اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با SQLite

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با SQLite

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQLite

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای و SQLite
• 2. مبانی طراحی پایگاه داده
• 3. مفاهیم کلیدی SQL
• 4. انواع داده در SQLite
• 5. ساخت جداول و تعاریف ستون‌ها
• 6. کلیدهای اصلی و خارجی
• 7. محدودیت‌های داده (Constraints)
• 8. درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها
• 9. پرس‌وجوهای پایه SELECT
• 10. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE
• 11. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 12. گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY
• 13. تجمیع داده‌ها با توابع آماری
• 14. شرط‌گذاری بر روی گروه‌ها با HAVING
• 15. اتصال جداول با JOIN (INNER, LEFT, RIGHT)
• 16. اتصال کامل جداول (FULL OUTER JOIN)
• 17. زیرپرس‌وجوها (Subqueries)
• 18. عملیات روی مجموعه‌ها (UNION, INTERSECT, EXCEPT)
• 19. نماها (Views) در SQLite
• 20. شاخص‌گذاری (Indexing) برای بهبود عملکرد
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 22. مدیریت تراکنش‌ها (Transactions)
• 23. سطوح انزوا (Isolation Levels)
• 24. امنیت پایگاه داده در SQLite
• 25. رمزنگاری داده‌ها در SQLite
• 26. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 27. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 28. انواع سیستم‌های هوش مصنوعی
• 29. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 30. مبانی یادگیری ماشین
• 31. یادگیری نظارت شده
• 32. یادگیری بدون نظارت
• 33. یادگیری تقویتی
• 34. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی با داده‌های ساختاریافته
• 35. انتخاب داده‌های مناسب برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. پیش‌پردازش داده‌ها در SQLite
• 37. پاکسازی داده‌ها
• 38. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 39. تبدیل داده‌ها
• 40. استخراج ویژگی (Feature Extraction)
• 41. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین با SQLite
• 43. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. یکپارچه‌سازی SQLite با کتابخانه‌های پایتون (مثلاً `sqlite3`)
• 45. مقدمه‌ای بر NumPy برای عملیات عددی
• 46. مقدمه‌ای بر Pandas برای تحلیل داده
• 47. بارگذاری داده‌ها از SQLite به Pandas DataFrame
• 48. ذخیره Pandas DataFrame در SQLite
• 49. استفاده از SQLite به عنوان مخزن داده برای مدل‌های ML
• 50. ساخت مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های SQLite
• 51. مدل‌های رگرسیون خطی
• 52. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 53. مدل‌های درخت تصمیم
• 54. مدل‌های جنگل تصادفی
• 55. مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 56. مدل‌های خوشه‌بندی (K-Means)
• 57. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 58. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 59. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 60. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 61. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 62. مدیریت نسخه‌های مدل
• 63. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با SQLite
• 64. ذخیره مدل‌های آموزش‌دیده
• 65. بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 66. ادغام مدل‌ها با برنامه‌های کاربردی
• 67. مقدمه‌ای بر معماری‌های یادگیری عمیق
• 68. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 69. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 70. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 71. استفاده از SQLite برای ذخیره داده‌های مدل‌های یادگیری عمیق
• 72. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های SQLite
• 73. کاربرد SQLite در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 74. پردازش اولیه متن
• 75. استخراج ویژگی از متن
• 76. مدل‌های زبانی
• 77. کاربرد SQLite در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 78. پردازش اولیه تصاویر
• 79. استخراج ویژگی از تصاویر
• 80. طبقه‌بندی تصاویر
• 81. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی
• 82. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. فیلترینگ مشارکتی
• 84. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 85. ترکیب فیلترینگ‌ها
• 86. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با SQLite
• 87. مدیریت داده‌های کاربران و آیتم‌ها در SQLite
• 88. تولید توصیه‌ها با استفاده از مدل‌های ML
• 89. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 91. انطباق با قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 92. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 93. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در تولید محتوا
• 95. مقدمه‌ای بر ابزارهای پیشرفته‌تر برای مدیریت داده‌های بزرگ
• 96. کاربرد SQLite در پروژه‌های مقیاس کوچک و متوسط
• 97. آینده پایگاه داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 98. جمع‌بندی و نگاه به آینده