اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با رویکرد حل مسائل داده‌محور

کتاب آموزش کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با رویکرد حل مسائل داده‌محور

تگ‌ها: آموزش هوش مصنوعی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش داده‌ها تحلیل داده داده‌کاوی علم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین کاربردی یادگیری نظارت شده

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 کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با رویکرد حل مسائل داده‌محور

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین در علوم داده
  • 2. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات در محیط‌های نرم‌افزاری
  • 3. مفاهیم آماری و احتمالات کاربردی در تحلیل داده
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
  • 5. کار با کتابخانه‌های استاندارد تحلیل داده و کار با آرایه‌ها
  • 6. پاک‌سازی و مهندسی ویژگی‌ها در مجموعه‌داده‌های خام
  • 7. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی برای درک الگوهای پنهان
  • 8. مفاهیم یادگیری نظارت‌شده و جداسازی داده‌های آموزشی و آزمایشی
  • 9. الگوریتم رگرسیون خطی و کاربردهای آن در پیش‌بینی مقادیر عددی
  • 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با استفاده از معیارهای خطا
  • 11. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی دودویی
  • 12. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. تکنیک‌های تنظیم مدل برای بهبود تعمیم‌پذیری
  • 14. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگان برای طبقه‌بندی داده‌ها
  • 15. درخت‌های تصمیم و مدل‌سازی منطق تصمیم‌گیری
  • 16. الگوریتم‌های گروهی و جنگل تصادفی برای افزایش دقت مدل
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه در داده‌های پیچیده
  • 18. مبانی یادگیری غیرنظارت‌شده و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 19. الگوریتم K-means و کاربردهای آن در بخش‌بندی مشتریان
  • 20. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 21. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 22. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری مدل‌های غیرخطی
  • 23. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌های شبکه
  • 24. مبانی یادگیری عمیق در پردازش تصاویر و متن
  • 25. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
  • 26. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند بر پایه فیلترینگ مشارکتی
  • 27. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در طراحی الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 28. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 29. روش‌های بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 30. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
  • 31. مدیریت خطای داده‌ها و پایش مدل‌های هوشمند
  • 32. کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های صنعتی و کشاورزی
  • 33. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های سنگین
  • 34. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم بر پایه تحلیل داده‌های کلان
  • 35. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. آشنایی با ابزارهای یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 37. تلفیق دانش متخصصان حوزه با الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 38. نقش امنیت داده‌ها در چرخه‌حیات هوش مصنوعی
  • 39. تکنیک‌های بازنمایی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 40. روش‌های برخورد با داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی
  • 41. الگوریتم‌های تقویت گرادیان و کتابخانه‌های مرتبط
  • 42. مفاهیم یادگیری تقویتی در حل مسائل کنترلی ساده
  • 43. ارزیابی اقتصادی و تحلیل سودمندی پروژه‌های داده‌محور
  • 44. تکنیک‌های مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده
  • 45. استفاده از هوش مصنوعی در بهبود بهره‌وری خدمات عمومی
  • 46. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های هوشمند
  • 47. استانداردهای ملی و بین‌المللی در توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی
  • 48. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین کاربردی
  • 49. ارائه و دفاع از نتایج پروژه در چارچوب علمی و اخلاقی

📚 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.