کتاب مهندسی یادگیری ماشین: از مبانی تا پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته

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 مهندسی یادگیری ماشین: از مبانی تا پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته

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. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین
  • 2. مبانی ریاضیات برای یادگیری ماشین
  • 3. جبر خطی در یادگیری ماشین
  • 4. حساب دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری ماشین
  • 5. آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
  • 6. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 7. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 8. مدل‌های یادگیری ماشین: رگرسیون خطی
  • 9. مدل‌های یادگیری ماشین: رگرسیون لجستیک
  • 10. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. درختان تصمیم
  • 13. جنگل‌های تصادفی
  • 14. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 15. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 16. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 17. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 18. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 19. روش‌های تنظیم نرخ یادگیری
  • 20. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 21. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 22. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت، صحت، بازیابی، F1-score
  • 23. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 24. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 25. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 27. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 30. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 31. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 32. توجه (Attention Mechanism)
  • 33. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
  • 34. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 35. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 36. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Deep Q-Networks (DQN)
  • 39. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 40. خوشه‌بندی: K-Means
  • 41. خوشه‌بندی: DBSCAN
  • 42. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. کاهش ابعاد: t-SNE
  • 44. تولید مدل (Generative Models)
  • 45. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 46. کاربرد GANs در تولید تصویر
  • 47. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 48. معماری مدل‌های ترنسفورمر برای LLMs
  • 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
  • 50. کاربرد LLMs در تولید متن و پاسخ به سوالات
  • 51. نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
  • 52. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 53. مدیریت داده در یادگیری ماشین
  • 54. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 55. استقرار مدل‌ها
  • 56. مانیتورینگ مدل‌ها
  • 57. تست مدل‌ها
  • 58. امنیت در یادگیری ماشین
  • 59. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 60. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 61. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 62. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 63. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 64. پیش‌پردازش متن
  • 65. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 66. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 67. ترجمه ماشینی
  • 68. خلاصه‌سازی متن
  • 69. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 72. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 73. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 74. پردازش تصویر (Image Processing)
  • 75. بازشناسی تصویر
  • 76. تشخیص اشیاء
  • 77. تقطیر تصویر (Image Segmentation)
  • 78. تولید تصویر
  • 79. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 80. مبانی بینایی ماشین
  • 81. کاربرد بینایی ماشین در صنعت
  • 82. کاربرد بینایی ماشین در پزشکی
  • 83. کاربرد بینایی ماشین در خودران‌ها
  • 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 85. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 86. تنظیم دقیق مدل‌ها برای وظایف جدید
  • 87. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 88. یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
  • 89. ترکیب مدل‌ها
  • 90. نکات پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 91. مدل‌های سری زمانی
  • 92. یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی
  • 93. یادگیری ماشین در لبه (Edge AI)
  • 94. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های حجیم (Big Data)
  • 95. ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 96. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون
  • 97. مطالعات موردی در مهندسی یادگیری ماشین
  • 98. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 99. طراحی و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین کارآمد
  • 100. بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین

📚 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.