اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین پیشرفته با اسپارک در Google Cloud Dataproc

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین پیشرفته با اسپارک در Google Cloud Dataproc

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی در محیط ابری

موضوع میانی: یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای متن‌باز در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده در محیط ابری
• 2. مبانی پردازش کلان داده با اسپارک
• 3. معماری اسپارک و اجزای آن
• 4. نصب و پیکربندی اسپارک در محیط ابری
• 5. آشنایی با Google Cloud Dataproc
• 6. استقرار اسپارک بر روی Dataproc
• 7. کار با محیط خط فرمان Dataproc
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 9. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
• 10. مراحل یک پروژه یادگیری ماشین
• 11. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
• 12. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 13. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 16. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 17. انواع شبکه‌های عصبی
• 18. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده
• 19. مدیریت داده‌های حجیم با اسپارک SQL
• 20. پردازش جریان داده با اسپارک استریمینگ
• 21. یادگیری ماشین توزیع شده با اسپارک MLlib
• 22. الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین در اسپارک
• 23. رگرسیون خطی در اسپارک
• 24. رگرسیون لجستیک در اسپارک
• 25. درختان تصمیم در اسپارک
• 26. جنگل‌های تصادفی در اسپارک
• 27. ماشین‌های بردار پشتیبان در اسپارک
• 28. خوشه‌بندی K-Means در اسپارک
• 29. تبدیل مولفه‌های اصلی (PCA) در اسپارک
• 30. مدل‌های آماری در اسپارک
• 31. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن در اسپارک
• 33. مدل‌سازی موضوعی با اسپارک
• 34. تحلیل احساسات با اسپارک
• 35. مدل‌سازی زبان با اسپارک
• 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در اسپارک
• 37. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) در اسپارک
• 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در اسپارک
• 39. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 40. پردازش تصویر با اسپارک
• 41. کاربرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 42. سیستم‌های توصیه‌گر با اسپارک
• 43. فیلترینگ مشارکتی در اسپارک
• 44. فیلترینگ مبتنی بر محتوا در اسپارک
• 45. یادگیری تقویتی در اسپارک
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 47. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در اسپارک
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. تنظیم ابرپارامترها با اسپارک
• 50. اعتبارسنجی متقابل در اسپارک
• 51. مدیریت چرخه عمر مدل
• 52. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی Dataproc
• 53. مقدمه‌ای بر MLOps
• 54. پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در Dataproc
• 55. مانیتورینگ مدل‌ها در محیط ابری
• 56. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 57. حفظ حریم خصوصی در علم داده
• 58. اخلاق در هوش مصنوعی
• 59. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین
• 60. یادگیری عمیق پیشرفته
• 61. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 62. ترانسفورمرها در NLP
• 63. یادگیری خودنظارت شده
• 64. یادگیری نیمه‌نظارت شده
• 65. یادگیری انتقالی
• 66. مدل‌های گراف در اسپارک
• 67. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 68. کاربرد GNNs در تحلیل داده
• 69. سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
• 70. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 72. تحلیل سری‌های زمانی با اسپارک
• 73. مدل‌های پیش‌بینی در اسپارک
• 74. شبکه‌های عصبی برای سری‌های زمانی
• 75. یادگیری ماشین برای داده‌های مکانی-زمانی
• 76. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 77. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 78. کاربرد LLMs در تحلیل داده
• 79. تکنیک‌های استخراج دانش از متن
• 80. مدل‌سازی رویدادها در اسپارک
• 81. پردازش گراف دانش با اسپارک
• 82. یادگیری ماشین برای کشف دانش
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار
• 84. تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان
• 85. بهینه‌سازی عملیات با هوش مصنوعی
• 86. مدیریت ریسک با یادگیری ماشین
• 87. پیش‌بینی تقلب با اسپارک
• 88. اتوماسیون فرآیندها با هوش مصنوعی
• 89. مقدمه‌ای بر رایانش کوانتومی و علم داده
• 90. مفاهیم پایه رایانش کوانتومی
• 91. کاربرد الگوریتم‌های کوانتومی در یادگیری ماشین
• 92. چالش‌ها و فرصت‌های رایانش کوانتومی
• 93. آینده علم داده و هوش مصنوعی
• 94. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 95. تاثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 96. ملاحظات حقوقی و اخلاقی هوش مصنوعی
• 97. نقش پلتفرم‌های ابری در تحول هوش مصنوعی
• 98. آینده یادگیری ماشین در محیط ابری
• 99. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 100. استراتژی‌های موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی