لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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
نمایش نظرات