اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع یادگیری ماشین با پایتون: از مبانی آماری تا شبکه‌های عصبی عمیق

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری ماشین با پایتون: از مبانی آماری تا شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل داده‌ها
  • 2. محیط‌سازی و پیکربندی ابزارهای پایتون برای علوم داده
  • 3. مفاهیم پایه آمار و احتمال در تحلیل داده‌ها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های داده
  • 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و بصری‌سازی با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
  • 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
  • 7. آشنایی با رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و معیارهای خطا
  • 9. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
  • 10. روش‌های تنظیم مدل و رگرسیون‌های Ridge و Lasso
  • 11. دسته‌بندی با مدل رگرسیون لجستیک
  • 12. الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله و نزدیک‌ترین همسایه
  • 13. درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
  • 14. روش‌های بهبود دقت با جنگل‌های تصادفی
  • 15. ماشین‌های بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه
  • 16. الگوریتم‌های خوشه‌بندی و دسته‌بندی بدون ناظر
  • 17. کاهش ابعاد داده با تحلیل مولفه‌های اصلی
  • 18. مبانی یادگیری مجموعه‌ای و روش‌های Bagging
  • 19. تقویت گرادیان و الگوریتم‌های Boosting
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
  • 21. توابع فعال‌ساز و انتشار رو به عقب در شبکه‌های عصبی
  • 22. معماری شبکه‌های عصبی عمیق
  • 23. بهینه‌سازی توابع هزینه در شبکه‌های عصبی
  • 24. کاربرد شبکه‌های عصبی در مسائل طبقه‌بندی تصویر
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و پردازش الگوهای بصری
  • 26. آشنایی با شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
  • 27. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 28. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و TensorFlow
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های واقعی
  • 30. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پردازش داده‌ها
  • 31. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. استقرار مدل‌های پیش‌بینانه در محیط عملیاتی
  • 34. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده‌ها
  • 35. مسیرهای پیشرفته در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد
  • 36. پروژه نهایی تحلیل داده‌های کاربردی با رویکرد بومی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: الگوریتم‌های یادگیری ماشین برنامه‌نویسی پایتون پردازش داده تحلیل پیش‌بینانه دیتا ساینس شبکه‌های عصبی عمیق علوم داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین با پایتون

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.