اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با پایتون

کتاب طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با پایتون

تگ‌ها: برنامه‌نویسی پایتون پایتون توسعه هوش مصنوعی طراحی سیستم‌های هوشمند عامل هوشمند عامل‌های نرم‌افزاری هوش مصنوعی هوش مصنوعی پایتون هوشمندسازی 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 طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند
  • 2. تاریخچه و مفاهیم اساسی هوش مصنوعی
  • 3. معماری عامل‌های هوشمند
  • 4. محیط‌ها و انواع عامل‌ها
  • 5. جستجو و الگوریتم‌های جستجو
  • 6. جستجوی آگاهانه در مقابل جستجوی ناآگاهانه
  • 7. الگوریتم‌های جستجوی گراف
  • 8. جستجوی اکتشافی: الگوریتم‌های حریصانه و A*
  • 9. مسائل بهینه‌سازی و جستجوی محلی
  • 10. حل مسئله با جستجوی محدودیت
  • 11. نمایش دانش و استدلال
  • 12. منطق گزاره‌ای و استنتاج
  • 13. منطق مرتبه اول
  • 14. شبکه‌های معنایی
  • 15. استدلال مبتنی بر مورد
  • 16. یادگیری ماشین و انواع آن
  • 17. یادگیری نظارت شده: رگرسیون
  • 18. یادگیری نظارت شده: طبقه‌بندی
  • 19. درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 20. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 22. شبکه‌های عصبی چندلایه
  • 23. یادگیری تقویتی: مفاهیم اساسی
  • 24. الگوریتم Q-Learning
  • 25. الگوریتم SARSA
  • 26. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 27. تحلیل معنایی و مورفولوژیکی
  • 28. مدل‌سازی زبان
  • 29. تشخیص موجودیت نام‌دار
  • 30. خلاصه سازی متن
  • 31. بینایی کامپیوتر
  • 32. تشخیص الگو
  • 33. پردازش تصویر
  • 34. تشخیص اشیا
  • 35. رباتیک و عامل‌های فیزیکی
  • 36. برنامه‌نویسی ربات‌ها با پایتون
  • 37. حسگرها و عملگرها
  • 38. ناوبری ربات
  • 39. برنامه‌نویسی همزمان
  • 40. معماری‌های عامل‌های هوشمند
  • 41. معماری‌های مبتنی بر واکنش
  • 42. معماری‌های مبتنی بر تفکر
  • 43. معماری‌های ترکیبی
  • 44. طراحی عامل‌های هوشمند در دنیای واقعی
  • 45. عامل‌های هوشمند در بازی‌ها
  • 46. عامل‌های هوشمند در تجارت
  • 47. عامل‌های هوشمند در پزشکی
  • 48. اخلاق و هوش مصنوعی
  • 49. امنیت و هوش مصنوعی
  • 50. آینده هوش مصنوعی
  • 51. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند با کتابخانه Python
  • 52. استفاده از کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 53. استفاده از کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 54. استفاده از کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 55. استفاده از کتابخانه TensorFlow برای شبکه‌های عصبی
  • 56. استفاده از کتابخانه PyTorch برای شبکه‌های عصبی
  • 57. کار با APIهای هوش مصنوعی
  • 58. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌های هوشمند
  • 59. تست و ارزیابی عامل‌های هوشمند
  • 60. مستندسازی و نگهداری کد عامل‌های هوشمند
  • 61. طراحی رابط کاربری برای عامل‌های هوشمند
  • 62. استقرار عامل‌های هوشمند در محیط‌های مختلف
  • 63. مقایسه فریم‌ورک‌های توسعه عامل هوشمند
  • 64. آشنایی با ROS (Robot Operating System)
  • 65. کار با داده‌های بزرگ در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 66. مفاهیم Cloud Computing و هوش مصنوعی
  • 67. استفاده از Docker برای بسته‌بندی عامل‌های هوشمند
  • 68. آشنایی با مفاهیم MLOps
  • 69. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های هوش مصنوعی
  • 70. روش‌های مقابله با overfitting و underfitting
  • 71. استفاده از Ensemble Learning
  • 72. آشنایی با Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 73. آشنایی با Transformer Models
  • 74. آشنایی با Large Language Models (LLMs)
  • 75. کاربرد LLMها در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 76. استفاده از Reinforcement Learning برای آموزش ربات‌ها
  • 77. آشنایی با مفاهیم Multi-Agent Systems
  • 78. همکاری و رقابت بین عامل‌های هوشمند
  • 79. آشنایی با استراتژی‌های مذاکره در عامل‌های هوشمند
  • 80. آشنایی با مفاهیم Game Theory در هوش مصنوعی
  • 81. آشنایی با روش‌های شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 82. آشنایی با مفاهیم Edge Computing و هوش مصنوعی
  • 83. آشنایی با مفاهیم Federated Learning

📚 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.