اکسپرس 24
کتاب تحلیلگر داده با هوش مصنوعی: از صفر تا قهرمانی

کتاب تحلیلگر داده با هوش مصنوعی: از صفر تا قهرمانی

تگ‌ها: ai data science keras machine learning NLP numpy pandas scikit-learn tensorflow بینایی ماشین پایتون تحلیل داده داده کاوی 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 تحلیلگر داده با هوش مصنوعی: از صفر تا قهرمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
  • 2. مروری بر کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
  • 3. انواع داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل با هوش مصنوعی
  • 4. آشنایی با پایتون برای تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook)
  • 6. کتابخانه‌های اصلی پایتون برای تحلیل داده‌ها (Pandas, NumPy)
  • 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 8. تحلیل داده‌های اکتشافی (Exploratory Data Analysis - EDA) با Pandas
  • 9. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 11. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و انواع الگوریتم‌ها
  • 12. رگرسیون خطی و چندگانه در پایتون
  • 13. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) در پایتون
  • 14. درخت تصمیم (Decision Tree) و جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 15. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM)
  • 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 18. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 19. یادگیری غیرنظارت‌شده (Unsupervised Learning) و خوشه‌بندی (Clustering)
  • 20. الگوریتم K-Means و کاربردهای آن
  • 21. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction) با PCA
  • 22. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 23. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
  • 24. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی ساده با Keras
  • 25. بهینه‌سازی مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 26. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌ها
  • 27. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)
  • 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با NLP
  • 29. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با LDA
  • 30. کاربرد NLP در تحلیل متون و داده‌های متنی
  • 31. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 32. تشخیص اشیاء (Object Detection) با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 33. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل تصاویر و ویدئوها
  • 34. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis) با هوش مصنوعی
  • 35. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ARIMA و LSTM
  • 36. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analysis) با هوش مصنوعی
  • 37. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 38. کاربردهای یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی
  • 39. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (Model Deployment)
  • 40. ابزارهای استقرار مدل (Flask, Docker)
  • 41. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 42. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
  • 43. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
  • 44. پروژه عملی: تحلیل داده‌های فروش با هوش مصنوعی
  • 45. پروژه عملی: پیش‌بینی ریزش مشتریان با یادگیری ماشین
  • 46. پروژه عملی: تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی

📚 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.