اکسپرس 24
کتاب Typescript برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

کتاب Typescript برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تگ‌ها: AI ML Python TensorFlow TypeScript برنامه نویسی تایپ اسکریپت دوره تخصصی کتابخانه های هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 Typescript برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تایپ اسکریپت (TypeScript)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر TypeScript و کاربرد آن در هوش مصنوعی
  • 2. تنظیم محیط توسعه برای پروژه‌های TypeScript و ML
  • 3. آشنایی با انواع داده (Types) در TypeScript
  • 4. تعریف اینترفیس‌ها (Interfaces) برای مدل‌های داده
  • 5. جنریک‌ها (Generics) در TypeScript و استفاده در الگوریتم‌ها
  • 6. مدیریت خطا و حالت‌های خاص با Union Types
  • 7. کار با آرایه‌ها و تاپل‌ها در پردازش داده
  • 8. توابع پیشرفته و نوع بازگشتی در یادگیری ماشین
  • 9. کلاس‌ها و شی‌گرایی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 10. ماژول‌سازی و سازماندهی کد در پروژه‌های ML
  • 11. کار با کتابخانه TensorFlow.js در TypeScript
  • 12. بارگذاری و پیش‌پردازش داده با TypeScript
  • 13. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با TypeScript
  • 14. شبکه‌های عصبی ساده با TypeScript
  • 15. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در محاسبات عددی
  • 16. استفاده از Promise و Async/Await در پردازش داده
  • 17. کار با APIهای یادگیری ماشین در محیط Node.js
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم K-Means با TypeScript
  • 19. پیش‌بینی سری‌های زمانی با TypeScript
  • 20. مدل‌های طبقه‌بندی با درخت تصمیم در TypeScript
  • 21. استفاده از کتابخانه Math.js برای عملیات ماتریسی
  • 22. مدیریت نسخه‌های مدل و داده با TypeScript
  • 23. تست واحد (Unit Test) برای توابع ML
  • 24. اشکال‌زدایی کدهای TypeScript در پروژه‌های AI
  • 25. بهینه‌سازی عملکرد با TypeScript در یادگیری ماشین
  • 26. پیاده‌سازی شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) ساده
  • 27. کار با داده‌های تصویری و پیش‌پردازش در TypeScript
  • 28. مدل‌های زبانی ساده با TypeScript
  • 29. استفاده از کتابخانه ONNX Runtime در TypeScript
  • 30. پیاده‌سازی الگوریتم Nearest Neighbor
  • 31. پردازش متن و تحلیل احساسات با TypeScript
  • 32. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 33. کار با WebAssembly برای افزایش سرعت در TypeScript
  • 34. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده با TypeScript
  • 35. پیاده‌سازی شبکه عصبی بازگشتی (RNN) ساده
  • 36. استفاده از کتابخانه Brain.js در TypeScript
  • 37. مدیریت پکیج‌ها و وابستگی‌ها در پروژه‌های AI
  • 38. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل (Cross-Validation) در TypeScript
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک با TypeScript
  • 40. کار با داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
  • 41. استفاده از TypeScript در پروژه‌های بینایی ماشین
  • 42. مدیریت خطاهای رایج در محاسبات عددی
  • 43. بهینه‌سازی هیپرپارامترها با TypeScript
  • 44. پیاده‌سازی ماشین بردار پشتیبان (SVM) ساده
  • 45. کار با کتابخانه Synaptic.js در TypeScript
  • 46. تکنیک‌های عادی‌سازی داده (Normalization)
  • 47. مدل‌های ترکیبی (Ensemble) با TypeScript
  • 48. پردازش داده‌های گمشده (Missing Data) در TypeScript
  • 49. استفاده از TypeScript در چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 50. پیاده‌سازی الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 51. مدیریت حافظه پنهان (Cache) در محاسبات ML
  • 52. تکنیک‌های Regularization در TypeScript
  • 53. کار با داده‌های عددی بزرگ در TypeScript
  • 54. پیاده‌سازی شبکه عصبی با یک لایه مخفی
  • 55. استفاده از کتابخانه ML.js در TypeScript
  • 56. مدیریت خطا در پیش‌بینی و ارزیابی مدل
  • 57. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در TypeScript
  • 58. پیاده‌سازی الگوریتم Naive Bayes
  • 59. کار با داده‌های ساختاریافته و جداول
  • 60. استفاده از TypeScript در سرویس‌های ابری ML
  • 61. مدیریت نسخه‌های کد در پروژه‌های تیمی AI
  • 62. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آرایه‌های بزرگ
  • 63. پیاده‌سازی شبکه عصبی با توابع فعال‌سازی مختلف
  • 64. تکنیک‌های Feature Engineering با TypeScript
  • 65. کار با کتابخانه Danfo.js در TypeScript
  • 66. مدیریت فرآیند آموزش و ذخیره checkpointها
  • 67. استفاده از TypeScript در ربات‌های گفتگو (Chatbot) ساده
  • 68. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 69. کار با داده‌های نامتوازن در TypeScript
  • 70. تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 71. مدل‌های مبتنی بر قانون با TypeScript
  • 72. استفاده از TypeScript در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 73. پیاده‌سازی الگوریتم PCA با TypeScript
  • 74. مدیریت لاگ و گزارش‌گیری در پروژه‌های ML
  • 75. تکنیک‌های نمایش داده (Visualization) با TypeScript
  • 76. کار با کتابخانه Plotly.js در TypeScript
  • 77. مدیریت پارامترهای مدل با ساختارهای داده TypeScript
  • 78. پیاده‌سازی الگوریتم Gradient Descent
  • 79. استفاده از TypeScript در پروژه‌های توصیه‌گر
  • 80. مدیریت خطا در آموزش مدل‌های عمیق
  • 81. تکنیک‌های Early Stopping در TypeScript
  • 82. کار با داده‌های چندبعدی در TypeScript
  • 83. پیاده‌سازی شبکه عصبی با Dropout
  • 84. مدیریت وابستگی‌های خارجی در پروژه‌های AI
  • 85. استفاده از TypeScript در پردازش زبان طبیعی
  • 86. مدل‌های مبتنی بر آمار با TypeScript
  • 87. پیاده‌سازی الگوریتم Random Forest
  • 88. کار با کتابخانه Natural.js در TypeScript
  • 89. تکنیک‌های بهینه‌سازی تابع هزینه
  • 90. مدیریت خطا در Inference و پیش‌بینی
  • 91. استفاده از TypeScript در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 92. پیاده‌سازی الگوریتم K-Nearest Neighbors
  • 93. مدیریت پیکربندی و تنظیمات پروژه‌های ML
  • 94. تکنیک‌های پیش‌پردازش خودکار داده
  • 95. خلاصه‌سازی و استقرار مدل‌های TypeScript

📚 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.