دوره جامع متخصص علم داده (یادگیری ماشین، یادگیری عمیق)

دوره جامع متخصص علم داده (یادگیری ماشین، یادگیری عمیق)

5/5

مشخصات دوره متخصص علم داده

☑️ مدرس: صابر کلاگر

☑️ فرمت دوره: ویدیوی از قبل ضبط شده

☑️ زمان دوره: بیش از 100 ساعت

☑️ آپدیت رایگان: دارد

☑️ نحوه دسترسی: بلافاصله پس از ثبت نام، از طریق اسپات پلیر

☑️ عضویت در گروه اختصاصی تلگرام

☑️ ارتباط مستقیم با استاد در واتساپ برای طرح سوالات و رفع اشکال

سرفصل های دوره متخصص علم داده در یک نگاه

ورود به دوره

✔️ مقدمه ورود به دوره

✔️ بررسی نقشه راه  علم داده

✔️ نصب و راه اندازی

✔️ مفاهیم و فرآیندها در دیتاساینس

ریاضیات علم داده و یادگیری ماشین

✔️ آمار و احتمال کاربردی

✔️ آزمون فرض آماری (hypothesis test)

✔️ جبر خطی و ریاضیات پایه

✔️ تحلیل ابعادی داده ها

یادگیری ماشین

✔️ آماده سازی داده ها

✔️ مقدمه ای بر یادگیری ماشین

✔️ طبقه بندی (classification) - مفاهیم اولیه

✔️ طبقه بندی (classification) - الگوریتم ها

✔️ بررسی دیتاست (iris)

✔️ بررسی دیتاست اعداد دست نوشته (digits)

✔️ مینی پروژه پردازش تصویر با OpenCV

✔️ رگرسیون (Regression)

✔️ خوشه بندی (Clustering)

✔️ مینی پروژه پردازش تصویر با خوشه بندی

✔️ بررسی مساله دسته بندی مشتریان

✔️ ایجاد Pipeline در یادگیری ماشین

✔️ تشخیص داده های پرت (outlier detection) - تشخیص تقلب و ناهنجاری ها (anomaly and fraud detection)

ریاضیات یادگیری عمیق

✔️ حساب دیفرانسیل و انتگرال

✔️ بهینه سازی (optimization)

یادگیری عمیق

✔️ بررسی جزئیات شبکه های عصبی

✔️ شبکه های عصبی در پایتون (Tensorflow , keras)

✔️ Fully Connected Neural Network

✔️ شبکه عصبی پیچشی Convolutional Neural Network (CNN)

✔️ شبکه عصبی بازگشتی Recurrent Neural Network (RNN)

✔️ کار با داده تصویر (Image)

✔️ متن کاوی (Text mining)

 

✔️ پردازش زبان طبیعی (NLP)

 

✔️ شبکه های autoencoder

✔️ شبکه U-Net

 

✔️ بخش بندی تصاویر(image segmentation)

✔️ و... 

نظر صوتی دانشجویان دوره

با گذراندن دوره علم داده به چه موضوعاتی مسلط می شوم؟

دوره علم داده برای چه افرادی مناسب است؟

علاقه مندان به یادگیری ماشین، 
داده کاوی و علوم داده

کسانی که به دلیل ترس از ریاضیات،
سمت این حوزه ها نمی آیند!

برای کسانی که توانایی حل مساله را ندارند! در این دوره مطالب به گونه ای بیان شده تا توانایی حل مساله را در دانشجویان تقویت کنیم.

کسانی که هیچ زمینه ای ندارند! در این دوره تمام مطالب از صفر و بدون پیش نیاز گفته شده و پله پله با هم به سطوح بالاتر می رسیم.

اگه از مباحث سنگین یادگیری عمیق و ریاضیات آن می ترسید، مفاهیم این دوره به شکلی ساده سازی شده اند که راحت بتوانید آنها را درک کنید و یاد بگیرید.

چرا گذراندن دوره علم داده ضروری است؟

در جهان پیچیده و داده‌های بی انتهای امروزی، برای اینکه به دانش و مهارت‌های لازم برای تفسیر و بهره مند شدن از داده‌ها دست پیدا کنید، گذراندن یک دوره علم داده بسیار ضروری است.

دوره علم داده به شما این امکان را می‌دهد تا به عنوان یک فرد توانمند، به موضوعات زیر مسلط شوید:

✔️ ریاضیات علم داده

✔️ یادگیری ماشین

✔️ یادگیری عمیق

✔️ داده کاوی

✔️ متن کاوی

✔️ تصویر کاوی

در این دوره جامع متخصص علم داده، شما با الگوریتم‌ها و مدل‌های متنوع علم داده آشنا می‌شوید. علاوه بر این، در حین دوره با مباحثی چون تحلیل داده ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز آشنا خواهید شد.

این دوره علم داده فرصتی فوق‌العاده برای ارتقاء مهارت تجزیه و تحلیل داده، مدلسازی و… برای شما خواهد بود و همچنین به عنوان یک مسیر یادگیری گام‌به‌گام، اطلاعات گسترده‌ای را از دنیای علم داده به شما ارائه می‌دهد.

دوره آموزش علم داده، از مباحث پایه تا مطالب پیشرفته در علم داده را پوشش می‌دهد تا در نهایت شما را تبدیل به یک دانشمند داده کند.

پس اگر به دنبال یک دوره آموزشی جامع در زمینه علم داده هستید، این آموزش در سایت دیتا یاد فرصت مناسبی است تا شما را وارد دنیای جذاب اطلاعات و دیتا کند و بتوانید مهارت‌های لازم برای حل مسائل و چالش‌های پیچیده را به دست آورید.

من صابر کلاگر به شما قول می دهم تمام این مسائل و مفاهیم پیچیده را به صورت ساده سازی شده و قابل درک، با قدرت بیان بالا به شما منتقل کنم.

راستی این دوره هیچ پیش نیازی ندارد.

شروع سفر ماجراجویی دوره علم داده از کجاست؟

این سفر آموزشی با یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون و ریاضیات علم داده شروع می شود، جایی که شما با اصول اساسی احتمال، آمار و جبر خطی و کاربردهای آن در علم داده آشنا خواهید شد. این پایه قوی برای درک شما از علم داده ضروری است و به شما امکان می‌دهد تا بهترین تصمیمات تحلیلی را بر اساس دیتا بگیرید و درک عمیق تری از الگوریتم ها پیدا کنید.

در ادامه سفر ماجراجویی مان وارد دنیای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می شویم و به اعماق آن نفوذ می کنیم.

با الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ آشنا خواهید شد و درک عمیقی از استفاده از آن‌ها در تحلیل داده‌های پیچیده و پیش‌بینی دقیق رویدادها کسب خواهید کرد.

 اگر به دنبال دوره‌ای جامع هستید که به شما امکان پیشرفت گام به گام در علم داده را می‌دهد، این دوره فرصت مناسبی برای شماست. 

سرفصل های کامل دوره متخصص را اینجا ببینید

مقدمه ورود به دوره

✔️ به دوره متخصص علم داده خوش آمدید

نقشه راه هوش مصنوعی و علم داده

✔️ بخش اول

✔️ بخش دوم

✔️ بخش سوم

نصب و راه اندازی

✔️ نصب پایتون

✔️ نصب و راه اندازیVSCode  در ویندوز

✔️ نصب jupyter

پایتون

✔️ داده و نوع داده

✔️ چند نکته در مورد زبان پایتون

✔️ داده‌های عددی و عملگرهای محاسباتی

✔️ متغیر چیست؟

✔️ توابع ریاضیاتی مقدماتی

✔️ نوع داده‌ای String

✔️ بحث String Formatting , indexing

✔️ متدها و نکات تکمیلی String

✔️ تبدیل انواع داده به یکدیگر

✔️ عمگرهای مقایسه‌ای و Boolean

✔️ کار با jupyter notebook

✔️ شرط در پایتون (if - else)

✔️ مینی پروژه تبدیل واحد

✔️ لیست در پایتون (list)

✔️ متدها و نکات تکمیلی list

✔️ دیکشنری در پایتون dict))

✔️ حلقه‌ها در پایتون (For)

✔️ حل تمرین - مینی پروژه

✔️ حلقه‌ها در پایتون (while)

✔️ تاپل در پایتون (tuple)

✔️ مجموعه‌ها در پایتون (set)

✔️ در موردNone  و NoneType

✔️ دیگر عملگرها

✔️ عملگرهای بیتی

✔️ حل تمرین - ماتریس عکس

✔️ مقایسه == و is

✔️ بررسی تابع len

✔️ بررسی توابع min, max, sum

✔️ کلاس range

✔️ یادگیری و کمک گرفتن از dir , help

✔️ مقداردهی هم زمان به چند متغیر

✔️ تابع نویسی در پایتون - قسمت اول

✔️ تابع نویسی در پایتون - قسمت دوم

✔️ بررسی *args و **kwargs

✔️ بررسی Set, Dict Comprehension

✔️ بررسی List Comprehension

✔️ بررسی Lambda

پایتون مقدماتی - جلسه آنلاین

✔️ پایتون - بخش اول

✔️ پایتون - بخش دوم

پکیج‌های پایتون و pip

✔️ پکیج‌ها در پایتون

مقدمه کار با کتابخانه‌ها و پکیج‌های علم داده

✔️ مقدمه‌ای بر Numpy

✔️ تفاوت Numpy array و Python list

✔️ دیتا تایپ‌های Numpy

✔️ کمی عمیق‌تر در Numpy

✔️ بررسی چند مورد در Numpy

✔️ بحث indexing وslicing  در Numpy

✔️ ماژول Random در Numpy

✔️ مقدمه‌ای بر مصورسازی با matplotlib

✔️ تنظیمات نمودار و تغییر استایل

✔️ بررسی یک magic command در جوپیتر

✔️ نمودار میله‌ای (bar)

✔️ نمودار دایره‌ای (pie-chart)

✔️ زیر نمودار (subplot)

✔️ دیتاست و انواع دیتا

✔️ بررسی DataFrame

✔️ بررسی Series

✔️ بررسی ایندکس

✔️ بررسی loc و iloc

✔️ حذف و اضافه در دیتافریم

✔️ بررسی تابع concat

✔️ استفاده از عملگرهای مقایسه ای در pandas

✔️ خواندن و نوشتن فایل در pandas

آمار و احتمال کاربردی

✔️ مقدمه ای بر آمار و احتمال

✔️ احتمال چیست؟

✔️ احتمال شرطی

✔️ قوانین احتمال

✔️ تمرین - تابع احتمالات

✔️ بررسی مفهوم Population And Sampling

✔️ مفهوم داده

✔️ روش‌های نمونه گیری

✔️ اندازه نمونه (sample size)

✔️ بررسی اولیه یک دیتاست

✔️ مرکزیت داده‌ها

✔️ معیار پراکندگی داده‌ها - بخش اول

✔️ معیار پراکندگی داده‌ها - بخش دوم

✔️ توزیع فراوانی داده‌ها و هیستوگرام

✔️ توزیع داده‌ها

✔️ بررسی موارد روی دیتاست

✔️ بررسی چارک (IQR , Quartile)

✔️ بررسی boxplot

✔️ تمرین - بررسی دیتاست

✔️ توزیع‌های آماری

✔️ بررسی مفهوم چندک (Quantile)

✔️ داده‌های ما از چه توزیعی پیروی می کنن؟

✔️ همبستگی دو متغیر (correlation)

✔️ بررسی مفاهیم CDF, PMF, RV

✔️ بررسی مفهوم PDF

✔️ میانگین وزن دار و مقدار مورد انتظار!

✔️ تمرین - بررسی دیتاست

حل تمرین

✔️ حل تمرین - احتمالات

✔️ حل تمرین - بررسی دیتاست (سن و جنسیت)

آزمون فرض آماری (hypothesis test)

✔️ مفهوم آزمون فرضیه

✔️ بررسی عوامل موثر (شانس!)

✔️ آزمون فرضیه (tZ-tes)

✔️ آزمون فرضیه (T-test)

✔️ آزمون فرضیه (U-test)

✔️ آزمون معناداری ضریب همبستگی

✔️ تمرین

جبر خطی و ریاضیات پایه

✔️ مقدمه‌ای بر مفاهیم

✔️ مفهوم بعد (Dimension)

✔️ بردار (vector)

✔️ رسم بردار در پایتون

✔️ ماتریس - بخش اول

✔️ ماتریس - بخش دوم

✔️ ماتریس - بخش سوم

✔️ ماتریس - بخش چهارم

✔️ حل معادلات خطی با ماتریس!

✔️ تجزیه بردار (Vector Decomposition)

✔️ مقدار ویژه و بردار ویژه (Eigen)

✔️ تمرین - تابع ویژه!

✔️ نرم بردار

✔️ چند نکته numpy و ماتریس

✔️ ضرب داخلی بردار

✔️ ماتریس متعامد

تحلیل ابعادی داده

✔️ مفهوم تجزیه ماتریس

✔️ بررسی Eigen Decomposition

✔️ مقادیر منفرد (Singular Value)

✔️ تجزیه مقادیر منفرد (SVD)

✔️ درک عمیق تر از SVD - بخش اول 

✔️ درک عمیق تر از SVD - بخش دوم

✔️ تمرین - SVD

✔️ حل تمرین SVD

مفاهیم و فرآیندها در دیتاساینس

✔️ شاخص کلیدی عملکرد KPI

✔️ یادگیری ماشین چطور به ما کمک می کند؟

✔️ فرآیند داده کاوی - CRISP

آماده سازی داده ها

✔️ بررسی اولیه آماده سازی داده

✔️ بررسی موارد روی دیتاست

✔️ تمرین - بررسی و درک دیتاست

✔️ مقادیر نامعلوم (missing value)

✔️ استفاده از sklearn

✔️ داده‌های غیر عددی (categorical)

✔️ مقیاس داده‌ها (scale)

✔️ تمرین - تأثیر تغییر مقیاس داده

✔️ آماده سازی دیتاست

مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

✔️ مقدمه‌ای بر انواع یادگیری

طبقه بندی (Classification) - مفاهیم اولیه

✔️ طبقه بندی با الگوریتم KNN (نزدیکترین همسایه)

✔️ ارزیابی الگوریتم‌های طبقه بندی - بخش اول

✔️ ارزیابی الگوریتم‌های طبقه بندی - بخش دوم

✔️ اعتبارسنجی با Cross Validation

✔️ پیدا کردن بهترین پارامتر (GridSearch)

✔️ بررسی underfitting و overfitting

✔️ حل مساله + نکات تکمیلی

✔️ تمرین - دیتاست 

طبقه بندی (Classification) – الگوریتم‌ها

✔️ طبقه بندی با الگوریتم SVM - بخش اول

✔️ طبقه بندی با الگوریتم SVM - بخش دوم

✔️ طبقه بندی با الگوریتم SVM - بخش سوم

✔️ طبقه بندی با الگوریتم SVM - بخش چهارم

✔️ طبقه بندی با درخت تصمیم (Decision Tree) - بخش اول

✔️ طبقه بندی با درخت تصمیم (Decision Tree) - بخش دوم

✔️ طبقه بندی با درخت تصمیم (Decision Tree) - بخش سوم

✔️ طبقه بندی با جنگل تصادفی (Random Forest) - بخش اول

✔️ طبقه بندی با جنگل تصادفی (Random Forest) - بخش دوم

✔️ طبقه بندی با جنگل تصادفی (Random Forest) - بخش سوم

✔️ تمرین

بررسی دیتاست (Iris)

✔️ بررسی دیتاست و فرآیند

✔️ ساخت مدل

✔️ استفاده از مدل

بررسی دیتاست اعداد دست نوشته (digits)

✔️ بررسی دیتاست

✔️ ساخت مدل

✔️ استفاده از مدل

مینی پروژه پردازش تصویر با OpenCV

✔️ تعریف مساله

✔️ آشنایی با opencv

✔️ ساخت دیتاست (تهیه تصاویر)

✔️ آماده سازی تصاویر

✔️ ساخت مدل و نمایش realtime

رگرسیون (Regression)

✔️ مفاهیم اولیه رگرسیون

✔️ معیار ارزیابی رگرسیون

✔️ رگرسیون خطی

✔️ مساله غیرخطی

✔️ مساله غیرخطی - نکات تکمیلی

✔️ تمرین

✔️ بررسی چند الگوریتم در رگرسیون

خوشه بندی (Clustering)

✔️ مفاهیم اولیه خوشه‌ بندی

✔️ الگوریتم K-means

✔️ بررسی تاثیر مقیاس داده‌ها (Scale)

✔️ محاسبه تعداد بهینه خوشه‌ها با روش Elbow

✔️ معیار ارزیابی خوشه بندی

✔️ بررسی یک مساله

✔️ الگوریتم DBSCAN

مینی پروژه پردازش تصویر با خوشه بندی

✔️ تعریف مساله

✔️ خوشه بندی تصویر - بخش اول

✔️ خوشه بندی تصویر - بخش دوم

✔️ بررسی جزئیات روش حل مساله

✔️ خوشه بندی تصویر - بخش سوم

بررسی مساله دسته بندی مشتریان

✔️ فرآیند دسته بندی مشتریان

✔️ روش‌های تحلیل و دسته بندی مشتریان

✔️ حل مساله دسته بندی مشتریان - بخش اول

✔️ حل مساله دسته بندی مشتریان - بخش دوم

ایجاد Pipeline در یادگیری ماشین

✔️ بررسی مفهوم pipeline

✔️ ساخت pipeline ساده

✔️ استفاده از توابع شخصی در pipeline

✔️ بهبود پارامترها در pipeline

داده‌های پرت (outlier)

✔️ داده پرت (outlier) چیست؟

✔️ روش‌های آماری - بخش اول

✔️ روش‌های آماری - بخش دوم

✔️ روش‌های آماری - بخش سوم

✔️ بررسی دیتاست - بخش اول

✔️ بررسی دیتاست - بخش دوم

✔️ رفع ابهام و بررسی چند نکته تکمیلی

✔️ روش‌های حل مساله تشخیص داده‌های پرت

✔️ الگوریتم DBSCAN در تشخیص ناهنجاری

✔️ الگوریتم LocalOutlierFactor - بخش اول

✔️ الگوریتم LocalOutlierFactor - بخش دوم

✔️ الگوریتم OneClassSVM

حساب دیفرانسیل و انتگرال

✔️ مقدمه‌ای بر مفاهیم

✔️ مفهوم شیب (gradient)

✔️ مفهوم حد (limit) 

✔️ مفهوم مشتق

✔️ تعریف رابطه مشتق

✔️ تمرین

✔️ حل تمرین

✔️ محاسبه مشتق دیگر توابع

✔️ مشتق زنجیره‌ای (chain rule)

✔️ مشتق توابع با چند متغیر مستقل (مشتق جزئی)

✔️ حل تمرین

✔️ مفهوم انتگرال + تمرین پایتون

✔️ مثالی از کاربرد مشتق و انتگرال

✔️ اثبات و محاسبه انتگرال

✔️ محاسبه مشتق و انتگرال در پایتون - sympy

بهینه سازی (optimization)

✔️ بهینه سازی چیست؟

✔️ گرادیان کاهشی (Gradient Descent)

✔️ گرادیان کاهشی - بخش دوم

✔️ بهینه محلی و سراسری

✔️ حل مساله رگرسیون خطی با گرادیان کاهشی - بخش اول

✔️ حل مساله رگرسیون خطی با گرادیان کاهشی - بخش دوم

شبکه های عصبی (neural networks)

✔️ مقدمه ورود به شبکه عصبی

✔️ شبکه عصبی چیست - بخش اول

✔️ شبکه عصبی چیست - بخش دوم

✔️ نحوه آپدیت وزن و بایاس در شبکه

✔️ محاسبه میزان خطا (error)

✔️ توابع فعالسازی (Activation Function)

✔️ مفهوم epoch و batch

✔️ بهینه سازها (optimizers) - بخش اول

✔️ بهینه سازها (optimizers) - بخش دوم

شبکه‌های عصبی در پایتون

✔️ شبکه عصبی با TensorFlow و Keras

✔️ دیتاست digits با neural network

✔️ تعمیم پذیری مدل (generalization)

✔️ داده‌های اعتبارسنجی (validation set)

✔️ توقف یادگیری با early stopping

✔️ بررسی Dropout

✔️ جریمه برای تابع هزینه (L1,L2 Regularization)

✔️ دیتاست در keras

✔️ دیتاست Fashion MNIST - بخش اول

✔️ دیتاست Fashion MNIST - بخش دوم

✔️ چند نکته

✔️ ذخیره و بارگذاری مدل در keras

✔️ بررسی history

مساله رگرسیون در شبکه عصبی

✔️ رگرسیون در شبکه عصبی

✔️ بررسی اولیه دیتاست

✔️ آنالیز دیتاست

✔️ پیش پردازش و مدلسازی

گوگل کولب (colab)

✔️ آموزش کولب - بخش اول

✔️ آموزش کولب - بخش دوم

✔️ آموزش کولب - بخش سوم

شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)

✔️ شبکه‌های عمیق - بخش اول

✔️ شبکه‌های عمیق - بخش دوم

شبکه عصبی کانولوشن – CNN

✔️ بررسی شبکه‌های convolution - بخش اول

✔️ بررسی شبکه‌های convolution - بخش دوم

✔️ بررسی شبکه‌های convolution - بخش سوم

✔️ شبکه CNN در TensorFlow و Keras 

✔️ تابع فعالساز در CNN

✔️ دیتاست تصاویر رنگی (cifar10)

✔️ اثر رندوم

✔️ بهبود مدل

نکات تکمیلی داده تصاویر

✔️ بررسی DataAugmentation

✔️ اعمال augmentation روی دیتاست cifar10

✔️ دیتاست intel image

✔️ کار با داده های حجیم

✔️ کار با داده حجیم در colab

یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

✔️ مفهوم یادگیری انتقالی

✔️ بررسی مدل‌های از قبل آموزش داده شده

✔️ یادگیری انتقالی در keras - بخش اول

✔️ یادگیری انتقالی در keras - بخش دوم

✔️ مساله اندازه تصویر

شبکه عصبی چند کاناله Multi-Channel

✔️ شبکه عصبی چند کاناله

✔️ بررسی Keras Functional API

✔️ دیتاست HousePrice - بخش اول

✔️ دیتاست HousePrice - بخش دوم

✔️ دیتاست HousePrice - بخش سوم

کار با داده های متنی (text) - بخش اول

✔️ مفاهیم اولیه (متن کاوی و پردازش زبان طبیعی، Text mining & NLP)

✔️ استخراج ویژگی متنی به روش Bag of word, tf-idf

✔️ بهبود ویژگی های متنی - بخش اول

✔️ بهبود ویژگی های متنی - بخش دوم

✔️ دیتاست IMDB - دسته بندی احساسات

✔️ داده متنی فارسی - hazm

✔️ دیتاست خبر فارسی (دسته بندی خبر) - بخش اول

✔️ دیتاست خبر فارسی (دسته بندی خبر) - بخش دوم

کار با داده های متنی (text) - بخش دوم

✔️ بررسی روش ها

✔️ بررسی مفهوم Word Embedding

✔️ اجرای Embedding در Keras

✔️ بررسی کانولوشن یک بعدی Embedding + (1D-Conv)

✔️ دیتاست IMDB با Conv + Embedding

✔️ کاهش تعداد توکن ها

✔️ چند نکته در ادامه...

شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)

مزایای دوره جامع متخصص علم داده

مسیر یادگیری دوره دیتاساینس

پایتون از سطح 0 تا سطح متوسط

گام اول

کتابخانه ها و پکیج های مقدماتی علم داده

(numpy، pandas، matplotlib)

گام دوم

آمار و احتمال کاربردی، تحلیل اکتشافی داده

گام سوم

جبر خطی و تحلیل ابعادی داده

گام چهارم

با طی کردن 4 گام بالا، مقدمات لازم برای ورود به داده کاوی و یادگیری ماشین را بدست می آوریم.

گام پنجم

پیش پردازش داده ها

گام ششم

الگوریتم های یادگیری ماشین

گام هفتم

ایجاد pipeline در فرآیند داده کاوی

گام هشتم

تشخیص داده های پرت - تشخیص تقلب و ناهنجاری ها

با طی کردن 4 گام بالا، به مباحث داده کاوی، یادگیری ماشین و الگوریتم ها و فرآیند ها مسلط می شویم و پروژه های عملی خوبی را با هم انجام می دهیم و همچنین توانایی انجام پروژه های داده کاوی را نیز بدست می آوریم.

گام نهم

مباحث حساب دیفرانسیل و انتگرال، بهینه سازی

گام دهم

شبکه های عصبی (Neural Network)​

دوره جامع متخصص دیپ لرنینگ

این دوره به عنوان آپدیت رایگان به سرفصل های دوره متخصص علم داده اضافه شده است.

سوالات متداول

آیا این دوره، گارانتی بازگشت وجه دارد؟

بله، تا 14 روز پس از ثبت نام فرصت دارید از گارانتی بازگشت وجه دوره استفاده کنید و تمام وجه پرداختی خود را بدون هیچ قید و شرطی از ما دریافت کنید. کافیست به شماره زیر در واتساپ پیام دهید و درخواست خود را مطرح کنید:

09905501998

چطور نرم افزار اسپات پلیر را در سیستم های مختلف نصب کنم؟

می توانید از این راهنمای نصب برای سیستم های مختلف استفاده کنید، روی لینک پایین کلیک کنید:

https://app.spotplayer.ir/player/help/

برای من که دوره ریاضیات را قبلاً خریداری کردم، کد تخفیفی برای تهیه دوره جامع متخصص علم داده می دهید؟

بله، مبلغ دوره ریاضیات از مبلغ دوره جامع متخصص علم داده کسر می گردد. برای دریافت تخفیف به شماره پشتیبانی در واتساپ پیام بدهید:

09905501998

چطور لایسنس دوره ای که خریدم را دریافت کنم؟

بلافاصله بعد از پرداخت موفق وارد صفحه ای خواهید شد که لایسنس شما آنجا قرار دارد. ولی اگر از این صفحه خارج شدید و یا حتی بعدا لایسنس خود را گم کردید برای دریافت لایسنس خود کافیست وارد حساب کاربری خود شوید و سپس از قسمت «سفارش ها»، روی محصول خریداری شده کلیک می کنید و لایسنس خود را می توانید دریافت کنید.

چطور به آپدیت های دوره دسترسی پیدا کنم؟

هر محصولی که آپدیت می شود، بخش های جدید بصورت خودکار بر روی اسپات پلیر شما نمایش داده می شود و شما نیازی نیست کاری انجام دهید.

اگر نیاز به پشتیبانی و راهنمایی بیشتر داشتم، چکار کنم؟

جهت پشتیبانی می توانید به این شماره در واتساپ پیام دهید:

09905501998

آموزش پیشنهادی:

guest
قدیمی‌ترین
تازه‌ترین بیشترین رأی
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
میعاد عزیزی
میعاد عزیزی
11 ماه قبل

عالی هستید استاد، من این دوره رو ثبت نام کردم و خیلی از آموزش شما رضایت دارم، امیدوارم وارد حوزه دیپ لرنینگ هم بشید

صابر کلاگر
صابر کلاگر
پاسخ به  میعاد عزیزی
8 ماه قبل

سلام میعاد جان،
تصمیم گرفتیم دوره دیپ لرنینگ رو در دوره متخصص علم داده، کامل و جامع قرار بدیم. این آپدیت به صورت کاملا رایگان در پنل دانشجویان دوره قرار میگیره و بعد از این نام دوره به دوره جامع متخصص علم داده (یادگیری ماشین، یادگیری عمیق) تغییر پیدا خواهد کرد.
ارادت

تهمینه
تهمینه
11 ماه قبل

این دوره عالیه، متشکرم از زحماتی که می کشید، خیلی خوب و واضح توضیح میدین بدون هیچ اضافه گویی.

samane binazir
samane binazir
11 ماه قبل

استاد عالی هستی، من علم داده رو با شما درک کردم، مرسی که انقدر قدرت بیان خوبی دارین و قدرت انتقال مطلب تون به دانشجو خیلی عالیه، بی نهایت سپاسگزارم

حسن خسرجی
حسن خسرجی
9 ماه قبل

دوره عالی و بی نظیره …واقعا” به مهندس کلاگر و همکارانشون خسته نباشید و خداقوووت باید گفت که که چنین دوره ی کاربردی رو برامون تهیه کردند. من خیلی راضی هستم و از آقای کلاگر بسیار ممنونم… شاد و سلامت باشید

فاطمه
فاطمه
9 ماه قبل

همه بخش ها عالی و کامل هستند.
اموزش باکیفتی هست.

مرجان
مرجان
7 ماه قبل

سرفصل های دوره علم داده سایت شما رو داشتم با سایر سایت ها مقایسه می کردم و به جرات می تونم بگم که قابل مقایسه نیستید، سرفصل هاتون خیلی جامع و کامل به نظر می رسه، من از طریق دوستم باشما آشنا شدم و قصد دارم توی این دوره شرکت کنم. امیدوارم بتونم به هدفی که توی ذهنمه برسم.

صابر کلاگر
صابر کلاگر
پاسخ به  مرجان
6 ماه قبل

ممنون از لطف شما،
به زودی کامل تر هم میشه و آپدیت های رایگان زیادی برای دوره ها درنظر گرفتیم.

رضا جهانشاه
رضا جهانشاه
6 ماه قبل

استاد من از دانشجویان دوره علم داده تون هستم، خواستم تشکر کنم بابت آپدیت های رایگان دوره دیپ لرنینگ، بابت اضافه شدن سرفصل NLP هم واقعا ممنونم.

صابر کلاگر
صابر کلاگر
پاسخ به  رضا جهانشاه
6 ماه قبل

سلام رضا جان،
خوشحالم از اینکه رضایت شما از دوره رو میبینم.
امیدوارم هرچه زودتر پیشرفت تک تکتون رو ببینم و تبدیل دانشمندان داده تمام عیار بشید.
از دیدن پیشرفتتون لذت میبرم و انرژی میگرم و به پیشرفتتون افتخار میکنم.
ارادت

میلاد
میلاد
6 ماه قبل

دوره رایگان شبکه های عصبیتون رو دیدم از نحوه تدریستون خیلی خوشم اومده.
منتظرم در اولین فرصت تو این دوره شرکت کنم😍

مهسا قربانی
مهسا قربانی
6 ماه قبل

سلام وقت بخیرتوی این دوره علم داده، دوره ریاضیاتی که توی سایت دیتایاد هست به صورت کامل قرار داره یا اون دوره رو باید جدا تهیه کنیم؟

آرمین
آرمین
3 ماه قبل

سلام مهندس وقتت بخیر
یه سوال زهنمو خیلی درگیر کرده بود
این دوره اینقدری کامل هست که بعد از گذروندنش بشه وارد بازار کار شد یا باید کسیر های دیگه ای هم طی کرد؟

صابر کلاگر
صابر کلاگر
پاسخ به  آرمین
3 ماه قبل

سلام آرمین جان
این دوره برای یادگیری و ورود به بازار کار قطعا گزینه مناسبیه.
اما یک نکته ای رو حتما باید درنظر بگیرید، اینکه هیچ دوره ای نمیتونه تمام موارد رو پوشش بده و چنین وعده ای قطعا خیانت بزرگی هست.
چیزی که یک دوره آموزشی باید رعایت رعایت کنه، بخصوص در زمینه علم داده و یادگیری ماشین، اینه که درک دانشجو در یادگیری و درک پایه و اساس زمینه تخصصی رو شکل بده تا دانشجو در ادامه بتونه برای انجام پروژه ها با تکیه بر مواردی که یاد گرفته و سرچ کردن به نتیجه برسه.
قطعا و بدون شک این دوره در این زمینه یکی از کم نقص ترین دوره هاست.
این دور هیچ پیشنیازی نداره و از صفر هست.
یادگیری مواردی چون پایتون و ریاضیات و درک عمیق یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به همراه پیاده سازی پروژه های متعدد و … با زبانی ساده و قابل درک هست که یادگیری رو هم بسیار شیرین میکنه.

آخرین ویرایش 2 ماه قبل توسط صابر کلاگر
شهلا
شهلا
2 ماه قبل

سلام خواستم از دوره خیلی خیلی خوبتون تشکر کنم واقعا عالی هستید با اینکه دوره های دیگه هم از این مباحث خونده بودم ولی به این صورت که شما توضیح دادید برام موثر نبوده.
پاینده باشید.

صابر کلاگر
صابر کلاگر
پاسخ به  شهلا
2 ماه قبل

سلام،
نظرتون باعث دلگرمیه، ممنونم

بخشی از دوره را ببینید

۸,۹۰۰,۰۰۰ تومان