اکسپرس 24
کتاب تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها با معماری‌های هوش مصنوعی

کتاب تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها با معماری‌های هوش مصنوعی

تگ‌ها: AI Data Mining Predictive Analytics پیش‌بینی داده تحلیل پیش‌بینی‌کننده تحلیل داده داده کاوی هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران 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 تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها با معماری‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Data Mining

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها
  • 2. مبانی آمار و احتمال در تحلیل داده
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
  • 4. کاوش داده‌ها و تجسم اطلاعات
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 6. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 7. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 8. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 9. درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 10. جنگل تصادفی
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. خوشه‌بندی K-Means
  • 13. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 14. کاهش ابعاد با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 15. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 16. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم پارامترها
  • 17. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 18. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 20. معماری‌های پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های تصویری
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 23. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل متن
  • 24. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
  • 25. یادگیری عمیق و چارچوب‌های TensorFlow و PyTorch
  • 26. استفاده از کتابخانه scikit-learn در پایتون
  • 27. کاربرد تحلیل پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی
  • 28. تحلیل سبد خرید و توصیه‌گرها
  • 29. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
  • 30. مدیریت ریسک و پیش‌بینی اعتباری
  • 31. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری ماشین
  • 32. تحلیل احساسات و نظرات مشتریان
  • 33. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 34. تحلیل پیش‌بینی‌کننده در حوزه سلامت
  • 35. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
  • 36. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با تحلیل داده
  • 37. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 38. پیش‌بینی روند بازار سهام
  • 39. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 40. آشنایی با ابزارهای BI و داشبوردهای تعاملی
  • 41. مبانی پایگاه داده و SQL برای تحلیل داده
  • 42. داده‌کاوی و الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 43. مفاهیم داده بزرگ (Big Data) و Hadoop
  • 44. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
  • 45. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تحلیل پیش‌بینی‌کننده
  • 46. اخلاق در تحلیل داده و جلوگیری از سوگیری
  • 47. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. استقرار مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در محیط‌های عملیاتی
  • 49. نظارت بر عملکرد مدل و بازآموزی
  • 50. تحلیل سری‌های زمانی پیشرفته
  • 51. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر حالت فضا
  • 52. تحلیل بقا و پیش‌بینی زمان وقوع رویدادها
  • 53. روش‌های آماری پیشرفته برای تحلیل داده
  • 54. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
  • 55. تحلیل شبکه‌ها و روابط
  • 56. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 57. استفاده از داده‌های نامنظم و گمشده
  • 58. بهینه‌سازی فرآیندها با تحلیل داده
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 60. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 61. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 62. خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین (AutoML)
  • 63. مفاهیم داده‌های ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار
  • 64. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای با استفاده از یادگیری عمیق
  • 65. تحلیل داده‌های حسگرها و اینترنت اشیا (IoT)
  • 66. پیش‌بینی خرابی تجهیزات صنعتی (Predictive Maintenance)

📚 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.