اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ریشه‌یابی عیوب تجهیزات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ریشه‌یابی عیوب تجهیزات

موضوع کلی: صنعت 4.0 و نگهداری هوشمند

موضوع میانی: هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به یادگیری ماشین
• 2. فصل ۱: مبانی شناسایی ریشه‌یابی عیوب
• 3. فصل ۲: اهمیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 4. فصل ۳: انواع داده‌های عیوب تجهیزات
• 5. فصل ۴: پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. فصل ۵: مهندسی ویژگی برای عیوب
• 7. فصل ۶: انتخاب مدل مناسب
• 8. فصل ۷: مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین
• 9. فصل ۸: رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
• 10. فصل ۹: رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 11. فصل ۱۰: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 12. فصل ۱۱: درختان تصمیم
• 13. فصل ۱۲: جنگل‌های تصادفی
• 14. فصل ۱۳: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
• 15. فصل ۱۴: شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 16. فصل ۱۵: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 17. فصل ۱۶: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 18. فصل ۱۷: شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
• 19. فصل ۱۸: مدل‌های ترنسفورمر
• 20. فصل ۱۹: مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های سری زمانی
• 21. فصل ۲۰: مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های تصویری
• 22. فصل ۲۱: مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های متنی
• 23. فصل ۲۲: شناسایی ناهنجاری
• 24. فصل ۲۳: الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 25. فصل ۲۴: تشخیص الگو
• 26. فصل ۲۵: تحلیل عاملی
• 27. فصل ۲۶: کاهش ابعاد
• 28. فصل ۲۷: الگوریتم K-Means
• 29. فصل ۲۸: DBSCAN
• 30. فصل ۲۹: آکنه (Autoencoders)
• 31. فصل ۳۰: PCA برای کاهش ابعاد
• 32. فصل ۳۱: t-SNE برای تجسم
• 33. فصل ۳۲: ارزیابی مدل‌ها
• 34. فصل ۳۳: معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 35. فصل ۳۴: دقت (Accuracy)
• 36. فصل ۳۵: صحت (Precision)
• 37. فصل ۳۶: بازیابی (Recall)
• 38. فصل ۳۷: امتیاز F1
• 39. فصل ۳۸: منحنی ROC و AUC
• 40. فصل ۳۹: معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 41. فصل ۴۰: خطای میانگین مربعات (MSE)
• 42. فصل ۴۱: خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
• 43. فصل ۴۲: ضریب تعیین (R-squared)
• 44. فصل ۴۳: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 45. فصل ۴۴: تنظیم هایپرپارامترها
• 46. فصل ۴۵: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 47. فصل ۴۶: جستجوی تصادفی (Random Search)
• 48. فصل ۴۷: بهینه‌سازی بیزین
• 49. فصل ۴۸: تفسیرپذیری مدل
• 50. فصل ۴۹: اهمیت تفسیرپذیری در عیوب
• 51. فصل ۵۰: روش‌های تفسیرپذیری
• 52. فصل ۵۱: SHAP values
• 53. فصل ۵۲: LIME
• 54. فصل ۵۳: تحلیل اهمیت ویژگی
• 55. فصل ۵۴: موارد استفاده در صنایع مختلف
• 56. فصل ۵۵: صنایع نفت و گاز
• 57. فصل ۵۶: صنایع تولیدی
• 58. فصل ۵۷: صنایع حمل و نقل
• 59. فصل ۵۸: صنایع انرژی
• 60. فصل ۵۹: صنایع هوافضا
• 61. فصل ۶۰: سیستم‌های توصیه‌گر برای عیوب
• 62. فصل ۶۱: پیش‌بینی عمر باقی‌مانده (RUL)
• 63. فصل ۶۲: تشخیص زودهنگام عیوب
• 64. فصل ۶۳: شناسایی علت ریشه‌ای خرابی
• 65. فصل ۶۴: بهینه‌سازی نگهداری و تعمیرات
• 66. فصل ۶۵: نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
• 67. فصل ۶۶: نگهداری پیشگیرانه (Preventive Maintenance)
• 68. فصل ۶۷: چالش‌های پیاده‌سازی
• 69. فصل ۶۸: جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
• 70. فصل ۶۹: کیفیت داده‌ها
• 71. فصل ۷۰: مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 72. فصل ۷۱: یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 73. فصل ۷۲: ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی
• 74. فصل ۷۳: اخلاق در هوش مصنوعی
• 75. فصل ۷۴: تعصب در مدل‌ها
• 76. فصل ۷۵: مسئولیت‌پذیری
• 77. فصل ۷۶: آینده یادگیری ماشین در شناسایی عیوب
• 78. فصل ۷۷: یادگیری تقویتی برای کنترل عیوب
• 79. فصل ۷۸: یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 80. فصل ۷۹: مدل‌های توضیح‌پذیر (XAI)
• 81. فصل ۸۰: پردازش زبان طبیعی (NLP) برای گزارش عیوب
• 82. فصل ۸۱: اینترنت اشیاء (IoT) و حسگرها
• 83. فصل ۸۲: داده‌های بلادرنگ (Real-time data)
• 84. فصل ۸۳: سیستم‌های توزیع شده
• 85. فصل ۸۴: بلاکچین برای ردیابی عیوب
• 86. فصل ۸۵: یادگیری از داده‌های کم (Few-shot learning)
• 87. فصل ۸۶: یادگیری انتقالی (Transfer learning)
• 88. فصل ۸۷: آموزش مولد رقابتی (GANs)
• 89. فصل ۸۸: ترکیب مدل‌های مختلف
• 90. فصل ۸۹: معماری‌های ترکیبی
• 91. فصل ۹۰: یادگیری مداوم (Continual learning)
• 92. فصل ۹۱: مدل‌های زمان واقعی
• 93. فصل ۹۲: تجسم نتایج برای تصمیم‌گیری
• 94. فصل ۹۳: داشبوردهای مدیریتی
• 95. فصل ۹۴: ابزارهای بصری‌سازی
• 96. فصل ۹۵: پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 97. فصل ۹۶: مطالعات موردی موفق
• 98. فصل ۹۷: درس‌های آموخته شده
• 99. فصل ۹۸: روندهای آینده
• 100. فصل ۹۹: پژوهش‌های آتی