اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین از طراحی تا استقرار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین از طراحی تا استقرار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین در عمل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. تاریخچه و تکامل یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مفاهیم پایه در یادگیری ماشین
• 5. مدل‌های یادگیری ماشین: مفاهیم و کاربردها
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 7. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 8. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
• 9. بُعد زدایی و کاهش ابعاد داده‌ها
• 10. آشنایی با الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین
• 11. رگرسیون خطی و لجستیک
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 13. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 14. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means و DBSCAN
• 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
• 16. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه
• 17. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 18. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
• 19. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 22. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 24. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 25. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 26. ترنسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر توجه
• 27. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. چرخه عمر توسعه مدل
• 29. انتخاب معماری مناسب مدل
• 30. آماده‌سازی محیط توسعه
• 31. ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
• 32. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با TensorFlow
• 33. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با PyTorch
• 34. مراحل آموزش مدل
• 35. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل
• 36. معیارهای ارزیابی مدل: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
• 37. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 38. روش‌های Cross-Validation
• 39. شناسایی و رفع بیش‌برازش (Overfitting)
• 40. شناسایی و رفع کم‌برازش (Underfitting)
• 41. مدیریت داده‌های نامتوازن
• 42. مهندسی ویژگی برای استقرار
• 43. ذخیره‌سازی و مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده
• 44. فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل (HDF5, SavedModel)
• 45. مقدمه‌ای بر استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 46. استقرار مدل به صورت API
• 47. طراحی RESTful API برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 48. استفاده از Flask یا Django برای ساخت API
• 49. استقرار مدل بر روی سرورهای ابری (AWS, Azure, GCP)
• 50. مفاهیم Docker و کانتینرسازی
• 51. استقرار مدل با استفاده از Docker
• 52. آشنایی با Kubernetes برای مدیریت کانتینرها
• 53. استقرار مدل با استفاده از Kubernetes
• 54. استقرار مدل بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 55. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل
• 56. حفاظت از مدل در برابر حملات
• 57. مدیریت نسخه مدل‌ها
• 58. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 59. بازآموزی مدل و به‌روزرسانی
• 60. استقرار مدل‌های Real-time
• 61. استقرار مدل‌های Batch
• 62. مقدمه‌ای بر MLOps (Machine Learning Operations)
• 63. اصول و چالش‌های MLOps
• 64. ابزارهای MLOps
• 65. اتوماسیون در MLOps
• 66. مدیریت چرخه حیات مدل با MLOps
• 67. تست و اعتبارسنجی در MLOps
• 68. نظارت و هشداردهی در MLOps
• 69. مدیریت داده و ویژگی در MLOps
• 70. داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها
• 71. مفاهیم اولیه پایگاه داده
• 72. کاربرد SQL در تحلیل داده
• 73. مقدمه‌ای بر Big Data
• 74. فناوری‌های Big Data (Hadoop, Spark)
• 75. پردازش داده‌های بزرگ برای یادگیری ماشین
• 76. مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب‌وکار
• 77. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل بازاریابی
• 78. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل مالی
• 79. سیستم‌های توصیه‌گر
• 80. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 82. کاربرد NLP در تحلیل متون
• 83. استخراج اطلاعات از متون
• 84. ترجمه ماشینی
• 85. تشخیص احساسات
• 86. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 87. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 88. تشخیص اشیاء
• 89. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 90. تشخیص چهره
• 91. تولید تصویر
• 92. اخلاق در هوش مصنوعی
• 93. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 94. عدالت و شفافیت در هوش مصنوعی
• 95. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی
• 96. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 97. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 98. روندهای نوین در یادگیری ماشین
• 99. هوش مصنوعی مولد
• 100. یادگیری تقویتی پیشرفته