آموزش مفاهیم، مدل‌ها و جریان‌های کاری ضروری یادگیری ماشین (ML) با جاوا - آخرین آپدیت

دانلود ML Concepts, Models & Workflow Essentials

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تخصص خود در زبان جاوا را برای ساخت سیستم‌های هوشمند و صنعتی جهت تصمیم‌گیری‌های سازمانی ارتقا دهید. این دوره مهارت‌های شما را در زمینه یادگیری ماشین در اکوسیستم جاوا عمیق‌تر کرده و مباحثی چون یادگیری نظارت شده و نظارت نشده، طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و شبکه‌های عصبی را پوشش می‌دهد. شما از برترین کتابخانه‌های ML جاوا از جمله Weka، Deeplearning4j، Apache Mahout و Smile برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های قدرتمند در مقیاس بزرگ استفاده خواهید کرد. همچنین بر جریان‌های کاری پیشرفته مانند پیش‌پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی، آموزش مدل، ارزیابی و استقرار در محیط عملیاتی با استفاده از متدهای MLOps مسلط می‌شوید. از طریق آزمایشگاه‌های عملی و پروژه نهایی، راهکارهای ML آماده تولید مانند بخش‌بندی مشتریان و مدل‌های پیش‌بینی ریزش مشتری برای کاربردهای سازمانی توسعه خواهید داد. در پایان، به یک متخصص پیشرفته ML تبدیل می‌شوید که قادر به معماری، پیاده‌سازی و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر مبتنی بر جاوا برای نیازهای پیچیده تجاری است. این دوره برای توسعه‌دهندگان باتجربه جاوا و مهندسان نرم‌افزاری است که قصد دارند مفاهیم یادگیری ماشین را در سیستم‌های سازمانی واقعی به کار بگیرند. تسلط بر برنامه‌نویسی جاوا، طراحی شیءگرا و تئوری‌های پایه یادگیری ماشین الزامی است. داشتن تجربه قبلی در پروژه‌های ML توصیه می‌شود. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود راهکارهای مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین را در جاوا برای کاربردهای سازمانی با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Weka، Deeplearning4j و Smile بسازید. شما تجربه عملی در تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند مدل‌سازی پیش‌بینانه، بخش‌بندی مشتریان و متدهای MLOps برای استقرار مدل‌های آماده تولید کسب خواهید کرد.

سرفصل ها و درس ها

مفاهیم یادگیری ماشین در جاوا Machine Learning Concepts in Java

  • خوش‌آمدگویی به دوره ML با جاوا Welcome to ML with Java

  • مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با جاوا Introduction to Machine Learning with Java

  • یادگیری نظارت شده در مقابل نظارت نشده Supervised vs. Unsupervised Learning

  • اصول یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی Deep Learning and Neural Networks Fundamentals

مدل‌ها، کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های ML در جاوا ML Models, Libraries, and Frameworks in Java

  • کار با کتابخانه Weka Working with the Weka Library

  • یادگیری عمیق با Deeplearning4j Deep Learning with Deeplearning4j

  • بررسی کتابخانه Smile Exploring Smile

جریان‌های کاری ضروری برای ML در جاوا Essential Workflows for ML in Java

  • پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی Data Preprocessing and Feature Engineering

  • آموزش، ارزیابی و اعتبارسنجی مدل Model Training, Evaluation, and Validation

  • استقرار مدل‌های ML در محیط عملیاتی Deploying ML Models in Production

  • جمع‌بندی نهایی دوره Course Wrap-Up

نمایش نظرات

آموزش مفاهیم، مدل‌ها و جریان‌های کاری ضروری یادگیری ماشین (ML) با جاوا
جزییات دوره
4h 36m
11
(آخرین آپدیت)
35
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده