اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی با استفاده از Python

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی با استفاده از Python

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت‌شده
• 5. یادگیری نظارت‌نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 8. پاک‌سازی داده‌ها
• 9. مهندسی ویژگی
• 10. انتخاب ویژگی
• 11. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 12. معرفی پایتون برای یادگیری ماشین
• 13. کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
• 14. مفاهیم پایه الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 15. رگرسیون خطی
• 16. رگرسیون لجستیک
• 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 18. درختان تصمیم
• 19. جنگل‌های تصادفی
• 20. گرادیان بوستینگ
• 21. مدل‌های مبتنی بر انجمن (Ensemble Methods)
• 22. خوشه‌بندی (Clustering)
• 23. K-Means Clustering
• 24. DBSCAN
• 25. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 26. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 27. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 28. t-SNE
• 29. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, MAE, R-squared)
• 31. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC)
• 32. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 33. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 34. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 35. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 36. مبانی شبکه‌های عصبی
• 37. لایه ورودی، لایه‌های پنهان، لایه خروجی
• 38. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 39. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 41. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 42. معماری‌های رایج CNN (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)
• 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 44. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 45. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 46. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 47. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 48. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 49. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
• 50. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras
• 51. ساخت مدل‌های سفارشی
• 52. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های عمیق
• 53. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 54. پیش‌پردازش متن
• 55. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 56. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 57. ترجمه ماشینی
• 58. ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 59. کاربرد یادگیری ماشین در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 60. تشخیص اشیاء
• 61. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 62. تشخیص چهره
• 63. تولید تصویر
• 64. یادگیری تقویتی پیشرفته
• 65. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 66. یادگیری Q (Q-Learning)
• 67. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
• 68. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی
• 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 70. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 72. هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
• 73. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 74. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 75. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 76. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی
• 77. ملاحظات حقوقی و مقرراتی هوش مصنوعی در ایران
• 78. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
• 79. معماری‌های کلان داده (Hadoop, Spark)
• 80. ادغام یادگیری ماشین با پلتفرم‌های کلان داده
• 81. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 82. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Model Deployment)
• 83. روش‌های استقرار (On-premise, Cloud)
• 84. ابزارهای استقرار (Docker, Kubernetes)
• 85. ساخت API برای مدل‌ها
• 86. نظارت و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 87. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و زمان‌بندی
• 88. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
• 89. ARIMA, Prophet
• 90. استفاده از یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
• 91. یادگیری ماشین در حوزه سلامت (با احتیاط و چارچوب علمی)
• 92. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از داده‌های پزشکی
• 93. تحلیل تصاویر پزشکی
• 94. توسعه دارو با کمک هوش مصنوعی
• 95. یادگیری ماشین در حوزه مالی (با چارچوب مقرراتی)
• 96. پیش‌بینی بازارهای مالی
• 97. تشخیص تقلب
• 98. مدیریت ریسک
• 99. فناوری بلاکچین و ارتباط آن با یادگیری ماشین
• 100. مفاهیم پایه بلاکچین