اکسپرس 24
کتاب پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی: از مبانی تا ساخت خط‌الانتقال

کتاب پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی: از مبانی تا ساخت خط‌الانتقال

تگ‌ها: DVC MLflow آماده‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی انتخاب ویژگی‌ها پردازش داده‌های شناختی پیش‌پردازش تصویری پیش‌پردازش خط‌الانتقال پیش‌پردازش داده‌ها پیش‌پردازش متنی کاهش بعدی مدیریت داده‌های ناقص نرمال‌سازی داده‌ها

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 پیش‌پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی: از مبانی تا ساخت خط‌الانتقال

موضوع کلی: پیش‌پردازش داده‌ها برای خطوط انتقال شناختی

موضوع میانی: آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به پیش‌پردازش داده‌ها در خط‌الانتقال هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت کیفیت داده‌ها در مدل‌های شناختی
  • 3. شناسایی و مدیریت داده‌های ناقص
  • 4. روش‌های تشخیص و اصلاح داده‌های گمشده
  • 5. یکپارچه‌سازی منابع داده‌های ناهماهنگ
  • 6. استانداردسازی قالب‌های داده (فایل‌ها، پایگاه‌های داده، API)
  • 7. تبدیل انواع داده‌ها (عددی، رشته‌ای، تاریخی)
  • 8. نرمال‌سازی و مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری
  • 9. کاهش بعدی داده‌ها با حفظ اطلاعات (PCA، t-SNE)
  • 10. انتخاب ویژگی‌ها با استفاده از روش‌های آماری
  • 11. حذف ویژگی‌های همبستگی بالا (VIF، انتخاب متغیرهای همبستگی)
  • 12. مدیریت داده‌های پراکنده و نادر
  • 13. اصلاح داده‌های آماری با استفاده از مدل‌های توزیع
  • 14. پیش‌پردازش داده‌های زمانی (سری‌های زمانی)
  • 15. پیش‌پردازش داده‌های مکانی و جغرافیایی
  • 16. پیش‌پردازش داده‌های متنی (استانداردسازی، توکنیزیشن، حذف توقف‌واژه‌ها)
  • 17. پیش‌پردازش داده‌های تصویری (تغییر اندازه، نور، کنتراست)
  • 18. پیش‌پردازش داده‌های صوتی و گفتاری
  • 19. مدیریت داده‌های دستکاری‌شده (داده‌های مصنوعی)
  • 20. حذف داده‌های تکراری و یکسان‌سازی
  • 21. برچسب‌گذاری داده‌ها به صورت نیمه‌خودکار با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
  • 22. تأیید کیفیت داده‌ها و بررسی آماری
  • 23. طراحی پلنویس پیش‌پردازش برای خطوط انتقال
  • 24. پیاده‌سازی پیش‌پردازش با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (Pandas, Dask)
  • 25. پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ با استفاده از Spark
  • 26. ابزارهای پایدارسازی پیش‌پردازش (MLflow, DVC)
  • 27. اتوماسیون پیش‌پردازش با استفاده از Apache Airflow
  • 28. یکپارچه‌سازی پیش‌پردازش در CI/CD
  • 29. مدیریت نسخه‌های داده (DVC, Git LFS)
  • 30. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها پس از پیش‌پردازش
  • 31. طراحی پشته‌های داده برای قابلیت بازگشت‌پذیری
  • 32. استفاده از کانتینرها (Docker) برای محیط‌های پیش‌پردازش
  • 33. استقرار پیش‌پردازش با استفاده از Kubernetes
  • 34. نظارت بر پیش‌پردازش در زمان اجرا (Prometheus, Grafana)
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد پیش‌پردازش (Parallel processing)
  • 36. مدیریت حافظه و دیسک برای پیش‌پردازش‌های حجیم
  • 37. ابزارهای بصری برای بررسی مراحل پیش‌پردازش
  • 38. گزارش‌گیری و مستندسازی فرآیندهای پیش‌پردازش
  • 39. ایمن‌سازی داده‌ها (حریم خصوصی، انونیمایزاسیون)
  • 40. رعایت مقررات (GDPR, CCPA) در پیش‌پردازش
  • 41. شناسایی و حذف پیش‌داوری‌ها در داده‌ها
  • 42. اصلاح داده‌ها برای دستیابی به عدالت الگوریتمی
  • 43. طراحی آزمایش‌های A/B برای تأثیر پیش‌پردازش
  • 44. تحلیل تأثیر تغییرات پیش‌پردازش بر عملکرد مدل
  • 45. تکرارپذیری آزمایش‌ها در پیش‌پردازش
  • 46. پلاگین‌های پیشرفته پیش‌پردازش (Hugging Face, spaCy)
  • 47. یکپارچه‌سازی پیش‌پردازش با کتابخانه‌های یادگیری عمیق (PyTorch, TensorFlow)
  • 48. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های چندماژدار
  • 49. استفاده از پیش‌پردازش‌های از پیش آموزش‌دیده (pre-trained tokenizers)
  • 50. اجرای پیش‌پردازش در زمان واقعی (استخراج ویژگی‌ها)
  • 51. طراحی پیش‌پردازش برای مدل‌های آنلاین
  • 52. مدیریت تغییرات پیش‌پردازش در مدل‌های زنده
  • 53. ابزارهای ردیابی داده‌ها (Evidently AI)
  • 54. کنترل نسخه‌های پیش‌پردازش با استفاده از DVC
  • 55. طراحی خط‌الانتقال پیش‌پردازش با استفاده از معماری میکروسرویس‌ها
  • 56. نمونه‌برداری از داده‌ها برای آموزش (SMOTE, ADASYN)
  • 57. مدیریت داده‌های نامعتبر و شناسایی آ outliers
  • 58. روش‌های پیشرفته حذف نویز (فیلترهای میانه، فیلتر گالری)
  • 59. اصلاح داده‌های با کیفیت پایین (داده‌های از روی تصویر استخراج‌شده)
  • 60. یکپارچه‌سازی پیش‌پردازش با سیستم‌های هوش تجاری (BI)
  • 61. گزارش‌های خودکار کیفیت پیش‌پردازش برای ذینفعان
  • 62. طراحی استراتژی‌های بازیابی پس از شکست پیش‌پردازش
  • 63. ساخت دامنه‌های آزمایشی برای پیش‌پردازش
  • 64. کتابخانه‌های شخصی‌سازی‌شده پیش‌پردازش (tf.keras.preprocessing)
  • 65. استفاده از GPU برای شتاب‌بخشی پیش‌پردازش
  • 66. اجرای پیش‌پردازش با استفاده از ONNX برای چندمنبع
  • 67. طراحی پیش‌پردازش برای مدل‌های هوش مصنوعی ابری
  • 68. مدیریت هزینه‌های پیش‌پردازش در ابری
  • 69. پشته‌های داده بدون سرور برای پیش‌پردازش
  • 70. یکپارچه‌سازی پیش‌پردازش با GitOps
  • 71. راهنمای اشکال‌زدایی پیش‌پردازش در محیط‌های توزیع‌شده
  • 72. رعایت مقررات در پیش‌پردازش داده‌های بین‌المللی
  • 73. پشتیبانی از چندزبانه در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 74. استخراج ویژگی‌های چندمدل با استفاده از پشته‌های مشترک پیش‌پردازش
  • 75. طراحی پیش‌پردازش برای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 76. پیش‌پردازش داده‌های تعاملی (DRL)
  • 77. استفاده از پیش‌پردازش برای مدل‌های هوش مصنوعی پنهان (edge AI)
  • 78. بهینه‌سازی حجم داده‌ها برای دستگاه‌های IoT
  • 79. طراحی پیش‌پردازش برای مدل‌های هوش مصنوعی پنهان با حافظه محدود
  • 80. طراحی کتابخانه‌های پلاگین پیش‌پردازش برای استفاده مجدد
  • 81. ساختار یک پلنویس پیش‌پردازش قابل بازارسازی
  • 82. طراحی پلنویس پیش‌پردازش با استفاده از نمودارهای جریان
  • 83. راهنمای تأیید کیفیت پیش‌پردازش برای تیم‌های ریسک
  • 84. طراحی پروتکل‌های انتقال داده امن پس از پیش‌پردازش
  • 85. استفاده از رمزنگاری همزمان در حین پیش‌پردازش
  • 86. طراحی پیش‌پردازش برای داده‌های چندنسلی
  • 87. مدیریت تغییرات در تعریف‌های پیش‌پردازش
  • 88. بررسی عملکرد پیش‌پردازش با استفاده از KPIهای کسب‌وکار
  • 89. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال مکانیکی
  • 90. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال مالی
  • 91. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال بهداشتی
  • 92. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال خودروهای خودران
  • 93. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال آموزش زبان
  • 94. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال تشخیص تصویر پزشکی
  • 95. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال گفتار به متن
  • 96. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال توصیه‌دهنده
  • 97. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال بازی‌های هوش مصنوعی
  • 98. طراحی پیش‌پردازش برای خطوط انتقال تولید محتوا
  • 99. آینده‌نگری: روندهای نوظهور در پیش‌پردازش برای خطوط انتقال شناختی
  • 100. پروژه نهایی: ساخت یک خط‌الانتقال پیش‌پردازش کامل با مستندسازی

📚 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.