اکسپرس 24
کتاب TypeScript for Machine Learning: Building Intelligent Applications

کتاب TypeScript for Machine Learning: Building Intelligent Applications

تگ‌ها: TensorFlow.js TypeScript AI TypeScript for Machine Learning آموزش تایپ اسکریپت پیشرفته برنامه نویسی هوش مصنوعی ساختن برنامه هوشمند کتابخانه های ML در TypeScript یادگیری ماشین با تایپ اسکریپت

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 for Machine Learning: Building Intelligent Applications

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تایپ اسکریپت (TypeScript)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر TypeScript و کاربرد آن در یادگیری ماشین
  • 2. تنظیم محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین با TypeScript
  • 3. آشنایی با انواع داده‌ها و تایپ‌های پایه در TypeScript
  • 4. تعریف اینترفیس‌ها و تایپ‌های سفارشی برای داده‌های عددی
  • 5. مدیریت خطا و ایمنی تایپ در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 6. پیاده‌سازی ماتریس‌ها و عملیات برداری با تایپ‌های قوی
  • 7. کار با آرایه‌ها و حلقه‌ها برای پیش‌پردازش داده
  • 8. توابع عمومی (Generics) برای مدل‌های انعطاف‌پذیر
  • 9. مبانی یادگیری ماشین: مفاهیم نظارت‌شده و نظارت‌نشده
  • 10. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در TypeScript
  • 11. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای دسته‌بندی دودویی
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی: از پرسپترون تا لایه‌های مخفی
  • 13. استفاده از TensorFlow.js برای ساخت مدل‌ها در TypeScript
  • 14. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های CSV با TypeScript
  • 15. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها در داده‌ها
  • 16. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 17. معیارهای ارزیابی مدل: دقت، صحت، بازخوانی و F1
  • 18. پیاده‌سازی K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN) با TypeScript
  • 19. الگوریتم K-میانگین برای خوشه‌بندی داده‌ها
  • 20. درخت تصمیم و جنگل تصادفی در TypeScript
  • 21. ماشین بردار پشتیبان (SVM) با کتابخانه‌های موجود
  • 22. مدیریت overfitting با تنظیم کننده‌ها (Regularization)
  • 23. افزایش داده (Data Augmentation) برای مجموعه‌های کوچک
  • 24. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی‌های مؤثر
  • 25. کار با داده‌های متنی: بردارسازی و Tokenization
  • 26. طبقه‌بندی متن با شبکه‌های عصبی ساده
  • 27. پیش‌بینی سری‌های زمانی با LSTM در TypeScript
  • 28. مدل‌های ترکیبی (Ensemble) برای بهبود عملکرد
  • 29. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در TypeScript
  • 30. رابطه TypeScript با JavaScript و کتابخانه‌های ML
  • 31. استفاده از APIهای یادگیری ماشین ابری در TypeScript
  • 32. ایجاد خط لوله داده (Data Pipeline) با تایپ‌های ایمن
  • 33. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در محاسبات عددی بزرگ
  • 34. پیاده‌سازی تابع هزینه (Cost Function) در TypeScript
  • 35. گرادیان کاهشی (Gradient Descent) از صفر با TypeScript
  • 36. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصاویر
  • 37. طبقه‌بندی تصاویر با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در TypeScript
  • 38. تشخیص اشیاء و مرزها با TensorFlow.js
  • 39. پردازش زبان طبیعی (NLP) پایه با TypeScript
  • 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با مدل‌های ساده
  • 41. تولید متن با شبکه‌های بازگشتی (RNN) در TypeScript
  • 42. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) و کاربردهای ساده
  • 43. نظارت بر عملکرد مدل در حین آموزش
  • 44. تست و اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 45. ایجاد رابط کاربری برای نمایش خروجی مدل‌ها
  • 46. یکپارچه‌سازی مدل با وب‌سرویس‌ها و APIها
  • 47. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌های npm برای ML
  • 48. بهبود سرعت اجرا با Web Workers در TypeScript
  • 49. استفاده از GPU در مرورگر برای محاسبات ML
  • 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA) با TypeScript
  • 51. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌ها
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) ساده
  • 53. مدل‌های مبتنی بر قوانین (Rule-based) در مقابل ML
  • 54. مدیریت داده‌های گمشده و نویز در مجموعه داده
  • 55. تبدیل داده‌های زمانی به ویژگی‌های عددی
  • 56. رمزگذاری متغیرهای دسته‌ای (One-Hot Encoding)
  • 57. پیاده‌سازی Cross-Validation برای ارزیابی مدل
  • 58. بهینه‌سازی Hyperparameter با جستجوی شبکه‌ای
  • 59. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته برای رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 60. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با مدل‌های آماده
  • 61. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) مقدماتی در TypeScript
  • 62. تحلیل خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 63. مدل‌های احتمالی: Naive Bayes برای طبقه‌بندی
  • 64. تکنیک‌های bagging و boosting برای مدل‌های قوی
  • 65. نظارت بر خطا و لاگ‌گیری در پروژه‌های ML
  • 66. مدیریت نسخه مدل و داده با ابزارهای ساده
  • 67. ایجاد داشبورد برای نمایش معیارهای مدل
  • 68. تست واحد (Unit Testing) برای توابع ML
  • 69. بهینه‌سازی کد TypeScript برای سرعت محاسبات
  • 70. پشتیبانی از چندزبانه در مدل‌های NLP
  • 71. مدل‌های ترکیبی متن و تصویر
  • 72. تکنیک‌های پیش‌بینی روند و چرخه در داده
  • 73. بازیابی داده از پایگاه‌های داده (SQL/NoSQL) در TypeScript
  • 74. پایپ‌لاین پیش‌پردازش داده با کتابخانه Danfo.js
  • 75. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف بر روی یک مجموعه داده

📚 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.