اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون برای توسعه‌دهندگان ایرانی

کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون برای توسعه‌دهندگان ایرانی

تگ‌ها: آموزش پایتون کاربردی آموزش هوش مصنوعی برنامه نویسی پایتون تحلیل داده با پایتون داده کاوی با پایتون علم داده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یادگیری ماشین با پایتون یادگیری ماشین مقدماتی

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 آموزش جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون برای توسعه‌دهندگان ایرانی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های علمی
  • 3. آشنایی با ساختار داده‌ها در کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
  • 4. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری در پایتون
  • 5. تحلیل داده‌های ساختاریافته با کتابخانه پانداس
  • 6. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های خام از منابع مختلف
  • 7. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
  • 8. مصورسازی داده‌ها و تحلیل اکتشافی با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
  • 9. تجسم الگوهای آماری با کتابخانه سی‌بورن
  • 10. مفاهیم پایه آمار توصیفی در تحلیل داده
  • 11. نحوه مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌های داده‌ها
  • 12. آموزش الگوریتم رگرسیون خطی ساده
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
  • 14. پیاده‌سازی رگرسیون خطی چندگانه در پایتون
  • 15. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
  • 16. روش‌های منظم‌سازی برای بهبود پایداری مدل
  • 17. آشنایی با الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 18. کاربرد توابع فعال‌ساز در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 19. سنجش دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس درهم‌ریختگی
  • 20. مفهوم منحنی‌های دقت و فراخوانی در ارزیابی مدل
  • 21. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای تشخیص الگو
  • 22. درخت‌های تصمیم و نحوه انشعاب در داده‌ها
  • 23. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم با روش‌های هرس کردن
  • 24. روش‌های یادگیری جمعی و جنگل‌های تصادفی
  • 25. مفاهیم پایه در الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
  • 26. استفاده از هسته‌ها در ماشین بردار پشتیبان برای داده‌های غیرخطی
  • 27. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی و الگوریتم کی-میانگین
  • 28. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها در تحلیل داده‌ها
  • 29. الگوریتم‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 30. آموزش کار با مجموعه داده‌های استاندارد برای تمرین
  • 31. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 32. توابع هزینه و بهینه‌سازی با گرادیان کاهشی
  • 33. آشنایی با کتابخانه سایکیت-لرن برای پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 34. خط لوله‌های پردازش داده در پایتون
  • 35. اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از صحت مدل
  • 36. تنظیم فراپارامترها جهت بهبود عملکرد مدل
  • 37. تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 38. تحلیل سری‌های زمانی با پایتون
  • 39. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا و بازار
  • 40. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه الگوریتم‌ها
  • 41. رعایت حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
  • 42. بررسی محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای واقعی
  • 43. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده
  • 44. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
  • 45. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
  • 46. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل داده بومی
  • 47. اصول امنیت در کار با داده‌های حساس و پایگاه‌های داده
  • 48. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های سنگین
  • 49. نقش هوش مصنوعی در توسعه خدمات الکترونیک ملی
  • 50. مسیرهای پیشرفت و یادگیری عمیق در آینده شغلی

📚 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.