اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین قابل تفسیر برای سیستم‌های فیزیکی: از تئوری تا کاربرد

کتاب یادگیری ماشین قابل تفسیر برای سیستم‌های فیزیکی: از تئوری تا کاربرد

تگ‌ها: AI Data Science Explainable AI Feature Importance IML Interpretable Machine Learning LIME Machine Learning Modeling Physical Systems Physics Reliability SHAP Simulation XAI

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 ماشین قابل تفسیر برای سیستم‌های فیزیکی: از تئوری تا کاربرد

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین قابل تفسیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر (IML) و اهمیت آن در علوم فیزیک
  • 2. چرا تفسیرپذیری در سیستم‌های فیزیکی حیاتی است؟
  • 3. مفاهیم کلیدی در IML: شفافیت، توضیح‌پذیری، و قابلیت اعتماد
  • 4. بررسی روش‌های سنتی یادگیری ماشین و محدودیت‌های آن‌ها در سیستم‌های فیزیکی
  • 5. معرفی انواع داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های فیزیکی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های فیزیکی: چالش‌ها و راهکارها
  • 7. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های فیزیکی
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی و رگرسیون در سیستم‌های فیزیکی
  • 9. تفسیرپذیری مدل‌های خطی: ضرایب و اهمیت ویژگی‌ها
  • 10. مدل‌های درختی تصمیم و جنگل تصادفی برای داده‌های فیزیکی
  • 11. تفسیرپذیری مدل‌های درختی: اهمیت ویژگی‌ها و مسیرهای تصمیم‌گیری
  • 12. روش‌های مبتنی بر نمونه‌برداری برای IML: LIME و SHAP
  • 13. کاربرد LIME برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل در سیستم‌های فیزیکی
  • 14. کاربرد SHAP برای ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها و توضیح پیش‌بینی‌ها
  • 15. روش‌های مبتنی بر ویژگی برای IML: Permutation Feature Importance
  • 16. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی: چالش‌ها و رویکردها
  • 17. روش‌های لایه‌به‌لایه برای تفسیر شبکه‌های عصبی
  • 18. روش‌های مبتنی بر گرادیان برای تفسیر شبکه‌های عصبی: Grad-CAM
  • 19. استفاده از visualization برای درک بهتر رفتار مدل در سیستم‌های فیزیکی
  • 20. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های فیزیکی
  • 21. معرفی ابزارهای متن‌باز برای IML در پایتون
  • 22. کاربرد IML در مدل‌سازی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD)
  • 23. کاربرد IML در شناسایی سیستم‌ها و کنترل
  • 24. کاربرد IML در مهندسی هوافضا و طراحی
  • 25. کاربرد IML در علوم زمین و پیش‌بینی آب و هوا
  • 26. کاربرد IML در فیزیک مواد و کشف مواد جدید
  • 27. کاربرد IML در بیوالکتریک و تحلیل سیگنال‌های زیستی
  • 28. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های فیزیکی
  • 29. چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از IML در سیستم‌های فیزیکی
  • 30. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های IML در سیستم‌های فیزیکی
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از IML
  • 32. تلفیق دانش تخصصی دامنه با مدل‌های IML
  • 33. یادگیری ماشین قابل اعتماد (Reliable Machine Learning) در سیستم‌های فیزیکی
  • 34. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های فیزیکی با استفاده از IML
  • 35. بررسی case study‌های موفق در استفاده از IML در سیستم‌های فیزیکی
  • 36. آینده IML در علوم فیزیکی و مهندسی
  • 37. روش‌های ترکیبی IML: ترکیب چندین روش برای تفسیرپذیری بهتر
  • 38. استفاده از IML برای تشخیص ناهنجاری‌ها در سیستم‌های فیزیکی
  • 39. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی فیزیکی
  • 40. بهبود قابلیت تعمیم مدل‌های IML با استفاده از regularization
  • 41. ارزیابی bias و fairness در مدل‌های IML برای سیستم‌های فیزیکی
  • 42. استفاده از IML برای دیباگینگ و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. کاربرد IML در سیستم‌های embedded و IoT
  • 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های تصویر در سیستم‌های فیزیکی
  • 45. استفاده از IML برای درک بهتر پدیده‌های فیزیکی جدید
  • 46. روش‌های IML برای داده‌های پراکنده (sparse data) در سیستم‌های فیزیکی
  • 47. تکنیک‌های کاهش ابعاد با حفظ تفسیرپذیری در داده‌های فیزیکی
  • 48. ارائه بهترین روش‌ها برای مستندسازی و گزارش نتایج IML

📚 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.