کتاب تحلیل هوشمند داده‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 تحلیل هوشمند داده‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پیشرفته با یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل هوشمند داده‌ها
  • 2. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
  • 3. مبانی یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مراحل کلی تحلیل داده با یادگیری ماشین
  • 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
  • 7. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 8. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 9. روش‌های کاهش ابعاد داده
  • 10. مبانی آمار و احتمالات برای یادگیری ماشین
  • 11. توزیع‌های احتمالاتی رایج
  • 12. آزمون فرض آماری
  • 13. مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی آماری
  • 14. رگرسیون خطی ساده
  • 15. رگرسیون خطی چندگانه
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 17. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 18. رگرسیون لجستیک
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 20. درختان تصمیم
  • 21. جنگل‌های تصادفی
  • 22. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز
  • 23. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 25. منحنی ROC و AUC
  • 26. خوشه‌بندی
  • 27. الگوریتم K-Means
  • 28. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 29. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 30. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 31. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 32. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 34. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 35. توابع فعال‌سازی
  • 36. پس‌انتشار خطا
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 40. تحلیل احساسات
  • 41. مدل‌سازی موضوعی
  • 42. کاهش ابعاد در NLP
  • 43. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 45. فیلترینگ مشارکتی
  • 46. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. یادگیری ماشین در حوزه اقتصاد و مالی
  • 48. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 49. تحلیل ریسک اعتباری
  • 50. تشخیص تقلب
  • 51. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
  • 52. تشخیص بیماری‌ها
  • 53. کشف دارو
  • 54. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 55. یادگیری ماشین در حوزه صنعت
  • 56. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 57. بهینه‌سازی فرآیندها
  • 58. کنترل کیفیت
  • 59. یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی
  • 60. پیش‌بینی عملکرد محصول
  • 61. مدیریت منابع آبی
  • 62. تشخیص آفات
  • 63. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 64. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 65. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 66. حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. امنیت در یادگیری ماشین
  • 68. حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. روش‌های دفاع در برابر حملات
  • 70. مطالعات موردی در تحلیل هوشمند داده‌ها
  • 71. کاربردها در کسب‌وکارهای ایرانی
  • 72. چالش‌ها و فرصت‌ها در ایران
  • 73. آینده تحلیل هوشمند داده‌ها
  • 74. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 75. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 76. یادگیری فدرال
  • 77. هوش مصنوعی مولد
  • 78. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده
  • 79. کتابخانه‌های پایتون: NumPy, Pandas, Scikit-learn
  • 80. ابزارهای بصری‌سازی داده: Matplotlib, Seaborn
  • 81. محیط‌های توسعه: Jupyter Notebook, Google Colab
  • 82. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 83. تکنیک‌های ارتقاء کیفیت داده
  • 84. انتخاب و مهندسی ویژگی‌های موثر
  • 85. ارزیابی و انتخاب مدل مناسب
  • 86. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 87. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 88. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌های بزرگ
  • 90. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 91. یادگیری ماشین در محیط‌های توزیع شده
  • 92. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 93. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 94. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 95. بازآموزی مدل‌ها
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق پیشرفته
  • 97. معماری‌های پیشرفته CNN
  • 98. معماری‌های پیشرفته RNN
  • 99. توجه (Attention) و مکانیزم‌های آن
  • 100. شبکه‌های زایا و تخاصمی (GANs)

📚 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.