اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی با MATLAB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی با MATLAB

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 2. آشنایی با محیط MATLAB برای علوم داده
• 3. نصب و پیکربندی ابزارهای لازم در MATLAB
• 4. مبانی رگرسیون خطی در MATLAB
• 5. ساخت اولین مدل رگرسیون خطی
• 6. ارزیابی مدل‌های رگرسیون خطی
• 7. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی
• 8. رگرسیون چندگانه در MATLAB
• 9. کاربرد رگرسیون چندگانه در مسائل واقعی
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های رگرسیون
• 11. انتخاب ویژگی برای بهبود مدل‌های رگرسیون
• 12. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های رگرسیون
• 13. رگرسیون چندجمله‌ای و کاربردهای آن
• 14. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 15. ساخت مدل رگرسیون لجستیک در MATLAB
• 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با معیارهای مختلف
• 17. متریک‌های ارزیابی مدل طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
• 18. منحنی ROC و AUC برای ارزیابی مدل‌ها
• 19. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 20. کاربرد SVM برای طبقه‌بندی
• 21. تنظیم پارامترهای SVM
• 22. درختان تصمیم برای مسائل طبقه‌بندی
• 23. ساخت و تفسیر درختان تصمیم
• 24. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
• 25. کاربرد جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی
• 26. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از جنگل‌های تصادفی
• 27. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای طبقه‌بندی
• 28. ساخت شبکه‌های عصبی ساده در MATLAB
• 29. آموزش شبکه‌های عصبی
• 30. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 32. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
• 33. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 34. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در اقتصاد و مالی
• 35. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MATLAB
• 36. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از یادگیری ماشین
• 37. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در تشخیص پزشکی
• 38. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 39. پردازش و تحلیل داده‌های پزشکی در MATLAB
• 40. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در مهندسی
• 41. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 42. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با یادگیری ماشین
• 43. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در تحلیل احساسات
• 44. تحلیل نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 45. پیاده‌سازی تحلیل احساسات با MATLAB
• 46. مدل‌سازی پیش‌بینی در حوزه انرژی
• 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری ماشین
• 48. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در امنیت سایبری
• 49. تشخیص نفوذ و حملات سایبری
• 50. پردازش داده‌های امنیتی در MATLAB
• 51. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 52. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 53. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
• 54. اصول اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 55. استخراج ویژگی از متن
• 56. مدل‌سازی موضوعی با استفاده از LDA
• 57. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در کشاورزی
• 58. پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی
• 59. بهینه‌سازی آبیاری با یادگیری ماشین
• 60. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در بازاریابی
• 61. پیش‌بینی رفتار مشتری
• 62. شخصی‌سازی پیشنهادات با یادگیری ماشین
• 63. مبانی تحلیل داده‌های بزرگ
• 64. ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده‌های بزرگ
• 65. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 66. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در حمل و نقل
• 67. بهینه‌سازی ترافیک شهری
• 68. پیش‌بینی نیاز به خدمات حمل و نقل
• 69. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در آموزش
• 70. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانش‌آموزان
• 71. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
• 72. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
• 73. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 74. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 75. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 76. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 77. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 78. خوشه‌بندی داده‌ها
• 79. کاهش ابعاد داده‌ها
• 80. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در مدیریت ریسک
• 81. ارزیابی و پیش‌بینی ریسک‌های مالی
• 82. مدیریت ریسک اعتباری
• 83. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر ساده
• 85. بهبود دقت سیستم‌های توصیه‌گر
• 86. مقدمه‌ای بر یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
• 87. ترکیب مدل‌ها برای بهبود پیش‌بینی
• 88. روش‌های Bagging و Boosting
• 89. نکات پیشرفته در انتخاب ویژگی
• 90. تکنیک‌های پیشرفته تنظیم ابرپارامترها
• 91. ارزیابی و انتخاب نهایی مدل
• 92. مستندسازی و ارائه نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
• 93. اصول اولیه مهندسی نرم‌افزار برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 94. مدیریت پروژه در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
• 95. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربردی