اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌ها در یادگیری ماشین کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌ها در یادگیری ماشین کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی و بهینه‌سازی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 5. شناخت و پاکسازی داده‌های نامتعارف
• 6. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
• 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون خطی
• 8. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 10. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 11. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 12. تنظیم پارامترهای SVM
• 13. مقدمه‌ای بر درختان تصمیم
• 14. بهینه‌سازی درختان تصمیم
• 15. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
• 16. بهینه‌سازی جنگل‌های تصادفی
• 17. مقدمه‌ای بر تقویت گرادیان
• 18. بهینه‌سازی مدل‌های تقویت گرادیان
• 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 20. ساختار و عملکرد لایه‌های شبکه‌های عصبی
• 21. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 22. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی با پس‌انتشار
• 23. روش‌های بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 24. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 25. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 26. بهینه‌سازی مدل‌های CNN
• 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 28. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 29. بهینه‌سازی مدل‌های RNN
• 30. مدل‌های زبانی و ترنسفورمرها
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 32. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی
• 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
• 34. بهینه‌سازی سیاست در یادگیری تقویتی
• 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 36. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
• 37. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 38. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 39. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 40. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 41. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 42. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 43. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 44. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش
• 45. مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
• 46. روش‌های جلوگیری از کم‌برازش
• 47. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 48. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
• 49. کاربرد یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی
• 50. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 51. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 52. یادگیری فعال (Active Learning)
• 53. یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
• 54. تکنیک‌های Bagging و Boosting
• 55. کاربرد مدل‌های جمعی در بهینه‌سازی
• 56. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
• 57. روش‌های تفسیر مدل‌های جعبه سیاه
• 58. اهمیت تفسیرپذیری در کاربردهای حساس
• 59. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 60. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 61. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 62. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 64. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
• 65. کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی
• 66. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات دولتی
• 70. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه پایدار
• 71. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 72. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 73. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 74. کاربرد GANs در تولید محتوا
• 75. شبکه‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
• 76. کاربرد Autoencoders در کاهش ابعاد و بازسازی
• 77. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
• 78. کاربرد GNNs در داده‌های ساختاریافته
• 79. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 80. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 81. کاربرد LLMs در تولید متن و ترجمه
• 82. مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 83. مراحل توسعه مدل تا تولید
• 84. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 85. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 86. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی خودکار (AutoFE)
• 87. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی خودکار (NAS)
• 88. بهینه‌سازی مدل‌های توزیع شده
• 89. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و TPU
• 90. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در مدل‌های بزرگ
• 91. مقایسه روش‌های مختلف بهینه‌سازی مدل
• 92. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
• 93. آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 94. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو