اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعهٔ راهکارهای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 6. مهندسی ویژگی: انتخاب و استخراج ویژگی
• 7. معرفی مدل‌های خطی: رگرسیون خطی
• 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 9. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
• 10. مدل‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 11. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 12. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 13. ساختار شبکه‌های عصبی: لایه‌ها و نورون‌ها
• 14. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 15. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
• 16. بهینه‌سازی در آموزش شبکه‌های عصبی
• 17. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 18. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 19. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 21. مبانی یادگیری عمیق
• 22. معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق
• 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 24. کاربرد GAN در تولید داده
• 25. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 26. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
• 27. یادگیری Q
• 28. یادگیری عمیق تقویتی
• 29. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 30. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 31. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 32. مدل‌سازی زبان
• 33. استخراج ویژگی از متن
• 34. تحلیل احساسات
• 35. ترجمه ماشینی
• 36. خلاصه‌سازی متن
• 37. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 38. معماری ترنسفورمر
• 39. تکنیک‌های فاین‌تیونینگ LLMs
• 40. کاربردهای LLMs در تولید محتوا
• 41. کاربردهای LLMs در چت‌بات‌ها
• 42. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
• 43. الگوریتم K-Means
• 44. ارزیابی خوشه‌بندی
• 45. یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
• 46. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 47. کاربرد PCA در تجسم داده
• 48. مبانی استخراج قوانین وابستگی
• 49. الگوریتم Apriori
• 50. کاربرد قوانین وابستگی در تحلیل سبد خرید
• 51. یادگیری نیمه نظارت شده
• 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 53. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 54. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش تصویر
• 55. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
• 56. مبانی یادگیری چند وظیفه‌ای
• 57. مبانی یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 58. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
• 59. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 60. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
• 61. ابزارها و تکنیک‌های XAI
• 62. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در عمل
• 63. استقرار مدل‌ها (Deployment)
• 64. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌ها
• 65. مهندسی نرم‌افزار برای یادگیری ماشین
• 66. ابزارهای توسعه یادگیری ماشین: TensorFlow
• 67. ابزارهای توسعه یادگیری ماشین: PyTorch
• 68. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین: Scikit-learn
• 69. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
• 70. مدیریت نسخه کد و داده
• 71. اصول مهندسی داده برای یادگیری ماشین
• 72. معماری‌های سیستم‌های یادگیری ماشین
• 73. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
• 74. استفاده از سرویس‌های ابری برای یادگیری ماشین
• 75. AWS SageMaker
• 76. Google AI Platform
• 77. Azure Machine Learning
• 78. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 79. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 80. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
• 81. شفافیت و پاسخگویی در هوش مصنوعی
• 82. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 83. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
• 84. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 85. هوش مصنوعی در سلامت
• 86. هوش مصنوعی در مالی
• 87. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 88. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 89. هوش مصنوعی در آموزش
• 90. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
• 91. مبانی یادگیری با تقاطع (Reinforcement Learning with Experience Replay)
• 92. یادگیری عمیق تقویتی برای کنترل
• 93. یادگیری عمیق تقویتی برای بهینه‌سازی
• 94. کاربردهای پیشرفته شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 95. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تشخیص اشیاء
• 96. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای بخش‌بندی تصویر
• 97. کاربردهای پیشرفته شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 98. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تولید متن
• 99. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تشخیص گفتار
• 100. مبانی یادگیری توزیع شده