اکسپرس 24
کتاب یادگیری بدون نظارت: گامی به سوی هوش مصنوعی خودکار

کتاب یادگیری بدون نظارت: گامی به سوی هوش مصنوعی خودکار

تگ‌ها: الگوریتم های هوش مصنوعی پردازش داده تحلیل داده داده کاوی مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی ایران هوش مصنوعی خودکار یادگیری بدون نظارت 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 یادگیری بدون نظارت: گامی به سوی هوش مصنوعی خودکار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. یادگیری بدون نظارت و کاربردهای آن
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری بدون نظارت
  • 4. خوشه‌بندی: روش‌ها و الگوریتم‌ها
  • 5. الگوریتم K-Means و کاربرد آن
  • 6. الگوریتم‌های سلسله مراتبی خوشه‌بندی
  • 7. ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص‌های کیفیت
  • 8. کاهش ابعاد: ضرورت و روش‌ها
  • 9. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 10. تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
  • 11. کاهش ابعاد غیرخطی: t-SNE و UMAP
  • 12. تشخیص ناهنجاری: مفاهیم و روش‌ها
  • 13. تشخیص ناهنجاری با استفاده از خوشه‌بندی
  • 14. تشخیص ناهنجاری با استفاده از مدل‌های آماری
  • 15. جنگل‌های ایزوله (Isolation Forest)
  • 16. مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 17. کاربرد یادگیری بدون نظارت در بخش‌بندی مشتریان
  • 18. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری بدون نظارت
  • 19. تحلیل سبد خرید با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 20. پیش‌بینی رفتار کاربران با استفاده از یادگیری بدون نظارت
  • 21. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 22. خودرمزگذارها و یادگیری نمایش
  • 23. مدل‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 24. کاربرد GANs در تولید داده‌های مصنوعی
  • 25. یادگیری عمیق بدون نظارت
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای یادگیری بدون نظارت
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای یادگیری بدون نظارت
  • 28. یادگیری تقویتی و ارتباط آن با یادگیری بدون نظارت
  • 29. یادگیری نیمه نظارتی: ترکیبی از یادگیری نظارتی و بدون نظارت
  • 30. انتخاب ویژگی در یادگیری بدون نظارت
  • 31. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری بدون نظارت
  • 32. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری بدون نظارت
  • 33. کاربرد یادگیری بدون نظارت در پردازش زبان طبیعی
  • 34. خوشه‌بندی اسناد متنی
  • 35. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 36. تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری بدون نظارت
  • 37. کاربرد یادگیری بدون نظارت در بینایی ماشین
  • 38. تشخیص اشیاء بدون نظارت
  • 39. تقسیم‌بندی تصاویر بدون نظارت
  • 40. یادگیری بدون نظارت و داده‌های سری زمانی
  • 41. تشخیص الگو در داده‌های سری زمانی
  • 42. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری بدون نظارت
  • 43. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت در پایتون
  • 44. استفاده از کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری بدون نظارت
  • 45. استفاده از کتابخانه TensorFlow برای یادگیری بدون نظارت
  • 46. استفاده از کتابخانه PyTorch برای یادگیری بدون نظارت
  • 47. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 48. ارزیابی و تفسیر نتایج یادگیری بدون نظارت
  • 49. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری بدون نظارت
  • 50. روند‌های آینده در یادگیری بدون نظارت
  • 51. یادگیری بدون نظارت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 52. یادگیری بدون نظارت در داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 53. یادگیری بدون نظارت توزیع‌شده
  • 54. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله‌ی مورد نظر
  • 55. آماده‌سازی داده برای یادگیری بدون نظارت
  • 56. پردازش داده‌های گمشده در یادگیری بدون نظارت
  • 57. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 58. کاربرد یادگیری بدون نظارت در تشخیص پزشکی
  • 59. کاربرد یادگیری بدون نظارت در تحلیل داده‌های مالی
  • 60. کاربرد یادگیری بدون نظارت در بازاریابی
  • 61. کاربرد یادگیری بدون نظارت در امنیت سایبری
  • 62. یادگیری بدون نظارت و داده‌های نامتوازن
  • 63. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن در یادگیری بدون نظارت

📚 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.