دوره آموزشی
دوبله زبان فارسی
مسترکلاس 4 در 1 هوش مصنوعی در یادگیری ماشین - ML ،SML ،UML و RL
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک اصول یادگیری ماشین و نقش آن در تصمیمگیریهای هوش مصنوعی محور در صنایع مختلف
- تشخیص تفاوت بین یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و یادگیری تقویتی با مثالهای واقعی کسبوکار
- توسعه مدلهای پیشبینانه با استفاده از تکنیکهای رگرسیون، طبقهبندی و خوشهبندی برای کاربردهای کسبوکار
- اعمال بینشهای هوش مصنوعی محور برای بهینهسازی بازاریابی، فروش، امور مالی، زنجیره تأمین و تجربه مشتری
- ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از متریکهای کلیدی مانند دقت، فراخوانی، امتیاز F1 و RMSE و سایر متریکهای کلیدی
- درک پیشپردازش داده، مهندسی ویژگی و کاهش سوگیری در کاربردهای اخلاقی هوش مصنوعی
- یادگیری اینکه چگونه کسبوکارها از یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب، نگهداری پیشبینانه و توصیههای شخصیسازی شده استفاده میکنند.
- بررسی یادگیری تقویتی برای سیستمهای هوش مصنوعی خودآموز در بازیها، رباتیک و وسایل نقلیه خودران
- تحلیل مطالعات موردی از شرکتهای برتر که از یادگیری ماشین برای کسب مزیت رقابتی بهره میبرند.
- پیشی گرفتن از روندهای هوش مصنوعی، قوانین و چالشهای اخلاقی برای اطمینان از پذیرش مسئولانه یادگیری ماشین در کسبوکار
پیشنیازهای دوره
- دانش اولیه از آمار، جبر و مفاهیم داده مفید است، اما الزامی نیست.
- کنجکاوی و ذهنیت حل مسئله، امری کلیدی است.
توضیحات دوره
به یک فرد آیندهنگر هوش مصنوعی محور تبدیل شوید که کسبوکار را با یادگیری ماشین متحول میکند.
تصور کنید که شما در یک جلسه تجاری پراهمیت هستید و در اطراف شما مدیران اجرایی در حال بحث درباره گام بزرگ بعدی خود هستند. رقابت شدید است، بازار در حال تغییر است و همه برای یافتن پاسخها به شما نگاه میکنند. شما با اعتمادبهنفس، بینشهای داده محور، مدلهای پیشبینانه و استراتژیهای مجهز به هوش مصنوعی که روندها را پیشبینی، عملیاتها را بهینهسازی و فرصتهای جدیدی را برای کشف ارائه میدهد، را ارائه میدهید. اتاق ساکت میشود و سپس با هیجان منفجر میشود. شما قدرت یادگیری ماشین را به نمایش گذاشتهاید و رهبری آن را بر عهده دارید.
اما چگونه به اینجا رسیدید؟
این دوره فقط یک دوره دیگر نیست، بلکه نقشه راه شما برای تسلط به یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و یادگیری تقویتی و استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد تأثیر واقعی در کسبوکار است. شما فراتر از تئوری پیش رفته و به کاربردهای عملی و مرتبط با صنعت که شرکتهای برتری مانند گوگل، آمازون، تسلا و نتفلیکس برای پیشی گرفتن از رقبا از آن استفاده میکنند، میپردازید.
یادگیری ماشین دیگر یک مفهوم آیندهنگر نیست، بلکه یک واقعیت است و اکنون در حال وقوع است و همه حوزهها از بازاریابی و امور مالی تا مراقبتهای بهداشتی، امنیت سایبری و شهرهای هوشمند را متحول میکند. اما اکثر مردم در تئوریهای بیپایان گیر کردهاند و نمیدانند چگونه واقعاً از هوش مصنوعی در کسبوکار استفاده کنند.
اینجاست که شما وارد میشوید.
این دوره به گونهای طراحی شده تا شما را به کارشناس یادگیری ماشین تبدیل کند که میتواند فاصله بین هوش مصنوعی و استراتژی کسبوکار را پر کند. در پایان، شما تنها یاد نخواهید گرفت که مدلهای یادگیری ماشین را درک کنید، بلکه دانش اینکه چگونه آنها را به روشهای عملی و با تأثیر بالا پیاده کنید را نیز خواهید داشت.
- کشف قدرت پنهان تصمیمگیری هوش مصنوعی محور و استفاده از آن برای حل چالشهای واقعی کسبوکار
- تسلط به تحلیل پیشبینانه، خوشهبندی و تشخیص ناهنجاری تا روندها را پیشبینی کرده و تعامل با مشتری را بهینه کنید.
- توسعه مدلهای یادگیری ماشین تا از تقلب جلوگیری کرده، بازاریابی را شخصیسازی کرده، عملیاتها را بهبود بخشیده و صنایع را متحول کنید.
- رفتن فراتر از هیاهوها - درک محدودیتها، نگرانیهای اخلاقی و چالشهای عملی پذیرش هوش مصنوعی
- کشف اینکه چگونه شرکتهایی مانند نتفلیکس، آمازون، JPMorgan و تسلا از یادگیری ماشین بهرهبرداری میکنند و چگونه میتوانید استراتژیهای آنها را برای خود اعمال کنید.
- اثبات آینده شغلی خود - با پیشی گرفتن از روندهای هوش مصنوعی، اتوماسیون و اخلالها در صنعت
این دوره نیاز به مهارتهای ریاضی یا کدنویسی پیشرفته ندارد. فقط کنجکاوی، رویکرد حل مسئله و انگیزه برای موفقیت کافی است.
در پایان دوره، نه تنها یادگیری ماشین را درک خواهید کرد، بلکه خواهید دانست که چگونه از آن برای هدایت نوآوری، بهینهسازی عملیاتها و اتخاذ تصمیمات هوشمندتر استفاده کنید.
بنابراین، آیا آمادهاید که به آینده گام بگذارید و به رهبر مجهز به هوش مصنوعی تبدیل شوید که جهان به آن نیاز دارد؟
بیایید قدرت یادگیری ماشین را با هم کشف کنیم. پس همین حالا در دوره شرکت کنید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- رهبران کسبوکار، تحلیلگران داده، متخصصان فناوری و علاقهمندان به هوش مصنوعی که به دنبال اعمال یادگیری ماشین در سناریوهای واقعی کسبوکار هستند.
مسترکلاس 4 در 1 هوش مصنوعی در یادگیری ماشین - ML ،SML ،UML و RL
-
آشنایی با یادگیری ماشین - چیست و چرا اهمیت دارد؟ 02:18
-
بیایید وارد جزئیات شویم - یادگیری ماشین - موضوعات درباره چه هستند؟ 09:24
-
دانلود ورکبوک شگفتانگیز 100+ صفحهای دوره 01:00
-
یادگیری ماشین چه تفاوتی با برنامهنویسی سنتی دارد؟ 03:35
-
مفاهیم کلیدی - مدلها، الگوریتمها و داده آموزش 03:00
-
یادگیری نظارت شده در مقابل یادگیری نظارت نشده - درک تفاوتها 03:41
-
نقش ریاضیات در یادگیری ماشین - بررسی غیرفنی 03:02
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
بیایید پیشرفت شما را در این دوره جشن بگیریم - 25% > 50% > 75% > 100% 01:20
-
چرا برنامهنویسی سنتی مبتنی بر قانون برای تسکهای پیچیده مناسب نیست؟ 03:02
-
چگونه یادگیری ماشین به طور خودکار قوانین را از داده یاد میگیرد؟ 03:29
-
درک آموزش مدل - نقش داده برچسبگذاری شده و بدون برچسب؟ 03:00
-
چگونه الگوریتمها مدلها را برای کاهش خطاها در طول زمان بهینه میکنند؟ 03:22
-
مثالهای واقعی از یادگیری داده محور در عمل 03:34
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
یادگیری نظارت شده چگونه کار میکند؟ نگاشت ورودیها و خروجیها 03:03
-
کاربرد واقعی - پیشبینی قیمت مسکن و رفتار مشتری 02:00
-
قدرت برچسبهای داده - چرا کیفیت داده آموزش اهمیت دارد؟ 02:58
-
چگونه ماشینها داده گذشته را برای پیشبینیهای آینده تعمیم میدهند؟ 03:19
-
مطالعه موردی - تشخیص تقلب در بانکداری با یادگیری نظارت شده 02:40
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
درک خوشهبندی - چگونه ماشینها نقاط داده مشابه را گروهبندی میکنند؟ 03:22
-
یوزکیسهای کسبوکار - بخشبندی مشتری و تحلیل بازار 03:10
-
تشخیص ناهنجاری - چگونه ماشینها الگوهای داده غیرمعمول را تشخیص میدهند؟ 02:56
-
مطالعه موردی - شخصیسازی تجارت الکترونیک با استفاده از یادگیری نظارت نشده 03:01
-
چالشهای یادگیری نظارت نشده - وقتی هیچ برچسبی وجود ندارد 03:14
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چرا کیفیت داده اساس مدلهای یادگیری ماشین است؟ 03:14
-
پیشپردازش داده - پاکسازی، سازماندهی و ساختاردهی داده 02:43
-
سوگیری در یادگیری ماشین - چگونه داده بد منجر به مدلهای بد میشوند؟ 03:08
-
مطالعه موردی - تأثیر داده مغرضانه بر سیستمهای شناسایی چهره 02:31
-
آینده تصمیمگیریهای داده محور در کسبوکار 02:52
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 25% پیشرفت کردهاید >> بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به سمت 50% ادامه دهیم 00:24
-
چگونه شرکتها از یادگیری ماشین برای کسب مزیت رقابتی استفاده میکنند؟ 03:44
-
تحلیلهای پیشبینانه - پیشبینی روندها در امور مالی و خردهفروشی 02:49
-
خودکارسازی خدمات مشتری با چتباتهای مجهز به هوش مصنوعی 03:17
-
چگونه یادگیری ماشین در حال تحول در مراقبتهای بهداشتی و پزشکی است؟ 03:09
-
مطالعه موردی - مدل یادگیری ماشین نتفلیکس برای محتوای شخصیسازی شده 02:45
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه شرکتها از یادگیری ماشین برای کسب بینشهای مشتری استفاده میکنند؟ 03:03
-
بازاریابی شخصیسازی شده - چگونه هوش مصنوعی محصولات را به مصرفکنندگان توصیه میکند؟ 02:51
-
بهینهسازی کمپینهای تبلیغاتی با استفاده از تحلیل هوش مصنوعی محور 02:47
-
پیشبینی ریزش مشتری و بهبود استراتژیهای حفظ مشتری 03:16
-
مطالعه موردی - سیستم توصیهگر مجهز به هوش مصنوعی آمازون 02:36
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه هوش مصنوعی زنجیرههای تأمین و مدیریت موجودی را بهینه میکند؟ 02:52
-
تشخیص بلادرنگ تقلب در تراکنشهای مالی 03:15
-
نگهداری پیشبینانه - کاهش زمان از کارافتادگی در تولید 03:18
-
مطالعه موردی - چگونه UPS از یادگیری ماشین برای بهینهسازی تحویل استفاده میکند؟ 02:45
-
ملاحظات اخلاقی در تصمیمگیری مجهز به هوش مصنوعی 03:19
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چرا مدلهای یادگیری ماشین گاهی اوقات در سناریوهای واقعی شکست میخورند؟ 03:05
-
چالش بیشبرازش - وقتی مدلها بیش از حد از داده آموزش یاد میگیرند 03:18
-
مسائل مربوط به حریم خصوصی داده و پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی 03:30
-
هوش مصنوعی مفسر - چرا درک تصمیمات ماشین اهمیت دارد؟ 02:59
-
مطالعه موردی - جنجال اخلاق هوش مصنوعی گوگل و دروس آموخته شده 02:54
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
روندهای نوظهور - پیدایش سیستمهای هوش مصنوعی خودآموز 03:11
-
چگونه Generative AI خلاقیت و تولید محتوا را تغییر میدهد؟ 02:54
-
آینده کار - چگونه هوش مصنوعی نقشهای شغلی و صنایع را تغییر میدهد؟ 03:03
-
چالشها و فرصتها در قوانین و حاکمیت هوش مصنوعی 02:48
-
سخنان پایانی - استفاده از هوش مصنوعی برای آیندهای هوشمندانهتر در کسبوکار 03:20
-
شما 50% پیشرفت کردهاید >> بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به سمت 75% ادامه دهیم 00:29
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه موسسات مالی از هوش مصنوعی برای امتیازدهی اعتباری و وامدهی استفاده میکنند؟ 03:22
-
خودکارسازی پیشبینیهای بازار سهام با استفاده از مدلهای یادگیری ماشین 02:58
-
تشخیص تقلب - چگونه هوش مصنوعی تراکنشهای مشکوک را تشخیص میدهد؟ 03:16
-
ارزیابی ریسک و بهینهسازی پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی 03:19
-
مطالعه موردی - چگونه جیپیمورگان از هوش مصنوعی برای تحلیل مالی استفاده میکند؟ 02:35
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه هوش مصنوعی به تشخیص بیماریها و تحلیل تصاویر پزشکی کمک میکند؟ 03:13
-
پیشبینی نتایج بیمار و شخصیسازی برنامههای درمانی 03:01
-
کشف دارو و هوش مصنوعی - تسریع پیشرفتهای پزشکی 02:43
-
چتباتهای مجهز به هوش مصنوعی و دستیاران سلامت مجازی در مراقبتهای بهداشتی 02:49
-
مطالعه موردی - چگونه IBM Watson انقلابی در درمان سرطان ایجاد میکند؟ 03:20
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه شهرها از یادگیری ماشین برای مدیریت ترافیک و زیرساختها استفاده میکنند؟ 02:43
-
بهرهوری انرژی و بهینهسازی شبکه هوشمند مجهز به هوش مصنوعی 02:57
-
سیاستگذاری پیشبینانه - جنجالها و مسائل اخلاقی 03:23
-
مدیریت هوشمند پسماند و پایداری محیط زیست 02:58
-
مطالعه موردی - نحوه استفاده از هوش مصنوعی در طرح شهرهای هوشمند سنگاپور 03:11
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه هوش مصنوعی قیمتگذاری پویا و پیشبینی تقاضا را تقویت می کند؟ 02:48
-
مدیریت موجودی هوش مصنوعی محور برای سطوح بهینه موجودی 02:47
-
بهبود تجربه مشتری با دستیاران مجازی مجهز به هوش مصنوعی 03:16
-
خرید شخصی - چگونه هوش مصنوعی محصولات را بر اساس رفتار توصیه می کند؟ 02:50
-
مطالعه موردی - چگونه علی بابا از هوش مصنوعی برای بهبود تعامل با مشتری استفاده میکند؟ 03:01
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری ماشین صنعت فیلم و موسیقی را تغییر میدهد؟ 02:52
-
تولید اخبار مجهز به هوش مصنوعی - فرصتها و ریسکها 03:11
-
فناوری دیپفیک و تأثیر آن بر اعتمادپذیری رسانهها 02:23
-
خودکارسازی تعدیل محتوا در پلتفرمهای رسانههای اجتماعی 03:25
-
مطالعه موردی - چگونه نتفلیکس از هوش مصنوعی برای توصیه محتوا استفاده میکند؟ 02:48
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 75% پیشرفت کردهاید << بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به سمت 100% ادامه دهیم 00:31
-
چگونه هوش مصنوعی، یادگیری آنلاین و آموزش تطبیقی را متحول میکند؟ 03:38
-
سیستمهای آموزشی مجهز به هوش مصنوعی - مزایا و معایب 03:13
-
پیشبینی عملکرد دانشجویان و استراتژیهای مداخله زودهنگام 03:18
-
خودکارسازی نمرهدهی و بازخورد در کلاسهای درس دیجیتال 03:43
-
مطالعه موردی - چگونه Duolingo از هوش مصنوعی برای بهبود یادگیری زبان استفاده میکند؟ 02:38
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه هوش مصنوعی به وکلا در تحلیل پروندهها و تهیه اسناد حقوقی کمک میکند؟ 02:48
-
پیشبینی نتایج پروندههای حقوقی - فرصتها و ملاحظات اخلاقی 02:58
-
نظارت بر انطباق مجهز به هوش مصنوعی برای قوانین مالی و تجاری 03:26
-
خودکارسازی بررسی قرارداد و ارزیابی ریسک با استفاده از هوش مصنوعی 02:50
-
مطالعه موردی - هوش مصنوعی چگونه در صنعت فناوری حقوقی مورد استفاده قرار میگیرد؟ 02:36
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
هوش مصنوعی چگونه حملات سایبری را به صورت بلادرنگ شناسایی و از آنها جلوگیری میکند؟ 02:25
-
پیشگیری از کلاهبرداری هوش مصنوعی محور در بانکداری و تراکنشهای آنلاین 03:12
-
یادگیری عمیق برای تشخیص حملات فیشینگ و تهدیدات مهندسی اجتماعی 03:10
-
خودکارسازی پاسخ به حادثه و تحلیل تهدیدات با هوش مصنوعی 03:18
-
مطالعه موردی - چگونه از هوش مصنوعی برای امنیت شبکه در شرکتهای Fortune 500 استفاده میشود؟ 02:57
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
مشکل سوگیری الگوریتمی و پیامدهای آن در دنیای واقعی 02:46
-
بحث در مورد شفافیت و توضیحپذیری در هوش مصنوعی 03:29
-
هوش مصنوعی منصفانه - استراتژیهایی برای کاهش تبعیض در مدلهای یادگیری ماشین 02:49
-
تنظیم مقررات هوش مصنوعی - چالشهای تضمین استفاده منصفانه و اخلاقی 03:16
-
مطالعه موردی - چگونه سوگیری در هوش مصنوعی بر تصمیمات استخدام در یک شرکت بزرگ فناوری تأثیر گذاشت؟ 02:49
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
تکامل هوش مصنوعی - از هوش مصنوعی محدود تا هوش مصنوعی عمومی 02:57
-
نقش هوش مصنوعی در اکتشافات علمی و اکتشافات فضایی 02:54
-
چگونه هوش مصنوعی میتواند آینده خلاقیت و نوآوری انسان را شکل دهد؟ 03:19
-
تعادل بین مزایا و ریسکهای هوش مصنوعی - گام بعدی چیست؟ 03:20
-
سخنان پایانی - چگونه کسبوکارها و افراد میتوانند با انقلاب هوش مصنوعی سازگار شوند؟ 03:32
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 100% را کسب کردهاید >> بیایید جشن بگیریم - فراموش نکنید گواهینامه خود را به اشتراک بگذارید 01:04
-
موفقیت نیاز به عمل دارد - موفقیت خود را با یک اکشن پلن هوشمندانه همین امروز تقویت کنید None
-
درک نقش یادگیری ماشین در تصمیمگیری مدرن 02:55
-
یادگیری ماشین نظارت شده - بیایید شروع به یادگیری کنیم 09:31
-
دانلود ورکبوک شگفتانگیز 100+ صفحهای دوره 01:00
-
شرکتها چگونه از یادگیری نظارت شده برای پیشبینی و طبقهبندی استفاده میکنند؟ 02:59
-
رگرسیون و طبقهبندی - مفاهیم و تفاوتهای کلیدی 03:41
-
درک داده برچسبگذاری شده و اهمیت آن در مدلهای آموزش 02:57
-
ارزش کسبوکار تحلیل پیشبینانه و بینشهای داده محور 02:53
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
بیایید پیشرفت شما را در این دوره جشن بگیریم - 25% > 50% > 75% > 100% 01:20
-
چگونه مدلهای رگرسیون نتایج عددی را در سناریوهای کسبوکار پیشبینی میکنند؟ 02:59
-
استفاده از یادگیری نظارت شده برای پیشبینی فروش، درآمد و تقاضا 02:59
-
کاربردهای واقعی رگرسیون - مدلهای قیمتگذاری، حفظ مشتری و موجودی 02:56
-
درک خطای استاندارد (SSE) و دقت مدل در رگرسیون 03:02
-
چالشهای استفاده از مدلهای رگرسیون برای پیشبینی کسبوکار واقعی 03:19
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
طبقهبندی باینری - تشخیص تقلب، پیشبینی ریزش مشتری و بخشبندی مشتری 02:56
-
طبقهبندی چندکلاسه - تحلیل احساسات، توصیههای محصول و تحلیل منابع انسانی 02:47
-
طبقهبندی با برچسب چندگانه - تگگذاری مستندات، پروفایلهای مشتری و سیستمهای توصیهگر 03:44
-
درک دقت، فراخوانی و امتیاز F1 در مدلهای طبقهبندی 02:55
-
چگونه شرکتها مدلهای طبقهبندی را برای تصمیمگیری ارزیابی میکنند؟ 03:24
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
در طول مرحله آموزش مدل یادگیری نظارت شده چه اتفاقی میافتد؟ 02:47
-
توابع ضرر - چگونه مدلها خطاها را برای بهبود دقت کاهش میدهند؟ 03:00
-
توضیح گرادیان کاهشی و تکنیکهای بهینهسازی به زبان ساده 03:32
-
مبادله بین بایاس و ورایانس - اجتناب از کمبرازش و بیشبرازش 02:35
-
چگونه کسبوکارها تضمین میکنند که مدلهای یادگیری ماشین به داده دیده نشده تعمیم داده میشوند؟ 03:35
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چرا انتخاب ویژگی در ساخت یک مدل مؤثر اهمیت دارد؟ 03:28
-
چگونه کسبوکارها مهمترین ویژگیها را برای پیشبینی تعیین میکنند؟ 03:03
-
مثالهای واقعی از مهندسی ویژگی در صنایع مختلف 03:11
-
تکنیکهای کاهش ابعاد - سادهسازی داده بدون از دست دادن بینشها 03:04
-
اجتناب از موانع - وقتی ویژگیهای خیلی زیاد یا خیلی کم، دقت مدل را به خطر میاندازند 03:54
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما به 25% رسیدهاید >> بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به 50% برسیم 00:24
-
استراتژیهای جمعآوری داده - تضمین کیفیت، کامل بودن و دقت 03:09
-
مدیریت داده گمشده و مجموعه دادههای ناقص در محیطهای کسبوکار 03:11
-
نقش پیشپردازش داده در بهبود عملکرد مدل 03:03
-
چگونه شرکتها از داده مصنوعی برای آموزش مدلهای یادگیری ماشین استفاده میکنند؟ 02:58
-
مطالعات موردی واقعی درباره تصمیمگیری داده محور 03:31
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چرا ارزیابی مدل قبل از استقرار حیاتی است؟ 02:59
-
درک متریکهای کلیدی - RMSE ،R²، دقت، فراخوانی و امتیاز F1 03:27
-
بیشبرازش و کمبرازش - چگونه بر نتایج کسبوکار تأثیر میگذارند؟ 03:06
-
تفسیر ماتریسهای درهمریختگی و پیامدهای کسبوکار پیشبینیهای مدل 03:36
-
شرکتها چگونه مدلها را قبل از یکپارچهسازی در عملیاتها، اعتبارسنجی میکنند؟ 02:58
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
بخشبندی مشتریان و کمپینهای بازاریابی شخصیسازی شده 03:05
-
پیشبینی ریزش و حفظ مشتری با استفاده از مدلهای طبقهبندی 02:38
-
بهینهسازی هدفگذاری تبلیغات و نرخ تبدیل با استفاده از تحلیلهای پیشبینانه 02:56
-
تحلیل احساسات برای اعتبار برند و تحلیل بازخورد مشتری 02:45
-
مطالعات موردی - چگونه شرکتهای برتر از یادگیری ماشین در بازاریابی استفاده میکنند؟ 03:00
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
تشخیص تقلب با استفاده از مدلهای طبقهبندی در بانکداری 03:44
-
امتیازدهی اعتباری و ارزیابی ریسک با استفاده از مدلهای یادگیری ماشین 03:11
-
پیشبینی تغییرات قیمت سهام و روندهای بازار مالی 02:49
-
استفاده از مدلهای رگرسیون برای پیشبینیهای عدم پرداخت وام 02:43
-
مطالعات موردی - موسسات مالی چگونه از یادگیری نظارت شده استفاده میکنند؟ 03:48
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
استفاده از یادگیری ماشین برای پیشبینی جابجایی و مشارکت کارکنان 03:21
-
بهینهسازی تصمیمات استخدام با استفاده از الگوریتمهای یادگیری نظارت شده 03:09
-
تحلیل روندها در عملکرد و بهرهوری نیروی کار 03:09
-
سوگیری و انصاف در کاربردهای یادگیری ماشین در منابع انسانی 02:43
-
مطالعات موردی - چگونه سازمانهای پیشرو از هوش مصنوعی برای تحلیل منابع انسانی استفاده میکنند؟ 03:29
-
شما 50% پیشرفت کردهاید >> بیایید پیشرفت شما را جشن بگیریم و به 75% ادامه دهیم 00:29
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
پیشبینی نتایج بیماری و فاکتورهای ریسک بیماری با استفاده از مدلهای طبقهبندی 03:32
-
طبقهبندی تصاویر پزشکی - چگونه هوش مصنوعی به تشخیص بیماریها کمک میکند؟ 02:54
-
پزشکی شخصیسازی شده - استفاده از یادگیری ماشین برای ارائه توصیههای درمانی 03:04
-
چالشهای یادگیری نظارت شده در مراقبتهای بهداشتی - مسائل اخلاقی و حریم خصوصی 03:22
-
مطالعات موردی واقعی در مورد پیشبینیهای مراقبتهای بهداشتی مجهز به هوش مصنوعی 03:12
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری ماشین، اتوماسیون خدمات مشتری را بهبود میبخشد؟ 03:05
-
توصیههای شخصیسازی شده - مطالعات موردی نتفلیکس، آمازون و اسپاتیفای 02:40
-
یادگیری نظارت شده در چتباتها و دستیاران مجازی 03:11
-
تحلیل احساسات مشتری - درک بازخورد در مقیاس بزرگ 03:05
-
مطالعات موردی - چگونه هوش مصنوعی در حال تحول پشتیبانی مشتری و تعامل با مشتری است؟ 02:58
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
استفاده از یادگیری ماشین برای پیشبینی تقاضا و مدیریت موجودی 02:53
-
پیشبینی اختلالات زنجیره تأمین با مدلهای طبقهبندی 03:31
-
بهینهسازی مسیرهای تحویل با استفاده از تحلیل پیشبینانه 03:10
-
ارزیابی ریسک و تشخیص تقلب در مدیریت زنجیره تأمین 03:11
-
مطالعات موردی - بهبود لجستیک هوش مصنوعی محور در شرکتهای جهانی 03:31
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری ماشین به خرده فروشان در تعیین استراتژیهای بهینه قیمتگذاری کمک میکند؟ 02:47
-
استفاده از هوش مصنوعی برای مدلهای قیمتگذاری پویا بر اساس تقاضا و تحلیل رقبا 02:57
-
پیشبینی روندهای فصلی و رفتار خرید مصرفکننده 03:19
-
یادگیری نظارت شده برای بهینهسازی موجودی و تصمیمات مربوط به انبارداری مجدد 03:03
-
مطالعات موردی - چگونه خرده فروشان بزرگ از هوش مصنوعی برای بهبود قیمتگذاری و موجودی استفاده میکنند؟ 03:08
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
سوگیری و انصاف در مدلهای یادگیری نظارت شده 03:00
-
مسائل مربوط به حریم خصوصی در استفاده از داده مشتری برای پیشبینیها 03:04
-
شفافیت و توضیحپذیری در تصمیمگیری هوش مصنوعی محور 02:55
-
تأثیر اتوماسیون بر مشاغل و جنبههای اخلاقی هوش مصنوعی 03:23
-
بهترین شیوهها برای استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در کسبوکار 03:42
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 75% پیشرفت کردهاید >> بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به سمت 100% ادامه دهیم 00:31
-
چگونه گوگل از یادگیری نظارت شده برای جستجو و تبلیغات استفاده میکند؟ 02:56
-
مدیریت و توصیههای محتوایی هوش مصنوعی محور فیسبوک 02:49
-
پیشبینی لجستیک و تقاضای مجهز به هوش مصنوعی آمازون 02:48
-
کاربردهای یادگیری نظارت شده در تسلا برای رانندگی خودران 03:11
-
درسهایی از شرکتهایی که با موفقیت هوش مصنوعی را در عملیاتهای خود یکپارچه کردهاند 03:01
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چالشهای استقرار مدلهای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ 03:00
-
چگونه شرکتها مدلهای هوش مصنوعی را در گردشکارهای موجود یکپارچه میکنند؟ 03:42
-
نظارت مداوم بر مدل و ردیابی عملکرد 02:54
-
اطمینان از سازگاری مدل هوش مصنوعی با شرایط متغیر بازار 03:14
-
مطالعات موردی - چگونه شرکتها با موفقیت مدلهای هوش مصنوعی را مقیاسپذیر میکنند؟ 03:22
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
آینده تحلیل پیشبینانه هوش مصنوعی محور در کسبوکار 03:15
-
پیشرفتها در تکنیک های یادگیری نظارت شده برای پیشبینی بهتر 03:48
-
چگونه شرکتها میتوانند با تصمیمگیری هوش مصنوعی محور در تصمیمگیری پیشرو باشند؟ 03:03
-
نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی تحلیلها و استراتژی کسبوکار 03:10
-
آمادگی برای تحول هوش مصنوعی محور در صنایع مختلف 02:41
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چرا پروژههای هوش مصنوعی شکست میخورند؟ - اشتباهات رایج و اجتناب از آنها 02:54
-
مدیریت انتظارات - هوش مصنوعی چه کارهایی میتواند و نمیتواند برای کسبوکارها انجام دهد؟ 03:08
-
کمبود داده و چالشهای موجود در دستیابی به داده آموزش باکیفیت 02:46
-
برخورد با رانش مدل و تطبیق هوش مصنوعی با روندهای جدید 03:14
-
بهترین شیوهها برای پذیرش و یکپارچهسازی موفق هوش مصنوعی 03:54
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
دروس کلیدی دوره - کاربرد کسبوکار یادگیری نظارت شده 03:33
-
چگونه میتوان از بینشهای یادگیری نظارت شده برای حل چالشهای واقعی استفاده کرد؟ 02:51
-
ایجاد استراتژیهای هوش مصنوعی محور برای رشد و بهرهوری کسبوکار 03:03
-
نکات پایانی - آمادگی برای آینده کاری مجهز به هوش مصنوعی 02:43
-
جمعبندی دوره - چگونه به یادگیری ادامه دهیم و بینشهای هوش مصنوعی را به کار ببریم؟ 03:39
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 100% را کسب کردهاید >> بیایید جشن بگیریم - فراموش نکنید گواهینامه خود را به اشتراک بگذارید 01:04
-
موفقیت نیاز به عمل دارد - موفقیت خود را با یک اکشن پلن هوشمندانه همین امروز تقویت کنید None
-
درک یادگیری ماشین نظارت نشده در سناریوهای واقعی 03:10
-
یادگیری ماشین نظارت نشده - درک قلب هوش مصنوعی 08:12
-
دانلود ورکبوک شگفتانگیز 100+ صفحهای دوره 01:00
-
شرکتها چگونه از یادگیری نظارت نشده برای کسب مزیت رقابتی استفاده میکنند؟ 03:36
-
تفاوتهای بین مدلهای یادگیری نظارت شده و نظارت نشده 03:02
-
اصول کلیدی - تشخیص ساختار، تبدیل و شناسایی الگو 03:06
-
بررسی خوشهبندی، تشخیص ناهنجاری و کاهش ابعاد 03:08
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
بیایید پیشرفت شما را در این دوره جشن بگیریم - 25% > 50% > 75% > 100% 01:20
-
درک خوشهبندی و نقش آن در کاربردهای یادگیری ماشین 03:38
-
چگونه بخشبندی مشتری، بازاریابی و شخصیسازی را هدایت میکند؟ 03:22
-
مطالعه موردی - استفاده از خوشهبندی در بخش خردهفروشی برای تبلیغات هدفمند 03:33
-
چالشهای خوشهبندی - انتخاب تعداد مناسب خوشهها 03:16
-
ملاحظات اخلاقی در بخشبندی و پروفایلینگ مشتریان 02:56
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل کلان داده 03:14
-
PCA و t-SNE - کاهش داده ضمن حفظ اطلاعات کلیدی 03:51
-
مطالعه موردی - سرویسهای مالی و تشخیص تقلب با PCA 03:22
-
چالشهای کاهش ابعاد - ایجاد تعادل بین از دست دادن داده و بینشها 03:19
-
چگونه کاهش ابعاد به بهبود مصورسازی در علم داده کمک میکند؟ 03:19
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
نقش تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری و پیشگیری از تقلب 03:04
-
مطالعه موردی - تشخیص تقلب کارت اعتباری با استفاده از یادگیری نظارت نشده 03:21
-
الگوریتمهای رایج تشخیص ناهنجاری و کاربردهای آنها 02:57
-
چالشها - ایجاد تعادل بین مثبتهای کاذب و منفیهای کاذب 03:17
-
جنبههای اخلاقی در تشخیص ناهنجاری - ملاحظات حریم خصوصی و سوگیری 02:48
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه پلتفرمهای تجارت الکترونیک از خوشهبندی برای سیستمهای توصیهگر استفاده میکنند؟ 02:37
-
نقش یادگیری نظارت نشده در بهینهسازی زنجیره تأمین 03:05
-
مطالعه موردی - کاربرد مراقبتهای بهداشتی برای بخشبندی بیماران 02:29
-
چگونه موسسات مالی از یادگیری نظارت نشده برای مدیریت ریسک استفاده میکنند؟ 02:42
-
آینده یادگیری نظارت نشده در تصمیمگیریهای کسبوکار 03:34
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما به 25% رسیدهاید << بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به 50% برسیم 00:24
-
خوشهبندی K-Value - چگونه کار میکند و کجا استفاده میشود؟ 02:58
-
خوشهبندی سلسلهمراتبی - کاربردها و مزایای کسبوکار 02:54
-
DBSCAN - تشخیص خوشه در داده دارای نویز و نامنظم 02:57
-
مقایسه الگوریتمهای خوشهبندی - نقاط قوت و ضعف 03:40
-
مطالعات موردی واقعی - خرده فروشی، بانکداری و مراقبتهای بهداشتی 03:05
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
PCA و خودرمزگذارها - انتخاب روش مناسب برای تسک مناسب 03:42
-
مطالعه موردی - بهبود شناسایی تصویر با کاهش ابعاد 02:53
-
چگونه کاهش ابعاد از تحلیل پیشبینانه پشتیبانی میکند؟ 03:05
-
استراتژیهای پیشپردازش داده برای کاهش ابعاد کارآمد 04:00
-
چالشها - اجتناب از سادهسازی بیش از حد و در عین حال کاهش پیچیدگی 03:04
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه تشخیص ناهنجاری، تشخیص تهدیدات امنیت سایبری را بهبود میبخشد؟ 02:44
-
تولید - تشخیص خرابی ماشین قبل از وقوع 03:16
-
خردهفروشی - شناسایی رفتارهای خرید غیرمعمول برای جلوگیری بهتر از تقلب 03:03
-
چگونه تشخیص ناهنجاری به تشخیص مراقبتهای بهداشتی کمک میکند؟ 03:13
-
چالشهای تشخیص ناهنجاریهای نادر اما بحرانی 03:00
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه شرکتها از خوشهبندی برای بخشبندی مشتریان استفاده میکنند؟ 02:36
-
سیستمهای توصیهگر - بهبود شخصیسازی با یادگیری نظارت نشده 02:56
-
مطالعه موردی - چگونه سرویسهای استریمینگ، توصیههای محتوا را بهینه میکنند؟ 03:31
-
چالشهای تطبیق شخصیسازی با نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی 03:09
-
پیامدهای اخلاقی بازاریابی هدفمند با استفاده از یادگیری ماشین 02:41
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
تشخیص تقلب در بانکداری با استفاده از تشخیص ناهنجاری نظارت نشده 02:45
-
چگونه صندوقهای پوشش ریسک از خوشهبندی برای استراتژیهای معاملات الگوریتمی استفاده میکنند؟ 03:29
-
مطالعه موردی - ارزیابی ریسک با استفاده از یادگیری ماشین در تأییدات وام 02:55
-
چالشهای یادگیری نظارت نشده در امور مالی - تفسیرپذیری و اعتماد 03:27
-
جنبههای نظارتی کاربردهای هوش مصنوعی مالی 03:27
-
شما 50% پیشرفت کردهاید << بیایید پیشرفت شما را جشن بگیریم و به 75% ادامه دهیم 00:29
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه خوشهبندی به درمان شخصیسازی شده و پزشکی دقیق کمک میکند؟ 03:07
-
مطالعه موردی - شناسایی شیوع بیماری با استفاده از تشخیص ناهنجاری 03:26
-
نقش کاهش ابعاد در تصویربرداری و تشخیص پزشکی 02:55
-
چالشهای سوگیری داده در مدلهای یادگیری ماشین مراقبتهای بهداشتی 02:50
-
روندهای آینده در راهحلهای مراقبتهای بهداشتی هوش مصنوعی محور 03:10
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه هوش مصنوعی تهدیدات سایبری و نفوذ به شبکه را تشخیص میدهد؟ 03:21
-
مطالعه موردی - کاربرد هوش مصنوعی در دنیای واقعی برای جلوگیری از حملات سایبری 03:08
-
چالشهای تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری 03:02
-
چگونه شرکتها امنیت را با کاهش مثبت کاذب متعادل میکنند؟ 03:03
-
آینده امنیت سایبری هوش مصنوعی محور 03:21
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
سوگیری در یادگیری نظارت نشده - ریسکها و استراتژیهای کاهش ریسک 03:14
-
مسائل مربوط به حریم خصوصی در استفاده از داده مشتری در یادگیری ماشین 03:32
-
چالشهای قانونی در تصمیمگیری هوش مصنوعی محور 02:45
-
شفافیت و توضیحپذیری در مدلهای نظارت نشده 03:27
-
هوش مصنوعی اخلاقی - ایجاد تعادل بین نوآوری در کسبوکار و اعتماد کاربر 03:18
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چرا تفسیرپذیری همچنان یکی از چالشهای مدلهای نظارت نشده است؟ 03:12
-
مشکل تعریف متریکهای موفقیت برای تسکهای نظارت نشده 03:35
-
مدیریت داده دارای نویز یا داده یاهمیت با خوشهبندی و کاهش ابعاد 03:11
-
مبادله بین دقت، توضیحپذیری و کارایی 03:33
-
جهتگیریهای تحقیقاتی آینده برای بهبود مدلهای یادگیری نظارت نشده 03:22
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
خردهفروشی - توصیههای محصول و مدیریت موجودی مجهز به هوش مصنوعی 02:54
-
مراقبتهای بهداشتی - بخشبندی بیماران با هوش مصنوعی برای مراقبت بهتر 02:42
-
امور مالی - تشخیص تقلب و تحلیل ریسک با استفاده از یادگیری نظارت نشده 03:31
-
امنیت سایبری - جلوگیری از حملات سایبری با استفاده از مدلهای تشخیص ناهنجاری 03:03
-
بازاریابی - هدفگذاری تبلیغات شخصیسازی شده با استفاده از الگوریتمهای خوشهبندی 03:18
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 75% پیشرفت کردهاید << بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به سمت 100% ادامه دهیم 00:31
-
چگونه مدلهای کسبوکار هوش مصنوعی محور با یادگیری نظارت نشده تکامل مییابند؟ 03:15
-
پیشرفتها در الگوریتمهای خوشهبندی برای بینشهای دقیقتر 03:49
-
تأثیر یادگیری نظارت نشده بر اتوماسیون و تحول نیروی کار 03:09
-
شرکتها چگونه یادگیری نظارت نشده را با سایر رویکردهای هوش مصنوعی یکپارچه میکنند؟ 03:15
-
پیشبینیها - دهه آینده یادگیری ماشین نظارت نشده 03:45
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
فاکتورهای کلیدی که شرکتها باید قبل از پذیری هوش مصنوعی نظارت نشده در نظر بگیرند 03:13
-
چگونه داده با کیفیت بالا را برای خوشهبندی موثر و تشخیص ناهنجاری تضمین کنیم؟ 03:29
-
درک و کاهش ریسکهای رانش مدل در یادگیری نظارت نشده 03:25
-
تحلیل هزینه-فایده - چه زمانی باید در یادگیری نظارت نشده سرمایهگذاری کرد؟ 02:49
-
مطالعه موردی - شرکتهایی که به طور موفقی هوش مصنوعی نظارت نشده را یکپارچه کردند 03:05
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
یادگیری نظارت نشده در مقابل یادگیری نظارت شده - تفاوتهای کلیدی و کاربردهای کسبوکار 02:56
-
چگونه یادگیری نیمه نظارت شده، شکاف بین این دو پارادایم را پر میکند؟ 03:14
-
چه زمانی باید از یادگیری تقویتی به جای یادگیری نظارت نشده استفاده کرد؟ 03:16
-
یادگیری عمیق چگونه تکنیکهای سنتی یادگیری نظارت نشده را بهبود میبخشد؟ 03:44
-
مدلهای هیبریدی هوش مصنوعی - ترکیب چندین تکنیک یادگیری برای نتایج بهتر 03:02
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
سفارشیسازی مدلهای خوشهبندی با کاربردهای خاص صنعت 03:21
-
چگونه کاهش ابعاد، گزارشدهی تحلیل کسبوکار را بهبود میبخشد؟ 03:39
-
استفاده از تشخیص ناهنجاری برای مدیریت ریسک پیشگیرانه در شرکتها 03:32
-
چالشهای مقیاسبندی مدلهای یادگیری نظارت نشده در سازمانهای بزرگ 03:19
-
نقش تجربه انسانی در تفسیر بینشهای هوش مصنوعی نظارت نشده 03:21
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
جمعبندی - نکات کلیدی دوره یادگیری نظارت نشده 03:11
-
نقش در حال تکامل هوش مصنوعی در تصمیمگیری و برنامهریزی استراتژیک کسبوکار 03:19
-
چگونه با پیشرفتهای یادگیری نظارت نشده همگام شویم؟ 03:30
-
هوش مصنوعی اخلاقی - شکلدهی به آینده توسعه هوش مصنوعی مسئول 03:15
-
سخنان پایانی - تأثیر یادگیری نظارت نشده بر صنایع در سراسر جهان 03:42
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 100% را کسب کردهاید >> بیایید جشن بگیریم - فراموش نکنید گواهینامه خود را به اشتراک بگذارید 01:04
-
موفقیت نیاز به عمل دارد - موفقیت خود را با یک اکشن پلن هوشمندانه همین امروز تقویت کنید None
-
آشنایی با یادگیری تقویتی - بیایید امروز هوش مصنوعی را بشناسیم 11:59
-
چگونه یادگیری تقویتی در حال تحول صنایع و قابلیتهای انسانی است؟ 03:29
-
دانلود ورکبوک شگفتانگیز 100+ صفحهای دوره 01:00
-
تکامل یادگیری ماشین - از یادگیری نظارت شده تا یادگیری تقویتی 03:19
-
تفاوتهای کلیدی بین یادگیری تقویتی و متدهای سنتی هوش مصنوعی 03:09
-
چرا یادگیری تقویتی برای تصمیمگیری در سیستمهای نامشخص بسیار مهم است؟ 03:11
-
بررسی رویکرد یادگیری آزمون و خطا که شبیهسازی هوش انسانی است 03:28
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
بیایید پیشرفت شما را در این دوره جشن بگیریم - 25% > 50% > 75% > 100% 01:20
-
چگونه هوش مصنوعی یادگیری انسان را تقلید میکند؟ - از نوزادان تا استادان بزرگ شطرنج 03:02
-
درک پاداشها و تنبیهها در مدلهای تصمیمگیری یادگیری تقویتی 03:28
-
اکتشاف و اکسپلویت کردن - چگونه هوش مصنوعی بهترین استراتژیهای بلندمدت را پیدا میکند؟ 02:43
-
چرا در سیستمهای یادگیری تقویتی (RL) پاداشهای بلندمدت از بردهای کوتاهمدت مهمتر هستند؟ 03:20
-
چگونه یادگیری تقویتی درک ما از یادگیری و سازگاری را تغییر میدهد؟ 03:04
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری تقویتی به شرکتها کمک میکند تا تجربه و تعامل مشتری را بهینه کنند؟ 02:57
-
استفاده از یادگیری تقویتی برای استراتژیهای قیمتگذاری و تطبیق پویای بازار در خردهفروشی 02:38
-
بازاریابی شخصیسازی شده و سیستمهای توصیهگر مجهز به یادگیری تقویتی 03:02
-
یادگیری تقویتی چگونه لجستیک و زنجیرههای تأمین را تغییر میدهد؟ 02:48
-
نقش یادگیری تقویتی در تشخیص تقلب و امنیت سایبری برای کسبوکارها 03:32
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه از الگوریتمهای یادگیری تقویتی در معاملات پرسود بازار سهام استفاده میشود؟ 03:08
-
یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک و تصمیمگیری مالی 03:00
-
چگونه الگوریتمهای مجهز به یادگیری تقویتی، امتیازدهی اعتباری و تأیید وام را بهینه میکنند؟ 03:16
-
مطالعات موردی واقعی - چگونه بانکها از یادگیری تقویتی برای جلوگیری از کلاهبرداری استفاده میکنند؟ 03:24
-
آینده برنامهریزی مالی و مدیریت ثروت هوش مصنوعی محور 03:33
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری تقویتی به پزشکان در تشخیص بیماری و تعیین درمانها کمک میکند؟ 03:10
-
استفاده از یادگیری تقویتی در رباتیک پزشکی و دستیار جراحی دقیق 03:10
-
بهینهسازی تخصیص منابع بیمارستانی و زمانبندی با استفاده از یادگیری تقویتی 03:12
-
چگونه یادگیری تقویتی، کشف دارو و پیشرفت در تحقیقات پزشکی را هدایت میکند؟ 03:23
-
پیامدهای اخلاقی تصمیمگیری هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی 02:58
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما به 25% رسیدهاید >> بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به 50% برسیم 00:24
-
چگونه هوش مصنوعی کنترل ترافیک را بهینه کرده و تراکم شهری را کاهش میدهد؟ 03:25
-
نقش یادگیری تقویتی در حملونقل عمومی خودران و زیرساخت هوشمند 02:42
-
چگونه یادگیری تقویتی به دولتها در برنامهریزی شهرهای پایدار و کارآمد کمک میکند؟ 02:39
-
بهینهسازی مدیریت پسماند و تخصیص منابع با استفاده از یادگیری تقویتی 03:15
-
هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی در بازیابی فاجعه و آمادگی اضطراری 03:05
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه ماشینهای خودران از یادگیری تقویتی برای ناوبری محیطهای پیچیده واقعی استفاده میکنند؟ 02:25
-
نقش یادگیری تقویتی در فناوریهای پیشبینی ترافیک و پیشگیری از تصادف 02:36
-
چگونه پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی، تحویل و لجستیک را متحول میکنند؟ 02:35
-
یادگیری تقویتی در کنترل ترافیک هوایی و ایمنی هوانوردی 02:50
-
چالشهای اخلاقی و مسئولیتپذیری هوش مصنوعی در وسایل نقلیه خودران 03:20
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری تقویتی به رباتها برای راه رفتن، دویدن و ورزش کردن آموزش میدهد؟ 02:49
-
نقش یادگیری تقویتی در بهینهسازی اتوماسیون کارخانه و بهرهوری تولید 03:21
-
چگونه هوش مصنوعی، رباتیک انعطافپذیر و تطبیقی را در تولید امکانپذیر میکند؟ 02:54
-
آینده یادگیری تقویتی در همکاری انسان و ربات و ایمنی محل کار 02:43
-
چگونه یادگیری تقویتی، نگهداری، تعمیر و کنترل کیفیت را متحول میکند؟ 02:41
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه ایجنتهای هوش مصنوعی بازی کردن را یاد میگیرند و به استراتژیهای سطح انسانی مسلط میشوند؟ 03:24
-
نقش یادگیری تقویتی در ایجاد هوش مصنوعی سازگارتر و جذابتر برای بازیهای ویدئویی 02:43
-
چگونه یادگیری تقویتی، توصیههای محتوای شخصیسازی شده را در استریمینگ هدایت میکند؟ 03:03
-
تأثیر موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی، ویرایش فیلم و داستانسرایی خلاقانه 02:59
-
بررسی جنبههای اخلاقی هوش مصنوعی در هنر و رسانه دیجیتال 02:19
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری تقویتی آموزش آنلاین و مسیرهای یادگیری دانشآموزان را شخصیسازی میکند؟ 02:57
-
سیستمهای آموزشی مجهز به هوش مصنوعی و تأثیر آنها بر پیشرفت تحصیلی دانشآموزان 03:07
-
نقش یادگیری تقویتی در بهینهسازی توصیههای درسی و برنامههای یادگیری 03:24
-
چگونه هوش مصنوعی به معلمان در ارزیابی و نمرهدهی دانشآموزان کمک میکند؟ 03:10
-
آینده هوش مصنوعی در آموزش - چالشها و فرصتها 03:00
-
شما 50% پیشرفت کردهاید << بیایید پیشرفت شما را جشن بگیریم و به 75% ادامه دهیم 00:29
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه هوش مصنوعی به فضاپیماها در ناوبری و فرود بر روی سیارات دیگر کمک میکند؟ 03:10
-
نقش یادگیری تقویتی در بهینهسازی ارتباطات ماهوارهای و ماموریتهای فضایی 03:29
-
چگونه هوش مصنوعی به بررسی اعماق فضا و تحلیل داده کمک میکند؟ 03:15
-
یادگیری تقویتی در ناوبری و خودمختاری مریخنوردها 03:04
-
آینده هوش مصنوعی در فضا - از کاوشگرهای خودمختار تا تلسکوپهای مجهز به هوش مصنوعی 03:11
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه هوش مصنوعی به تصمیمگیری تاکتیکی و استراتژی میدان نبرد کمک میکند؟ 03:13
-
نقش یادگیری تقویتی در هماهنگی دستههای پهپادهای نظامی خودران 02:55
-
استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری و حفاظت از زیرساختهای دیجیتال ملی 03:32
-
چگونه یادگیری تقویتی به نظارت، تشخیص تهدید و کسب اطلاعات کمک میکند؟ 03:12
-
اخلاق هوش مصنوعی در جنگافزارها - سلاحهای خودکار و حقوق بینالملل 03:08
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه چتباتهای هوش مصنوعی از یادگیری تقویتی برای بهبود خدمات مشتری و شخصیسازی استفاده میکنند؟ 03:01
-
نقش یادگیری تقویتی در دستیاران مجازی و میزهای خدمت مجهز به هوش مصنوعی 03:18
-
چگونه هوش مصنوعی به بهبود سیستمهای شناسایی گفتار و ترجمه زبان کمک میکند؟ 03:15
-
تأثیر یادگیری تقویتی بر تحلیل احساسات و مدیریت اعتبار برند 03:08
-
چگونه یادگیری تقویتی در حال ساخت هوش مصنوعی هوشمندتری است که با احساسات و نیازهای انسانی سازگار میشود؟ 03:31
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری تقویتی به دانشمندان در مدلسازی و شبیهسازی سیستمهای پیچیده کمک میکند؟ 03:39
-
نقش هوش مصنوعی در تحقیقات تغییرات اقلیمی و پایش محیط زیست 03:26
-
چگونه یادگیری تقویتی به تاخوردگی پروتئین و کشف دارو در پزشکی کمک میکند؟ 03:03
-
کشف متریال مجهز به هوش مصنوعی - جستجوی متریال نسل بعدی 02:53
-
آینده هوش مصنوعی در پیشرفتهای علمی و تحقیقات میانرشتهای 03:19
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
هوش مصنوعی چگونه عملکرد بازیکن و استراتژیهای بازی را با استفاده از داده واقعی تحلیل میکند؟ 03:36
-
نقش یادگیری تقویتی در پیشگیری از آسیبدیدگی و آموزش ورزشی شخصیسازی شده 02:57
-
چگونه هوش مصنوعی به تنظیم استراتژی بلادرنگ در ورزشهای رقابتی کمک میکند؟ 02:45
-
آینده یادگیری تقویتی در ورزشهای الکترونیکی و کوچهای مجازی با کمک هوش مصنوعی 03:22
-
چگونه یادگیری تقویتی، شرطبندی ورزشی، لیگهای فانتزی و تحلیل را متحول میدهد؟ 02:55
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
شما 75% پیشرفت کردهاید >> بیایید پیشرفتتان را جشن بگیریم و به سمت 100% ادامه دهیم 00:31
-
چگونه هوش مصنوعی، تولید انرژی تجدیدپذیر و مدیریت شبکه برق را بهینهسازی میکند؟ 03:10
-
نقش یادگیری تقویتی در خانههای هوشمند و کاهش مصرف انرژی 02:58
-
چگونه هوش مصنوعی به جذب دی اکسید کربن و کاهش تغییرات اقلیمی کمک میکند؟ 03:04
-
یادگیری تقویتی برای بهینهسازی کشاورزی و حفاظت از آب 02:53
-
آینده هوش مصنوعی در سیاستهای زیستمحیطی و توسعه پایدار 03:21
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
خطر سوگیری هوش مصنوعی و پیامدهای ناخواسته در سیستمهای یادگیری تقویتی 02:57
-
چگونه یادگیری تقویتی میتواند سوگیری و الگوهای تصمیمگیری مضر را تقویت کند؟ 03:10
-
اخلاق کنترل و پاسخگویی هوش مصنوعی در سیستمهای خودران 03:15
-
آینده حاکمیت هوش مصنوعی - تضمین استفاده منصفانه و مسئولانه از هوش مصنوعی 02:48
-
چگونه شرکتها و دولتها میتوانند ریسکها و شکستهای هوش مصنوعی را کاهش دهند؟ 03:05
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
چگونه یادگیری تقویتی به پیشبینی و جلوگیری از بحرانهای اقتصادی جهانی کمک میکند؟ 03:05
-
نقش هوش مصنوعی در تجارت بینالملل و بهینهسازی زنجیره تأمین 03:24
-
هوش مصنوعی و همکاری انسانی - یادگیری تقویتی در جامعه 03:19
-
چگونه یادگیری تقویتی، تصمیمگیری انسانی را بدون جایگزینی انسانها بهبود میبخشد؟ 03:18
-
نقش یادگیری تقویتی در ابتکارات رفاه اجتماعی و تلاشهای بشردوستانه جهانی 03:12
-
چگونه هوش مصنوعی به کاهش نابرابری و بهبود دسترسی به فرصتها کمک میکند؟ 03:09
-
آینده هوش مصنوعی و همکاری انسانی در هنر، موسیقی و داستانسرایی 03:23
-
بررسی بخش - از دانشجو به ستاره None
-
سخنان پایانی و آینده یادگیری تقویتی 03:44
-
نکات کلیدی و دروس مهم از تأثیر یادگیری تقویتی در دنیای واقعی 03:36
-
چگونه هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی در دهه آینده و پس از آن به تکامل خود ادامه خواهند داد؟ 03:14
-
بحث جاری - استقلال هوش مصنوعی در مقابل نظارت انسانی در تصمیمگیری 03:33
-
چگونه در دنیای هوش مصنوعی محور پیشرو بمانیم؟ - فرصتها و مسیرهای شغلی 03:36
-
موفقیت نیاز به عمل دارد - موفقیت خود را با یک اکشن پلن هوشمندانه همین امروز تقویت کنید None
مشخصات آموزش
مسترکلاس 4 در 1 هوش مصنوعی در یادگیری ماشین - ML ،SML ،UML و RL
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:506
- مدت زمان :21:54:20
- حجم :26.22GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
The Great Courses
651,500
130,300 تومان
- زمان: 01:39:55
- تعداد درس: 6
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
The Great Courses
1,889,000
377,800 تومان
- زمان: 04:47:39
- تعداد درس: 30
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
The Great Courses
1,501,000
300,200 تومان
- زمان: 03:48:11
- تعداد درس: 47
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
The Great Courses
490,000
98,000 تومان
- زمان: 54:55
- تعداد درس: 18
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
The Great Courses
1,797,000
359,400 تومان
- زمان: 04:33:59
- تعداد درس: 86
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
The Great Courses
9,249,500
1,849,900 تومان
- زمان: 23:25:23
- تعداد درس: 78
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
The Great Courses
490,000
98,000 تومان
- زمان: 01:08:59
- تعداد درس: 8
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
The Great Courses
5,029,500
1,005,900 تومان
- زمان: 12:44:39
- تعداد درس: 121
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی