اکسپرس 24
کتاب جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های حسگر

کتاب جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های حسگر

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری بهینه‌سازی داده‌های حسگر سیستم‌های هوشمند نظریه بازی‌ها هوش مصنوعی یادگیری از داده یادگیری تقویتی چندعامله 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 جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های حسگر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری از داده‌های حسگر
  • 2. انواع داده‌های حسگر و ویژگی‌های آن‌ها
  • 3. مفاهیم پایه در پردازش سیگنال حسگر
  • 4. فیلتر کردن داده‌های حسگر: روش‌های پایه
  • 5. حذف نویز از داده‌های حسگر با فیلترهای میانگین
  • 6. فیلترهای میانه برای داده‌های حسگر
  • 7. فیلترهای گوسی و کاربرد آن‌ها
  • 8. پیش‌پردازش داده‌های حسگر: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 9. اهمیت نرمال‌سازی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. روش‌های مختلف نرمال‌سازی داده‌های حسگر
  • 11. استانداردسازی داده‌ها برای توزیع نرمال
  • 12. کاهش ابعاد در داده‌های حسگر: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 13. کاربرد PCA در فشرده‌سازی داده‌های حسگر
  • 14. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA) برای جداسازی منابع
  • 15. روش‌های دیگر کاهش ابعاد: t-SNE
  • 16. انتخاب ویژگی در داده‌های حسگر
  • 17. روش‌های مبتنی بر فیلتر برای انتخاب ویژگی
  • 18. روش‌های مبتنی بر Wrapper برای انتخاب ویژگی
  • 19. روش‌های ترکیبی انتخاب ویژگی
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای داده‌های حسگر
  • 21. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 22. یادگیری نظارت شده: طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 23. مدل‌های طبقه‌بندی خطی: رگرسیون لجستیک
  • 24. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 25. درختان تصمیم برای طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 26. جنگل‌های تصادفی برای داده‌های حسگر
  • 27. مدل‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 28. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 29. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی داده‌های حسگر
  • 30. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 31. روش‌های ارزیابی خوشه‌بندی
  • 32. یادگیری تقویتی و کاربرد آن در سیستم‌های حسگر
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 34. نورون‌های مصنوعی و لایه‌های شبکه‌های عصبی
  • 35. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 36. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های فضایی-زمانی
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های دنباله‌ای
  • 39. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 40. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 41. مدل‌های پیشرفته شبکه عصبی برای داده‌های حسگر
  • 42. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش داده‌های حسگر
  • 43. یادگیری عمیق (Deep Learning) و معماری‌های آن
  • 44. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص فعالیت انسان
  • 45. تشخیص ناهنجاری با استفاده از داده‌های حسگر
  • 46. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر داده‌های حسگر
  • 47. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های متنی حسگر
  • 48. استخراج اطلاعات از داده‌های حسگر
  • 49. تجسم داده‌های حسگر
  • 50. ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای یادگیری از داده‌های حسگر (پایتون)
  • 51. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 52. کتابخانه Pandas برای پردازش داده‌ها
  • 53. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 54. کتابخانه TensorFlow و Keras برای یادگیری عمیق
  • 55. کتابخانه PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی، F1-score)
  • 58. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون (MSE، MAE، R-squared)
  • 59. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 60. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
  • 61. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 62. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 63. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 64. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های حسگر
  • 65. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 66. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
  • 67. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) در سیستم‌های حسگر
  • 68. معماری سیستم‌های پردازش داده‌های حسگر
  • 69. سیستم‌های توزیع شده برای پردازش داده‌های حسگر
  • 70. پردازش بلادرنگ (Real-time processing) داده‌های حسگر
  • 71. اینترنت اشیاء (IoT) و نقش آن در جمع‌آوری داده‌های حسگر
  • 72. پلتفرم‌های اینترنت اشیاء
  • 73. تحلیل داده‌های حسگر در محیط‌های صنعتی (Industry 4.0)
  • 74. کاربرد داده‌های حسگر در سلامت دیجیتال
  • 75. مانیتورینگ سلامت با استفاده از پوشیدنی‌ها
  • 76. تحلیل داده‌های حسگر در حمل و نقل هوشمند
  • 77. سیستم‌های ناوبری مبتنی بر حسگر
  • 78. تحلیل داده‌های حسگر در ساختمان‌های هوشمند
  • 79. بهینه‌سازی مصرف انرژی با داده‌های حسگر
  • 80. تحلیل داده‌های حسگر در کشاورزی هوشمند
  • 81. مدیریت منابع با استفاده از داده‌های حسگر
  • 82. مقایسه رویکردهای مختلف یادگیری ماشین برای مسائل خاص حسگر
  • 83. بهینه‌سازی مدل‌ها برای منابع محاسباتی محدود
  • 84. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص عیوب و پیش‌بینی خرابی
  • 85. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با داده‌های حسگر
  • 86. چالش‌های آینده در یادگیری از داده‌های حسگر
  • 87. نوآوری در معماری‌های یادگیری عمیق برای حسگرها
  • 88. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای داده‌های حسگر
  • 89. یادگیری مداوم (Continual Learning) برای داده‌های حسگر
  • 90. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های یادگیری حسگر
  • 91. ارتباط با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 92. مبانی ریاضیات مورد نیاز برای یادگیری از داده‌های حسگر (جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و احتمالات)
  • 93. کاربرد آمار و احتمالات در تحلیل داده‌های حسگر
  • 94. مبانی احتمال و توزیع‌های آماری
  • 95. استنباط آماری و آزمون فرض
  • 96. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی و کاربرد آن در یادگیری ماشین
  • 97. بهینه‌سازی محدب (Convex Optimization)
  • 98. روش‌های بهینه‌سازی گرادیان نزولی (Gradient Descent)
  • 99. انتشار به عقب (Backpropagation) به عنوان یک الگوریتم بهینه‌سازی
  • 100. مروری بر مفاهیم یادگیری عمیق پیشرفته

📚 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.