کتاب جامع کاربرد ریاضیات در تحلیل داده و مدل‌سازی هوشمند

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 کاربرد ریاضیات در تحلیل داده و مدل‌سازی هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: مبانی ریاضی در هوش مصنوعی و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مجموعه‌شناسی و نظریه اعداد در تحلیل داده
  • 2. جبر خطی کاربردی و عملیات بر روی ماتریس‌ها
  • 3. فضاهای برداری و کاربرد آن‌ها در نمایش داده‌ها
  • 4. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در کاهش ابعاد داده
  • 5. تجزیه مقادیر منفرد و کاربرد آن در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 6. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال در بهینه‌سازی
  • 7. مشتقات جزئی و گرادیان در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 8. توابع محدب و نقش آن‌ها در همگرایی الگوریتم‌ها
  • 9. مبانی احتمالات و متغیرهای تصادفی در تحلیل داده
  • 10. توزیع‌های احتمالی گسسته و کاربرد در مدل‌سازی
  • 11. توزیع‌های احتمالی پیوسته و توزیع نرمال
  • 12. قضیه حد مرکزی و کاربرد آن در استنباط آماری
  • 13. آمار توصیفی و شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
  • 14. نمونه‌گیری و تخمین پارامترهای آماری
  • 15. آزمون فرض آماری و تحلیل‌های معناداری
  • 16. تحلیل رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 17. روش حداقل مربعات در برازش مدل‌های داده‌ای
  • 18. استنباط بیزی و کاربرد احتمالات شرطی در پیش‌بینی
  • 19. روش‌های بهینه‌سازی عددی و الگوریتم گرادیان کاهشی
  • 20. مبانی نظریه اطلاعات و آنتروپی در انتخاب ویژگی
  • 21. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 22. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و روش‌های مبتنی بر فاصله
  • 23. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای شبکه‌های عصبی
  • 24. کاربرد ماتریس‌های کوواریانس در تحلیل همبستگی داده‌ها
  • 25. توابع زیان و نقش آن‌ها در ارزیابی دقت مدل‌ها
  • 26. مبانی جبر بولی و منطق ریاضی در سیستم‌های هوشمند
  • 27. تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌های پیش‌بینی
  • 28. روش‌های بازنمایی داده‌ها در فضای اقلیدسی
  • 29. کاربرد ریاضیات در تحلیل خوشه‌های داده‌های بزرگ
  • 30. اصول مدل‌سازی ریاضی برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 31. توابع فعال‌سازی و نقش ریاضیاتی آن‌ها در هوش مصنوعی
  • 32. مبانی تئوری گراف و تحلیل شبکه‌های داده‌ای
  • 33. بهینه‌سازی مقید و ضرایب لاگرانژ در مدل‌سازی
  • 34. کاربرد جبر خطی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. مفاهیم ماتریس‌های تنک و کارایی محاسباتی
  • 36. مدل‌های احتمالی گرافیکی در تحلیل داده‌های پیچیده
  • 37. روش‌های تخمین حداکثر درست‌نمایی در آمار کاربردی
  • 38. تحلیل مؤلفه‌های مستقل و جداسازی سیگنال‌ها
  • 39. مبانی نظریه بازی‌ها در مدل‌سازی رفتار داده‌ها
  • 40. شبیه‌سازی مونت‌کارلو و کاربرد آن در تحلیل عدم قطعیت
  • 41. رگرسیون لجستیک و توابع سیگموئید
  • 42. معیارهای ارزیابی مدل و ماتریس درهم‌ریختگی
  • 43. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 44. تحلیل حساسیت و پایداری مدل‌های ریاضی
  • 45. کاربرد هندسه محاسباتی در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 46. مبانی محاسبات ماتریسی در کتابخانه‌های هوش مصنوعی
  • 47. اصول ریاضی در یادگیری تقویتی و فرآیندهای مارکوف
  • 48. توابع هسته و کاربرد آن‌ها در ماشین بردار پشتیبان
  • 49. مدل‌های ترکیبی گوسی و الگوریتم انتظارسازی-بیشینه‌سازی
  • 50. تحلیل مؤلفه‌های اساسی در داده‌های با ابعاد بالا
  • 51. توابع فاصله و تشابه در تحلیل داده‌های غیرساختارمند
  • 52. بهینه‌سازی محدب در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 53. مفاهیم آنالیز داده‌های تابعی
  • 54. کاربرد نظریه کدگذاری در فشرده‌سازی و انتقال داده‌ها
  • 55. روش‌های عددی برای حل معادلات دیفرانسیل در داده‌کاوی
  • 56. مبانی نظریه یادگیری آماری و تعمیم‌پذیری
  • 57. کاربرد جبر خطی در پردازش تصاویر دیجیتال
  • 58. اصول ریاضی در تحلیل داده‌های متن‌محور
  • 59. تکنیک‌های تقریب تابع در مدل‌سازی هوشمند
  • 60. نکات اخلاقی و انضباطی در تحلیل داده‌های کلان و حریم خصوصی

📚 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.