اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون (ویژه کاربردهای صنعتی و پژوهشی)

کتاب آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون (ویژه کاربردهای صنعتی و پژوهشی)

تگ‌ها: Machine Learning آموزش پایتون الگوریتم‌های یادگیری ماشین برنامه‌نویسی پایتون پردازش داده‌ها تحلیل داده‌ها علوم داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین با پایتون

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 طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون (ویژه کاربردهای صنعتی و پژوهشی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین در علوم داده
  • 2. آشنایی با محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های پایه
  • 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای پردازش داده‌های عددی
  • 4. کار با کتابخانه Pandas برای تحلیل و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 5. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn
  • 6. مراحل پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های خام
  • 7. روش‌های مدیریت داده‌های مفقود و مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها
  • 8. تحلیل اکتشافی داده‌ها و استخراج الگوهای اولیه
  • 9. مفاهیم آماری کاربردی در یادگیری ماشین
  • 10. آشنایی با کتابخانه Scikit-Learn و ساختار مدل‌ها
  • 11. مدل‌های رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 12. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای MSE و R-squared
  • 13. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
  • 14. روش‌های تنظیم مدل و جلوگیری از بیش‌برازش با Ridge و Lasso
  • 15. الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس درهم‌ریختگی و F1-score
  • 17. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN) در مسائل طبقه‌بندی
  • 18. درخت‌های تصمیم و معیارهای تقسیم‌بندی داده‌ها
  • 19. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم با هرس کردن
  • 20. الگوریتم جنگل تصادفی و قدرت یادگیری جمعی
  • 21. مبانی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. به‌کارگیری کرنل‌ها در مدل‌های SVM برای داده‌های غیرخطی
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری بدون ناظر و خوشه‌بندی K-Means
  • 24. روش‌های تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها
  • 25. الگوریتم‌های کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 27. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری مدل‌های پیچیده
  • 28. کار با کتابخانه TensorFlow برای پیاده‌سازی مدل‌های عصبی
  • 29. مبانی یادگیری عمیق در پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 30. روش‌های تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 31. استفاده از متد Grid Search برای یافتن بهترین تنظیمات
  • 32. بررسی خط لوله‌های یادگیری ماشین در Scikit-Learn
  • 33. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در صنایع تولیدی
  • 34. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 35. معرفی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا و نگهداری پیش‌گیرانه
  • 36. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 37. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 38. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
  • 39. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
  • 40. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در سیستم‌های با منابع محدود
  • 41. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی
  • 42. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های یادگیری با داده‌های نامتوازن
  • 43. آشنایی با رویکردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 44. بررسی موردی: طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده بر مبنای یادگیری ماشین
  • 45. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
  • 46. ارزیابی و نظارت بر عملکرد مدل در زمان واقعی
  • 47. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 48. آینده یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال کشور
  • 49. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی کاربردی

📚 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.