اکسپرس 24
کتاب مبانی نظری یادگیری ماشین: نتایج یادگیری برای یادگیرنده‌های سازگار

کتاب مبانی نظری یادگیری ماشین: نتایج یادگیری برای یادگیرنده‌های سازگار

تگ‌ها: الگوریتم های یادگیری علوم کامپیوتر ماشین لرنینگ مبانی یادگیری ماشین مدل سازی داده نتایج یادگیری هوش مصنوعی یادگیرندگان سازگار 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 مبانی نظری یادگیری ماشین: نتایج یادگیری برای یادگیرنده‌های سازگار

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نظریه یادگیری ماشین
  • 2. مفهوم یادگیری سازگار
  • 3. تعریف یادگیرنده سازگار
  • 4. فضای فرضیه
  • 5. اندازه مجموعه داده
  • 6. کران بالا برای خطای یادگیری
  • 7. کران پایین برای خطای یادگیری
  • 8. پیچیدگی مدل
  • 9. کلاس‌های یادگیری
  • 10. یادگیری احتمالی
  • 11. خطای آماری
  • 12. خطای سرمایه‌گذاری
  • 13. تضمین‌های یادگیری
  • 14. یادگیری تطبیقی
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری
  • 16. نظریه VC
  • 17. ابعاد VC
  • 18. ارتباط ابعاد VC با پیچیدگی
  • 19. کران‌های مبتنی بر ابعاد VC
  • 20. یادگیری در حضور نویز
  • 21. مدل‌های نویزدار
  • 22. یادگیری با داده‌های برچسب‌دار
  • 23. یادگیری با داده‌های بدون برچسب
  • 24. یادگیری تقویتی
  • 25. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 26. یادگیری انتقالی
  • 27. یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 28. مدل‌های تابعی
  • 29. مدل‌های آماری
  • 30. مدل‌های احتمالی
  • 31. مدل‌های گرافیکی
  • 32. شبکه‌های عصبی
  • 33. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 34. یادگیری عمیق
  • 35. الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 36. نزول گرادیان
  • 37. نزول گرادیان تصادفی
  • 38. بهینه‌سازی مبتنی بر گشتاور
  • 39. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 40. تنظیم‌گرهای مدل
  • 41. تنظیم‌گرهای L1 و L2
  • 42. تنظیم‌گرهای زودرس
  • 43. تنظیم‌گرهای مبتنی بر Dropout
  • 44. ارزیابی مدل
  • 45. اعتبارسنجی متقابل
  • 46. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 47. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 48. متریک‌های ارزیابی
  • 49. دقت (Accuracy)
  • 50. صحت (Precision)
  • 51. بازیابی (Recall)
  • 52. امتیاز F1
  • 53. منحنی ROC
  • 54. منحنی AUC
  • 55. تحلیل خطا
  • 56. کاهش ابعاد
  • 57. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 58. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 59. تکنیک‌های کاهش ابعاد خطی
  • 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 61. یادگیری ویژگی
  • 62. استخراج ویژگی
  • 63. انتخاب ویژگی
  • 64. یادگیری خودکار ویژگی
  • 65. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 66. مدل‌های زبانی
  • 67. مدل‌های آماری زبان
  • 68. مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی برای NLP
  • 69. یادگیری عمیق برای NLP
  • 70. ترجمه ماشینی
  • 71. تحلیل احساسات
  • 72. خلاصه‌سازی متن
  • 73. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده
  • 74. بینایی ماشین
  • 75. پردازش تصویر
  • 76. تشخیص اشیاء
  • 77. طبقه‌بندی تصاویر
  • 78. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 79. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 80. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 81. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 82. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 83. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 84. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 85. امنیت و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 86. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 87. آینده هوش مصنوعی
  • 88. هوش مصنوعی عمومی
  • 89. همزیستی انسان و هوش مصنوعی
  • 90. یادگیری ماشینی در ایران
  • 91. کاربرد یادگیری ماشینی در صنایع ایران
  • 92. چالش‌های یادگیری ماشینی در ایران
  • 93. فرصت‌های یادگیری ماشینی در ایران
  • 94. مسائل شرعی در یادگیری ماشینی
  • 95. قوانین و مقررات هوش مصنوعی در ایران
  • 96. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 97. نوآوری در یادگیری ماشینی
  • 98. یادگیری ماشینی برای حل مسائل اجتماعی
  • 99. یادگیری ماشینی در پزشکی
  • 100. یادگیری ماشینی در کشاورزی

📚 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.