کتاب طراحی گردش‌کارهای پیش‌بینی مبتنی بر دانش و داده

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 طراحی گردش‌کارهای پیش‌بینی مبتنی بر دانش و داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفاهیم پیش‌بینی و مدل‌سازی
  • 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای پیش‌بینی
  • 3. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها
  • 4. کاوش داده‌ها و شناسایی الگوها
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 6. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
  • 7. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
  • 8. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 10. روش‌های خوشه‌بندی
  • 11. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردها
  • 14. مدل‌سازی مبتنی بر درخت تصمیم
  • 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 16. روش‌های آنسامبل (Ensemble Methods)
  • 17. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 18. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک در پیش‌بینی
  • 19. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 20. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 21. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
  • 22. مدل‌سازی ریسک و پیش‌بینی بحران
  • 23. پیش‌بینی قیمت سهام و بازارهای مالی
  • 24. تحلیل داده‌های حسگر و پیش‌بینی خطا
  • 25. پیش‌بینی خرابی تجهیزات صنعتی
  • 26. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
  • 27. پیش‌بینی بیماری و تشخیص زودهنگام
  • 28. مدل‌سازی و پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 29. تحلیل تصاویر و پیش‌بینی رویدادها
  • 30. پیش‌بینی ترافیک و مدیریت حمل و نقل
  • 31. پیش‌بینی آب و هوا و تغییرات اقلیمی
  • 32. پیش‌بینی تولید انرژی و مدیریت شبکه‌های برق
  • 33. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
  • 34. استخراج قوانین وابستگی (Association Rule Mining)
  • 35. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 36. مدل‌سازی داده‌های مکانی و پیش‌بینی جغرافیایی
  • 37. پیش‌بینی رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها
  • 38. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و پیش‌بینی روندها
  • 39. پیش‌بینی نظرات و ترجیحات کاربران
  • 40. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 41. پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ با Hadoop
  • 42. پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ با Spark
  • 43. استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین ابری
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 45. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 46. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با یادگیری ماشین
  • 47. پیش‌بینی و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 48. تحلیل داده‌های متنی و استخراج اطلاعات
  • 49. مقدمه‌ای بر داده‌سازی (Data Visualization)
  • 50. ابزارهای داده‌سازی و گزارش‌گیری
  • 51. ارائه نتایج پیش‌بینی به شکل مؤثر
  • 52. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 53. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پیش‌بینی
  • 54. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌کاوی و پیش‌بینی
  • 55. مقدمه‌ای بر داده‌نامه (Data Governance)
  • 56. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 57. مقدمه‌ای بر گردش‌کارهای خودکار پیش‌بینی
  • 58. پیاده‌سازی گردش‌کارهای پیش‌بینی در محیط‌های عملیاتی
  • 59. نظارت و ارزیابی مستمر مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. بهبود و به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 62. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 63. پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 64. کاربرد روش‌های مونت کارلو در پیش‌بینی
  • 65. تحلیل حساسیت و ارزیابی اثرات تغییرات ورودی
  • 66. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره و استنتاج دانش
  • 67. ادغام دانش تخصصی با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 68. استفاده از منطق فازی در پیش‌بینی
  • 69. پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مالی
  • 70. پیش‌بینی و بهینه‌سازی عملکرد تجهیزات
  • 71. پیش‌بینی و بهبود کیفیت محصولات
  • 72. پیش‌بینی و کاهش هزینه‌ها
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 74. کاربرد یادگیری نیمه نظارتی در داده‌های برچسب‌گذاری نشده
  • 75. پیش‌بینی و شناسایی الگوهای غیرمعمول (Anomaly Detection)
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 77. استفاده از یادگیری فعال برای کاهش هزینه برچسب‌گذاری
  • 78. پیش‌بینی و مدیریت موجودی کالا
  • 79. پیش‌بینی و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
  • 80. پیش‌بینی و بهبود تجربه مشتری
  • 81. پیش‌بینی و کاهش ترک مشتری (Churn Prediction)
  • 82. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 83. پیش‌بینی زمان خرابی و عمر مفید تجهیزات

📚 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.