کتاب پیاده‌سازی کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در محیط توسعه جاوا (Java)

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 پیاده‌سازی کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در محیط توسعه جاوا (Java)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با زبان‌های برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری محیط توسعه جاوا برای هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد یادگیری ماشین در اکوسیستم جاوا
  • 3. مدیریت داده‌ها و ساختارهای داده در جاوا برای تحلیل‌های آماری
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌ها با زبان جاوا
  • 5. آشنایی با کتابخانه Weka و کاربردهای آن در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 6. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده در محیط جاوا
  • 7. الگوریتم‌های رگرسیون چندگانه و ارزیابی خطا در مدل‌های پیش‌بینی
  • 8. مفاهیم طبقه‌بندی و پیاده‌سازی الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه
  • 9. درخت‌های تصمیم و پیاده‌سازی منطق تصمیم‌گیری در جاوا
  • 10. تحلیل خوشه‌بندی با الگوریتم K-means در محیط شیءگرا
  • 11. کاربرد الگوریتم‌های بیز ساده در سیستم‌های طبقه‌بندی متن
  • 12. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در پردازش‌های سنگین یادگیری ماشین
  • 13. آشنایی با کتابخانه Deeplearning4j برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 14. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه در محیط جاوا
  • 15. مبانی یادگیری نظارت‌نشده و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 16. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل‌های یادگیری
  • 17. استفاده از الگوریتم‌های جنگل تصادفی برای بهبود دقت مدل
  • 18. پیاده‌سازی ماشین بردار پشتیبان در جاوا برای داده‌های طبقه‌بندی‌شده
  • 19. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندها
  • 20. معرفی کتابخانه MOA برای یادگیری ماشین از جریان داده‌های زنده
  • 21. مبانی یادگیری تقویت‌شده و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند ساده
  • 22. تکنیک‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. استفاده از Java Stream API در پردازش موازی داده‌های حجیم
  • 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 25. معماری سیستم‌های توصیه گر بر پایه یادگیری ماشین در جاوا
  • 26. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای خط فرمان جاوا
  • 27. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در داده‌های امنیتی
  • 28. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای دقت، فراخوانی و F1-Score
  • 29. مبانی پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن با کتابخانه OpenNLP
  • 30. استخراج ویژگی از متون فارسی و انگلیسی در جاوا
  • 31. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو
  • 32. طراحی رابط کاربری برای نمایش نتایج تحلیل‌های هوشمند
  • 33. مستندسازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های سازمانی
  • 34. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 35. مقیاس‌پذیری مدل‌های جاوا در محیط‌های پردازش ابری
  • 36. استفاده از کتابخانه ND4J برای عملیات ریاضی بردارها و ماتریس‌ها
  • 37. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین با Maven و Gradle
  • 38. بررسی مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های جاوا
  • 39. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
  • 40. توسعه سیستم‌های خبره با استفاده از منطق فازی و یادگیری ماشین
  • 41. نحوه تعامل جاوا با مدل‌های پایتون در محیط‌های ترکیبی
  • 42. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و بازآموزی خودکار
  • 43. اصول اخلاقی در طراحی الگوریتم‌های هوش مصنوعی و شفافیت مدل‌ها

📚 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.