اکسپرس 24
کتاب ابزارها و کتابخانه‌های مدل‌سازی: انتخاب و به کارگیری

کتاب ابزارها و کتابخانه‌های مدل‌سازی: انتخاب و به کارگیری

تگ‌ها: Agent-based modeling Gensim Keras Matplotlib NetworkX NLTK NumPy Pandas PyTorch Scikit-learn Seaborn TensorFlow پایتون مدل‌سازی 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 ابزارها و کتابخانه‌های مدل‌سازی: انتخاب و به کارگیری

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدل‌سازی در علوم رفتاری
  • 2. معیارهای انتخاب ابزار مدل‌سازی مناسب
  • 3. مروری بر محیط‌های توسعه یکپارچه (IDEs) برای مدل‌سازی
  • 4. آشنایی با پایتون و کاربرد آن در مدل‌سازی
  • 5. نصب و پیکربندی پایتون و محیط‌های مجازی
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 7. کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها در NumPy
  • 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 9. کار با DataFrames در Pandas
  • 10. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 11. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) با Pandas
  • 12. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای تجسم داده
  • 13. ایجاد نمودارهای پایه با Matplotlib
  • 14. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه Seaborn برای تجسم داده
  • 16. نمودارهای آماری پیشرفته با Seaborn
  • 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 18. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی در Scikit-learn
  • 19. انتخاب مدل مناسب در Scikit-learn
  • 20. آموزش و ارزیابی مدل‌ها در Scikit-learn
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل و معیارهای ارزیابی
  • 22. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 23. مقدمه‌ای بر روش‌های خوشه‌بندی (Clustering) در Scikit-learn
  • 24. پیاده‌سازی الگوریتم K-Means
  • 25. پیاده‌سازی الگوریتم DBSCAN
  • 26. مقدمه‌ای بر روش‌های طبقه‌بندی (Classification) در Scikit-learn
  • 27. پیاده‌سازی الگوریتم Logistic Regression
  • 28. پیاده‌سازی الگوریتم Support Vector Machines (SVM)
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم Decision Trees
  • 30. مقدمه‌ای بر روش‌های رگرسیون (Regression) در Scikit-learn
  • 31. پیاده‌سازی الگوریتم Linear Regression
  • 32. پیاده‌سازی الگوریتم Polynomial Regression
  • 33. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و کتابخانه TensorFlow/Keras
  • 34. ساخت یک شبکه عصبی ساده با Keras
  • 35. آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی
  • 36. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و کتابخانه NLTK
  • 37. پردازش متن و توکنایز کردن با NLTK
  • 38. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با NLTK
  • 39. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با Gensim
  • 40. کار با مدل LDA در Gensim
  • 41. مقدمه‌ای بر کتابخانه PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 42. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch
  • 43. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل‌ها
  • 44. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling) با Mesa
  • 45. شبیه‌سازی سیستم‌های اجتماعی با Mesa
  • 46. مقدمه‌ای بر کتابخانه NetworkX برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 47. تحلیل ساختار شبکه‌های اجتماعی با NetworkX
  • 48. تجسم شبکه‌های اجتماعی با NetworkX
  • 49. مدل‌سازی معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling) با SEM
  • 50. ارزیابی برازش مدل SEM
  • 51. تفسیر نتایج مدل SEM
  • 52. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی داده (Tableau, Power BI)
  • 53. اتصال به منابع داده مختلف
  • 54. ایجاد داشبوردهای تعاملی
  • 55. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار (Deployment)
  • 56. استقرار مدل‌ها به عنوان API
  • 57. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت مدل (MLflow, Kubeflow)
  • 58. ردیابی و مقایسه مدل‌ها

📚 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.