اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین کاربردی: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در صنعت و پژوهش

کتاب یادگیری ماشین کاربردی: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در صنعت و پژوهش

تگ‌ها: الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش داده پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند تحلیل داده‌های هوشمند علم داده علوم رایانه هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین 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 یادگیری ماشین کاربردی: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 2. کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی
  • 3. محیط توسعه Python و Jupyter Notebook
  • 4. آشنایی با NumPy
  • 5. کار با Scikit-learn
  • 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. تحلیل و مصورسازی داده‌ها
  • 8. مبانی یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 9. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 10. رگرسیون چندمتغیره
  • 11. تابع هزینه و گرادیان نزولی (Gradient Descent)
  • 12. مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 13. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 14. رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
  • 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 16. بیش‌برازش و کم‌برازش (Overfitting & Underfitting)
  • 17. Regularization و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 18. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 19. طبقه‌بندی دودویی (Binary Classification)
  • 20. طبقه‌بندی چندکلاسه (Multi-class Classification)
  • 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. تقسیم داده به آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 23. بهترین روش‌های توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Neural Networks)
  • 25. TensorFlow
  • 26. آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 27. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 28. انتشار رو به جلو و پس‌انتشار خطا (Forward & Backpropagation)
  • 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 30. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 31. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 32. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 33. Boosting و مدل‌های Ensemble
  • 34. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 35. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 36. الگوریتم K-Means Clustering
  • 37. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 38. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)
  • 39. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 40. Collaborative Filtering
  • 41. Content-Based Recommendation
  • 42. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 44. مفاهیم عامل، محیط و پاداش
  • 45. توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 46. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. بهینه‌سازی و بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 48. مدیریت خطا و تحلیل نتایج مدل
  • 49. توسعه پروژه‌های کاربردی یادگیری ماشین
  • 50. اخلاق در هوش مصنوعی (AI Ethics)
  • 51. هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
  • 52. بهترین شیوه‌های پیاده‌سازی مدل‌های ML
  • 53. ساخت پروژه‌های واقعی با Python
  • 54. طراحی راهکارهای مبتنی بر یادگیری ماشین

📚 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.