اکسپرس 24
کتاب طبقه‌بندی سیگنال با رویکردهای یادگیری ماشین

کتاب طبقه‌بندی سیگنال با رویکردهای یادگیری ماشین

تگ‌ها: Machine Learning الگوریتم یادگیری ماشین پردازش سیگنال تحلیل سیگنال تشخیص الگو داده‌کاوی سیگنال دیجیتال طبقه‌بندی سیگنال 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 طبقه‌بندی سیگنال با رویکردهای یادگیری ماشین

موضوع کلی: پردازش سیگنال و داده‌کاوی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در تحلیل سیگنال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیگنال‌ها و سیستم‌ها
  • 2. نمونه‌برداری و بازسازی سیگنال
  • 3. تبدیل فوریه و ویژگی‌های فرکانسی
  • 4. تبدیل موجک و کاربردهای آن در پردازش سیگنال
  • 5. پیش‌پردازش سیگنال: حذف نویز و بهبود کیفیت
  • 6. ویژگی‌های سیگنال و استخراج آن‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 8. یادگیری با نظارت: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 9. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
  • 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق و معماری آن‌ها
  • 13. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 14. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. اعتبارسنجی متقابل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 16. طبقه‌بندی سیگنال با استفاده از رگرسیون لجستیک
  • 17. طبقه‌بندی سیگنال با استفاده از درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 18. طبقه‌بندی سیگنال با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 19. طبقه‌بندی سیگنال با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 20. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد در طبقه‌بندی سیگنال
  • 21. روش‌های خوشه‌بندی در تحلیل سیگنال
  • 22. تشخیص ناهنجاری در سیگنال‌ها با استفاده از یادگیری ماشین
  • 23. یادگیری نیمه نظارتی در طبقه‌بندی سیگنال
  • 24. یادگیری انتقالی در طبقه‌بندی سیگنال
  • 25. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی سیگنال‌های صوتی
  • 26. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی سیگنال‌های تصویری
  • 27. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی سیگنال‌های زیستی (بیومدیکال)
  • 28. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی سیگنال‌های مخابراتی
  • 29. کاربرد یادگیری ماشین در طبقه‌بندی سیگنال‌های لرزه‌ای
  • 30. پردازش زبان طبیعی و تحلیل سیگنال متنی
  • 31. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در پردازش سیگنال
  • 32. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) و کاربرد آن‌ها
  • 33. شبکه‌های بیزیان و کاربرد آن‌ها در طبقه‌بندی سیگنال
  • 34. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاربرد آن
  • 35. تحلیل تفکیک خطی (LDA) و کاربرد آن
  • 36. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 37. انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 38. یادگیری ماشین افزایشی و یادگیری آنلاین
  • 39. پردازش سیگنال توزیع‌شده و یادگیری ماشین
  • 40. محاسبات ابری و یادگیری ماشین در پردازش سیگنال
  • 41. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین سیگنال
  • 42. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در پردازش سیگنال
  • 43. روش‌های تجمیع مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 44. یادگیری ماشین خودکار (AutoML) در پردازش سیگنال
  • 45. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص الگو
  • 46. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق کانولوشنال (CNN)
  • 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 49. پردازش سیگنال با استفاده از Autoencoders
  • 50. یادگیری نمایش (Representation Learning) برای سیگنال‌ها
  • 51. یادگیری ماشین بر اساس گراف (Graph-based Machine Learning)
  • 52. یادگیری ماشین مبتنی بر کرنل (Kernel-based Machine Learning)
  • 53. بهینه‌سازی توابع هدف غیر محدب در یادگیری ماشین
  • 54. یادگیری ماشین مقاوم (Robust Machine Learning)
  • 55. یادگیری ماشین با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 56. یادگیری ماشین برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 57. یادگیری فعال (Active Learning) در پردازش سیگنال
  • 58. روش‌های نیمه‌نظارتی برای داده‌های برچسب‌گذاری نشده
  • 59. یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های چندوجهی
  • 60. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های مختلف طبقه‌بندی سیگنال
  • 61. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. تکنیک‌های مصورسازی برای درک مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. چالش‌ها و روندهای آینده در یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی سیگنال
  • 64. رویکردهای ترکیبی یادگیری ماشین و پردازش سیگنال
  • 65. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه گر سیگنال
  • 66. یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب در سیگنال‌ها
  • 67. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای پردازش سیگنال و یادگیری ماشین
  • 68. پیاده‌سازی یک سیستم طبقه‌بندی سیگنال کامل با یادگیری ماشین

📚 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.