اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ایجاد فرآیندهای تکرارپذیر در یادگیری ماشین با ابزارهای متن‌باز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ایجاد فرآیندهای تکرارپذیر در یادگیری ماشین با ابزارهای متن‌باز

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و داده
• 2. مبانی توسعه نرم‌افزار در ایران
• 3. اصول مهندسی داده پایدار
• 4. معرفی ابزارهای متن‌باز برای مهندسی داده
• 5. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 6. کنترل نسخه با گیت در محیط توسعه داخلی
• 7. پایپ‌لاین‌های CI/CD سازگار با قوانین
• 8. آزمایش نرم‌افزار در چارچوب استاندارد ملی
• 9. مستندسازی فنی بر اساس پروتکل‌های داخلی
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 11. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 12. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 13. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 15. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. یادگیری نظارت‌شده
• 17. دسته‌بندی و رگرسیون
• 18. یادگیری بدون نظارت
• 19. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 20. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 21. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 24. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 25. کاربرد NLP در تحلیل متن
• 26. مدل‌های زبانی
• 27. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 28. یادگیری تقویتی
• 29. مبانی یادگیری تقویتی
• 30. کاربرد یادگیری تقویتی
• 31. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین متن‌باز
• 32. TensorFlow و Keras در ایران
• 33. PyTorch برای توسعه مدل
• 34. Scikit-learn برای الگوریتم‌های کلاسیک
• 35. Pandas برای دستکاری داده
• 36. NumPy برای محاسبات عددی
• 37. Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی
• 38. Docker برای کانتینرسازی
• 39. Kubernetes برای ارکستراسیون
• 40. Apache Spark برای پردازش کلان داده
• 41. MLflow برای مدیریت چرخه عمر مدل
• 42. DVC برای مدیریت داده و مدل
• 43. تکرارپذیری در یادگیری ماشین
• 44. اهمیت تکرارپذیری در پروژه‌های ML
• 45. روش‌های دستیابی به تکرارپذیری
• 46. مدیریت محیط‌های توسعه
• 47. کنترل نسخه داده‌ها
• 48. ردیابی آزمایش‌ها و نتایج
• 49. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
• 50. استانداردهای کدنویسی پایتون
• 51. اصول طراحی نرم‌افزار
• 52. الگوهای طراحی نرم‌افزار
• 53. معماری‌های نرم‌افزاری
• 54. معماری میکروسرویس‌ها
• 55. معماری مبتنی بر رویداد
• 56. امنیت در مهندسی نرم‌افزار
• 57. اصول امنیتی در توسعه
• 58. مدیریت هویت و دسترسی
• 59. رمزنگاری در داده‌ها
• 60. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
• 61. مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 62. اخلاق در هوش مصنوعی
• 63. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 64. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 65. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 67. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 68. هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 69. هوش مصنوعی در حوزه تولید
• 70. هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی
• 71. هوش مصنوعی در حوزه آموزش
• 72. هوش مصنوعی در حوزه حمل و نقل
• 73. هوش مصنوعی در حوزه خدمات عمومی
• 74. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
• 75. موانع فرهنگی و اجتماعی
• 76. موانع فنی و زیرساختی
• 77. موانع قانونی و رگولاتوری
• 78. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 79. روندهای نوظهور در ML/AI
• 80. هوش مصنوعی مولد
• 81. یادگیری فدرال
• 82. پردازش لبه (Edge AI)
• 83. توسعه پایدار در هوش مصنوعی
• 84. استفاده بهینه از منابع محاسباتی
• 85. کاهش مصرف انرژی در مدل‌های AI
• 86. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
• 87. نقش متخصصان داده در جامعه
• 88. مسیر شغلی در مهندسی داده و ML
• 89. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان
• 90. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 91. کاربرد ابزارهای متن‌باز در پروژه‌های واقعی
• 92. مطالعه موردی: پروژه ML در صنعت داخلی
• 93. مطالعه موردی: پیاده‌سازی CI/CD برای مدل ML
• 94. مطالعه موردی: مدیریت داده برای یک پروژه داده‌محور
• 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 96. توسعه فرآیندهای تکرارپذیر در ML