اکسپرس 24
کتاب کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ برای هوش مصنوعی

کتاب کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ برای هوش مصنوعی

تگ‌ها: Big Data Data Mining الگوریتم پردازش داده تحلیل داده داده کاوی کلان داده هوش تجاری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم اساسی داده‌کاوی
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 4. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 5. روش‌های خوشه‌بندی: k-means و سلسله مراتبی
  • 6. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
  • 7. ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص‌های اعتبار
  • 8. درخت تصمیم و الگوریتم‌های مرتبط
  • 9. جنگل تصادفی و اهمیت ویژگی‌ها
  • 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و آموزش
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 13. یادگیری نظارت شده در مقابل یادگیری بدون نظارت
  • 14. روش‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 15. تحلیل همبستگی و وابستگی
  • 16. قانون‌های وابستگی و الگوریتم Apriori
  • 17. تشخیص ناهنجاری و داده‌های پرت
  • 18. مدل‌سازی احتمالی و توزیع‌های آماری
  • 19. آمار توصیفی و استنباطی برای داده‌های بزرگ
  • 20. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
  • 21. پردازش داده‌های جریانی
  • 22. مقدمه‌ای بر Hadoop و MapReduce
  • 23. سیستم‌های پردازش موازی داده‌ها: Spark
  • 24. مصورسازی داده‌ها و داشبوردهای تعاملی
  • 25. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 26. خوشه‌بندی گراف و تشخیص اجتماع
  • 27. یادگیری تقویتی: مفاهیم و کاربردها
  • 28. کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی
  • 29. کاربرد داده‌کاوی در تشخیص تقلب
  • 30. کاربرد داده‌کاوی در پزشکی و سلامت
  • 31. کاربرد داده‌کاوی در پیش‌بینی مالی
  • 32. کاربرد داده‌کاوی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات
  • 35. یادگیری ماشین و داده‌های سری زمانی
  • 36. پیش‌بینی سری زمانی با استفاده از ARIMA
  • 37. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 38. یادگیری نیمه نظارتی
  • 39. یادگیری فعال
  • 40. یادگیری جمعی
  • 41. روش‌های نمونه‌برداری داده‌ها
  • 42. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 43. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 44. اخلاق در داده‌کاوی و هوش مصنوعی
  • 45. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک
  • 46. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 47. انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 48. اعتبارسنجی متقابل و ارزیابی مدل
  • 49. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توضیح‌پذیر (XAI)
  • 51. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 53. یادگیری ماشین لبه‌ای
  • 54. تکنیک‌های افزایش داده‌ها
  • 55. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و بینایی ماشین
  • 56. تشخیص الگو در تصاویر
  • 57. کاربرد داده‌کاوی در کشاورزی دقیق
  • 58. داده‌کاوی و مدیریت زنجیره تامین
  • 59. داده‌کاوی و پیش‌بینی تقاضا
  • 60. تحلیل سبد خرید
  • 61. تحلیل داده‌های حسگرها
  • 62. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره
  • 63. داده‌کاوی و تحلیل خطر
  • 64. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل رفتاری مشتری
  • 65. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی و تحلیل فضایی
  • 66. تحلیل الگوهای مکانی
  • 67. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی و تحلیل متن
  • 68. استخراج دانش از متون
  • 69. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 70. تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 71. مفاهیم اساسی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 72. ابزارهای رایج داده‌کاوی: R و Python
  • 73. کار با کتابخانه‌های داده‌کاوی در Python (Pandas, Scikit-learn)
  • 74. کار با کتابخانه‌های داده‌کاوی در R
  • 75. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با استفاده از ابزارهای متن‌باز
  • 76. مقایسه روش‌های مختلف داده‌کاوی
  • 77. چالش‌ها و فرصت‌های داده‌کاوی در ایران
  • 78. آینده داده‌کاوی و هوش مصنوعی

📚 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.