کتاب استانداردسازی و کیفیت‌سنجی داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوشمند

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 استانداردسازی و کیفیت‌سنجی داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

🎓 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 استانداردسازی داده‌ها در هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت کیفیت داده‌ها در آموزش مدل‌های هوشمند
  • 3. انواع داده‌ها و ساختارهای متداول در آموزش مدل‌ها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و حذف داده‌های پرت
  • 5. مدیریت داده‌های گمشده: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 6. استانداردسازی مقیاس ویژگی‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 7. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای: One-Hot Encoding و Label Encoding
  • 8. مهندسی ویژگی: ایجاد و انتخاب ویژگی‌های مؤثر
  • 9. بررسی توزیع داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 10. روش‌های نمونه‌گیری داده‌ها: تصادفی، طبقه‌ای و…
  • 11. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین نظارت شده
  • 12. انواع مسائل در یادگیری ماشین نظارت شده (رگرسیون و طبقه‌بندی)
  • 13. آموزش مدل‌های خطی برای رگرسیون
  • 14. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MSE، RMSE، MAE، R2
  • 15. آموزش مدل‌های خطی برای طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 16. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. کاربرد SVM در مسائل طبقه‌بندی
  • 18. درختان تصمیم: ساختار و اصول
  • 19. آموزش و ارزیابی مدل‌های درخت تصمیم
  • 20. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی (Random Forest)
  • 21. کاربرد جنگل‌های تصادفی در طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 22. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 23. معرفی الگوریتم XGBoost
  • 24. کاربرد XGBoost در مسائل پیچیده
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 26. خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
  • 27. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 28. کاهش ابعاد: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 29. کاربرد PCA در پیش‌پردازش و بصری‌سازی داده‌ها
  • 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 31. ساختار لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 32. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 33. آموزش شبکه‌های عصبی: انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 34. بهینه‌سازها در آموزش شبکه‌های عصبی: SGD، Adam، RMSprop
  • 35. تنظیم ابرپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 37. کاربرد CNN در پردازش تصاویر
  • 38. معماری‌های معروف CNN: LeNet، AlexNet، VGG
  • 39. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. کاربرد RNN در پردازش توالی‌ها و زبان طبیعی
  • 41. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 42. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. توکنایزیشن و نرمال‌سازی متن
  • 44. مدل‌سازی زبان: N-gram و Word Embeddings
  • 45. کاربرد Word Embeddings: Word2Vec، GloVe
  • 46. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 47. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention)
  • 48. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 49. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد
  • 52. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 53. کاربرد GANs در تولید داده
  • 54. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 55. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصویر
  • 56. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
  • 57. قوانین وابستگی (Association Rules) و الگوریتم Apriori
  • 58. کاربرد قوانین وابستگی در تحلیل سبد خرید
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 60. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 61. تقسیم‌بندی معنایی تصاویر
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در پردازش صوت
  • 63. تشخیص گفتار
  • 64. تولید صوت
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 66. کاربرد یادگیری انتقالی در مسائل مختلف
  • 67. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 68. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 69. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 70. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 71. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در هوش مصنوعی
  • 72. ارزیابی کیفیت داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوشمند
  • 73. استانداردهای داده‌ای در سیستم‌های آموزشی
  • 74. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 75. مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 76. بصری‌سازی داده‌ها و گزارش‌دهی
  • 77. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
  • 78. طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 79. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 80. پیش‌بینی روندهای آینده با مدل‌های سری زمانی
  • 81. کاربرد مدل‌های سری زمانی در آموزش
  • 82. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 83. مفاهیم و چالش‌های داده‌های حجیم
  • 84. ابزارها و پلتفرم‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 85. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 86. انواع پایگاه‌های داده NoSQL
  • 87. کاربرد پایگاه‌های داده NoSQL در هوش مصنوعی
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
  • 89. پردازش و تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 90. کاربرد داده‌های مکانی-زمانی در آموزش
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
  • 92. ترکیب داده‌های متنی، تصویری و صوتی
  • 93. مدل‌های یادگیری چندوجهی
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 95. انتخاب داده‌های نماینده برای برچسب‌گذاری
  • 96. کاربرد یادگیری فعال در کاهش هزینه برچسب‌گذاری
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 98. استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 99. تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری با داده‌های محدود (Few-Shot Learning)

📚 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.