اکسپرس 24
کتاب جامع ریاضیات کاربردی در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

کتاب جامع ریاضیات کاربردی در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

تگ‌ها: آمار و احتمال بهینه‌سازی ریاضی تحلیل داده جبر خطی ریاضیات کاربردی علوم داده محاسبات عددی هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 جامع ریاضیات کاربردی در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشرفته

موضوع کلی: علوم ریاضی و مهندسی داده

موضوع میانی: مبانی محاسباتی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری مجموعه‌ها و منطق ریاضی در علوم داده
  • 2. ساختار اعداد و جبر خطی مقدماتی در محاسبات عددی
  • 3. بردارها و فضاهای برداری در نمایش داده‌های چندبعدی
  • 4. ماتریس‌ها و عملیات جبری در پردازش داده
  • 5. دترمینان و معکوس ماتریس در کاربردهای مهندسی
  • 6. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در کاهش ابعاد داده
  • 7. تجزیه مقادیر منفرد و کاربرد آن در فشرده‌سازی اطلاعات
  • 8. آنالیز ریاضی و مفهوم حد در توابع چندمتغیره
  • 9. مشتقات جزئی و گرادیان در بهینه‌سازی توابع
  • 10. روش‌های بهینه‌سازی عددی و الگوریتم‌های نزول گرادیان
  • 11. مبانی احتمال و توزیع‌های آماری در مدل‌سازی داده
  • 12. متغیرهای تصادفی و توابع چگالی احتمال
  • 13. امید ریاضی و واریانس در تحلیل توزیع‌های داده
  • 14. قضیه حد مرکزی و استنتاج آماری
  • 15. تخمین‌گرهای آماری و روش حداکثر درست‌نمایی
  • 16. آزمون فرض‌های آماری در ارزیابی مدل‌های داده
  • 17. مبانی جبر بولی و منطق محاسباتی
  • 18. الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی در ساختار داده‌ها
  • 19. پیچیدگی زمانی و تحلیل کارایی الگوریتم‌ها
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش ریاضیات در آن
  • 21. رگرسیون خطی و روش حداقل مربعات خطا
  • 22. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی داده‌ها
  • 23. توابع هزینه و نرخ یادگیری در آموزش مدل‌ها
  • 24. بیش‌برازش و کم‌برازش در یادگیری مدل‌های پیش‌بینی
  • 25. روش‌های منظم‌سازی برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 26. درخت‌های تصمیم و الگوریتم‌های مبتنی بر آن
  • 27. جنگل‌های تصادفی و روش‌های یادگیری جمعی
  • 28. ماشین‌های بردار پشتیبان در جداسازی داده‌ها
  • 29. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 30. توابع فعال‌ساز در لایه‌های شبکه عصبی
  • 31. الگوریتم انتشار معکوس و به‌روزرسانی وزن‌ها
  • 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و ساختار شبکه‌های عصبی
  • 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش تصویر
  • 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 35. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-میانگین
  • 36. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 37. نظریه اطلاعات و مفهوم آنتروپی در انتخاب ویژگی
  • 38. کاربرد جبر خطی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
  • 40. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
  • 41. حفاظت از داده‌های شخصی مطابق با قوانین ملی
  • 42. بهینه‌سازی مدل‌ها برای زیرساخت‌های محاسباتی داخلی
  • 43. آینده هوش مصنوعی و نقش آن در توسعه فناوری‌های بومی
  • 44. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 45. کاربردهای عملی یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های کلان
  • 46. یکپارچه‌سازی مدل‌های ریاضی در سامانه‌های نرم‌افزاری
  • 47. مستندسازی علمی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده
  • 48. روش‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها
  • 49. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی
  • 50. پروژه نهایی تحلیل داده با رویکرد حل مسئله مهندسی

📚 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.