اکسپرس 24
کتاب جامع یادگیری ماشین: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنایع ایران

کتاب جامع یادگیری ماشین: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنایع ایران

تگ‌ها: Data Science Machine Learning الگوریتم‌های هوشمند پردازش داده‌ها تحلیل پیش‌بینانه علوم داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی در صنعت یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 جامع یادگیری ماشین: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنایع ایران

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی ریاضی و آماری در یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با مفاهیم جبر خطی برای تحلیل داده‌ها
  • 3. کاربرد آمار استنباطی و احتمالات در مدل‌سازی
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال
  • 5. فرآیند استاندارد تحلیل داده (CRISP-DM)
  • 6. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها در محیط‌های صنعتی
  • 7. روش‌های پیش‌پردازش و مدیریت داده‌های مفقود
  • 8. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 10. تحلیل و ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
  • 11. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 12. استفاده از الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 13. آشنایی با درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
  • 14. بهینه‌سازی مدل‌ها با روش‌های هرس کردن درخت
  • 15. مبانی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و کاربرد آن
  • 16. تکنیک‌های کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 17. یادگیری نظارت‌نشده: الگوریتم‌های خوشه‌بندی K-Means
  • 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل چگالی
  • 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 20. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری
  • 21. بهینه‌سازی پارامترها با روش گرادیان کاهشی
  • 22. آشنایی با یادگیری عمیق و معماری‌های پایه
  • 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
  • 25. پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی در صنایع ایران
  • 26. تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی فارسی
  • 27. روش‌های استخراج ویژگی از متن (TF-IDF و Word Embedding)
  • 28. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 29. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 30. روش‌های تقویت مدل (Boosting) و الگوریتم XGBoost
  • 31. کاربرد جنگل‌های تصادفی در مسائل پیچیده
  • 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 33. ملاحظات فقهی و حقوقی در استفاده از داده‌های کاربران
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-Learn
  • 35. کار با کتابخانه Pandas برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 36. تجسم داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
  • 37. معرفی محیط‌های توسعه و ابزارهای استقرار مدل
  • 38. آشنایی با یادگیری تقویتی و کاربردهای صنعتی آن
  • 39. مفاهیم سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی خدمات
  • 40. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای زیرساخت‌های بومی
  • 41. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
  • 42. استقرار مدل‌های پیش‌بینانه در سامانه‌های سازمانی
  • 43. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی و مقابله با حملات خصمانه
  • 44. مطالعه موردی: هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 45. مطالعه موردی: کاربرد یادگیری ماشین در صنعت سلامت و تشخیص پزشکی
  • 46. مطالعه موردی: پیش‌بینی خرابی تجهیزات در صنایع تولیدی
  • 47. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه پیش‌بینانه بومی
  • 48. ارائه و مستندسازی نتایج پروژه‌های داده‌محور

📚 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.