کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی 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. مبانی یادگیری ماشین برای مهندسی
  • 2. مقدمه‌ای بر چرخه حیات سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌ها
  • 4. مهندسی ویژگی: اصول و تکنیک‌ها
  • 5. انتخاب مدل: معیارهای ارزیابی و روش‌ها
  • 6. آموزش مدل‌ها: الگوریتم‌ها و پارامترها
  • 7. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 8. استقرار مدل: استراتژی‌ها و معماری‌ها
  • 9. مانیتورینگ عملکرد مدل پس از استقرار
  • 10. مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)
  • 11. معماری‌های سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 12. پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 13. ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 14. استانداردسازی و مدیریت مصنوعات مدل
  • 15. نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
  • 16. خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 17. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Tracking)
  • 18. استقرار مدل به صورت سرویس (Model Serving)
  • 19. APIهای یادگیری ماشین و ارتباط با سیستم‌ها
  • 20. استقرار مدل‌های دسته‌ای (Batch Inference)
  • 21. استقرار مدل‌های بلادرنگ (Real-time Inference)
  • 22. استراتژی‌های A/B تست برای مدل‌ها
  • 23. مانیتورینگ انحراف داده (Data Drift)
  • 24. مانیتورینگ انحراف مدل (Model Drift)
  • 25. بازآموزی مدل‌ها و به‌روزرسانی خودکار
  • 26. مدیریت زیرساخت برای MLOps
  • 27. خدمات ابری برای یادگیری ماشین
  • 28. ابزارهای متن‌باز برای MLOps
  • 29. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 30. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 31. مسئولیت‌پذیری و شفافیت مدل‌ها
  • 32. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 33. مدیریت ریسک در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 34. ارزیابی هزینه و فایده سیستم‌های ML
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد و سرعت مدل‌ها
  • 36. فشرده‌سازی مدل‌ها برای استقرار
  • 37. کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 38. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 39. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 40. مدل‌های پایه (Foundation Models)
  • 41. کاربرد مدل‌های پایه در مهندسی ML
  • 42. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 43. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل
  • 44. ارزیابی عادلانه مدل‌ها (Fairness)
  • 45. کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 46. سیستم‌های توصیه‌گر: مبانی
  • 47. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
  • 48. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 49. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 50. مدل‌های ترکیبی برای توصیه‌گرها
  • 51. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. پردازش زبان طبیعی (NLP): مقدمات
  • 53. مدل‌های زبانی و نمایش متن
  • 54. استخراج ویژگی از متن
  • 55. طبقه‌بندی متن
  • 56. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 57. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 58. ترجمه ماشینی
  • 59. تولید متن
  • 60. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 61. یادگیری عمیق برای NLP
  • 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 63. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
  • 65. معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 66. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
  • 67. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در وظایف NLP
  • 68. بینایی ماشین (Computer Vision): مقدمات
  • 69. پردازش و نمایش تصاویر
  • 70. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 71. تشخیص اشیاء
  • 72. دسته‌بندی تصاویر
  • 73. تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 74. تشخیص چهره
  • 75. تولید تصویر
  • 76. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 77. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 78. معماری‌های پیشرفته CNN
  • 79. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مبانی
  • 80. عناصر یادگیری تقویتی
  • 81. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 83. مدیریت سیستم‌های توزیع‌شده برای ML
  • 84. استقرار مدل‌ها در محیط‌های ابری
  • 85. استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 86. هماهنگ‌سازی مدل‌ها و داده‌ها
  • 87. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های ML
  • 88. مستندسازی سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 89. اصول مهندسی نرم‌افزار در MLOps
  • 90. فرهنگ سازمانی برای MLOps
  • 91. آینده مهندسی یادگیری ماشین
  • 92. نوآوری در معماری‌های ML
  • 93. یادگیری ماشین قابل توضیح و اخلاقی
  • 94. سیستم‌های ML خودکار و هوشمند
  • 95. نکات کلیدی در پیاده‌سازی موفق سیستم‌های ML

📚 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.