اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مقدمه‌ای بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 5. کاربرد SVM در مسائل طبقه‌بندی
• 6. مبانی ریاضی SVM
• 7. فضای ویژگی و نگاشت هسته (Kernel Trick)
• 8. هسته‌های خطی در SVM
• 9. هسته‌های چندجمله‌ای در SVM
• 10. هسته‌های رادیال پایه (RBF)
• 11. هسته‌های سیگموئید در SVM
• 12. تابع هزینه و بهینه‌سازی در SVM
• 13. قانون منظم‌سازی (Regularization) در SVM
• 14. مفهوم حاشیه (Margin) در SVM
• 15. بردارهای پشتیبان (Support Vectors)
• 16. مدل SVM با حاشیه نرم (Soft Margin SVM)
• 17. پارامتر C و تنظیم آن در Soft Margin SVM
• 18. بررسی انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 19. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
• 20. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 21. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
• 23. معیارهای ارزیابی: صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 24. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
• 25. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 26. رگرسیون با استفاده از SVM
• 27. مقدمه‌ای بر رگرسیون SVM (SVR)
• 28. پارامترهای SVR
• 29. تنظیم پارامترهای SVR
• 30. مقایسه SVM با سایر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 31. کاربرد SVM در تشخیص اسپم
• 32. کاربرد SVM در تشخیص تصویر
• 33. کاربرد SVM در تحلیل احساسات
• 34. کاربرد SVM در تشخیص پزشکی
• 35. کاربرد SVM در پیش‌بینی مالی
• 36. کاربرد SVM در پردازش زبان طبیعی
• 37. پیاده‌سازی SVM با کتابخانه Scikit-learn
• 38. آموزش مدل SVM با Scikit-learn
• 39. تنظیم هایپرپارامترها در Scikit-learn
• 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 41. تنظیم شبکه (Grid Search) برای هایپرپارامترها
• 42. جستجوی تصادفی (Random Search) برای هایپرپارامترها
• 43. کاربرد SVM در مسائل چندکلاسی
• 44. روش One-vs-Rest (OvR) برای مسائل چندکلاسی
• 45. روش One-vs-One (OvO) برای مسائل چندکلاسی
• 46. ملاحظات عملی در استفاده از SVM
• 47. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 48. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 51. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 52. تحلیل متنی با استفاده از SVM
• 53. استخراج ویژگی از متن
• 54. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 55. کاربرد SVM در خوشه‌بندی (Clustering)
• 56. مقدمه‌ای بر الگوریتم K-Means
• 57. تفاوت SVM با الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 58. کاربرد SVM در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 59. مقدمه‌ای بر الگوریتم Isolation Forest
• 60. کاربرد SVM در تشخیص تقلب
• 61. کاربرد SVM در سیستم‌های توصیه‌گر
• 62. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 64. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 65. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 66. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 67. مقابله با سوگیری در مدل‌های SVM
• 68. استانداردهای حاکمیتی در هوش مصنوعی
• 69. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
• 70. امنیت داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 72. کاربرد SVM در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
• 73. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع شده
• 74. استفاده از SVM در محیط‌های ابری
• 75. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های SVM
• 76. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 77. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 78. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 79. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 80. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 81. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 82. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 84. تفاوت LLM با مدل‌های سنتی یادگیری ماشین
• 85. کاربرد LLM در تولید متن
• 86. کاربرد LLM در خلاصه‌سازی متن
• 87. کاربرد LLM در ترجمه ماشینی
• 88. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 89. ارزیابی ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 90. مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 91. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 92. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 93. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
• 94. تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع مختلف
• 95. هوش مصنوعی و نوآوری
• 96. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 97. نقش متخصصان هوش مصنوعی در جامعه
• 98. آموزش مداوم در حوزه هوش مصنوعی
• 99. اخلاق حرفه‌ای در هوش مصنوعی
• 100. اهمیت همکاری‌های علمی در هوش مصنوعی