اکسپرس 24
کتاب فریم‌ورک‌های مدرن در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی

کتاب فریم‌ورک‌های مدرن در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی

تگ‌ها: بیگ دیتا پردازش داده تحلیل داده داده‌های بزرگ علم داده فریم‌ورک هوش مصنوعی مدیریت داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی مدرن 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 فریم‌ورک‌های مدرن در مدیریت داده‌های عظیم و هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های عظیم و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم کلیدی داده‌های عظیم: حجم، سرعت، تنوع
  • 3. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های عظیم: Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • 4. پردازش دسته‌ای داده‌های عظیم با MapReduce
  • 5. معرفی Apache Spark: یک موتور پردازش داده‌های سریع
  • 6. برنامه‌نویسی با Spark: Scala و Python
  • 7. تحلیل داده‌ها با Spark SQL
  • 8. یادگیری ماشین در Spark MLlib
  • 9. پردازش جریانی داده‌ها با Apache Kafka
  • 10. Apache Flink: یک چارچوب پردازش جریانی
  • 11. پایگاه‌داده‌های NoSQL: MongoDB
  • 12. پایگاه‌داده‌های NoSQL: Cassandra
  • 13. پایگاه‌داده‌های NoSQL: Redis
  • 14. انبار داده‌های ابری: Amazon Redshift
  • 15. انبار داده‌های ابری: Google BigQuery
  • 16. انبار داده‌های ابری: Azure Synapse Analytics
  • 17. مدل‌سازی داده برای داده‌های عظیم
  • 18. کیفیت داده و پاکسازی داده
  • 19. ادغام داده‌ها از منابع مختلف
  • 20. تصویرسازی داده‌ها با Tableau
  • 21. تصویرسازی داده‌ها با Power BI
  • 22. آشنایی با ابزارهای ETL
  • 23. استفاده از Python برای تحلیل داده‌های عظیم
  • 24. استفاده از R برای تحلیل داده‌های عظیم
  • 25. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 26. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 27. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
  • 28. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 29. خوشه‌بندی K-Means
  • 30. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معماری‌ها و الگوریتم‌ها
  • 32. یادگیری عمیق با TensorFlow
  • 33. یادگیری عمیق با Keras
  • 34. یادگیری عمیق با PyTorch
  • 35. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 36. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
  • 37. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
  • 38. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 39. بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 40. تشخیص اشیا در تصاویر
  • 41. دسته‌بندی تصاویر
  • 42. شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
  • 43. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 44. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 45. Q-Learning و Deep Q-Networks
  • 46. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 47. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 48. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 49. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 50. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 52. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 53. مقایسه فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
  • 54. کار با داده‌های نامتوازن
  • 55. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 56. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 57. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 58. تحلیل سری‌های زمانی
  • 59. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 60. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 61. مفاهیم کلیدی تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 62. استخراج الگوهای پنهان از داده‌ها
  • 63. کاربرد داده‌های عظیم در بازاریابی
  • 64. کاربرد داده‌های عظیم در بهداشت و درمان
  • 65. کاربرد داده‌های عظیم در امور مالی
  • 66. کاربرد داده‌های عظیم در زنجیره تامین
  • 67. آینده داده‌های عظیم و هوش مصنوعی
  • 68. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

📚 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.