرفته
  • 91. کاربرد Deep RL در سیستم‌های خودران
  • 92. مقدمه‌ای بر پردازش ویدئو با یادگیری ماشین
  • 93. استخراج ویژگی از فریم‌های ویدئو
  • 94. تشخیص و ردیابی اشیاء در ویدئو
  • 95. تحلیل احساسات از ویدئو
  • 96. کاربرد یادگیری ماشین در سلامت دیجیتال
  • 97. تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
  • 98. پیش‌بینی روند بیماری
  • 99. تحلیل داده‌های سلامت الکترونیکی
  • 100. مقدمه‌ای بر کاربردهای صنعتی 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.