دوره Google Colaboratory: تسریع فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Colaboratory: تسریع فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Google Colaboratory

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با محیط Google Colaboratory
• 2. نصب و پیکربندی اولیه Google Colab
• 3. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون در Colab
• 4. کار با Jupyter Notebooks در Colab
• 5. استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون (NumPy, Pandas)
• 6. مقدمه‌ای بر علم داده و یادگیری ماشین
• 7. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 8. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها در Colab
• 9. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
• 11. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
• 12. مدل‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
• 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MAE, MSE, R2)
• 14. مدل‌های یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
• 15. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
• 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 17. کتابخانه TensorFlow و Keras در Colab
• 18. ساخت اولین شبکه عصبی با Keras
• 19. لایه‌های Dense و Activation Functions
• 20. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی (Optimizers)
• 21. توابع Loss برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
• 22. تنظیم Hyperparameters مدل‌ها
• 23. مدیریت Overfitting و Underfitting
• 24. تکنیک‌های Regularization (L1, L2, Dropout)
• 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 26. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 27. بارگذاری و پیش‌پردازش تصاویر در Colab
• 28. ساخت مدل CNN پایه برای طبقه‌بندی تصاویر
• 29. استفاده از Transfer Learning با مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 30. کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 31. کتابخانه NLTK و SpaCy
• 32. بردارسازی متن (Bag-of-Words, TF-IDF)
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 34. شبکه‌های LSTM و GRU
• 35. ساخت مدل RNN برای تحلیل احساسات
• 36. مدل‌های پیشرفته NLP: Word Embeddings (Word2Vec)
• 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 38. استفاده از کتابخانه Hugging Face Transformers
• 39. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در Colab
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM
• 41. کار با داده‌های جدولی پیچیده
• 42. تکنیک‌های Feature Engineering
• 43. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 44. روش‌های Ensemble Learning (Bagging, Boosting)
• 45. مدل‌های Random Forest و Gradient Boosting
• 46. استفاده از XGBoost و LightGBM
• 47. مدل‌های یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی (Clustering)
• 48. الگوریتم K-Means
• 49. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 50. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 51. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 52. کار با داده‌های سری زمانی (Time Series)
• 53. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی سری زمانی
• 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 55. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (Agent, Environment, Reward)
• 56. استفاده از کتابخانه Gym
• 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ساده یادگیری تقویتی
• 58. مفاهیم پایه‌ای Deep Reinforcement Learning
• 59. کار با GPU و TPU در Colab
• 60. افزایش سرعت آموزش مدل‌ها با سخت‌افزارهای Colab
• 61. مدیریت فایل‌ها و داده‌ها در Google Drive
• 62. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش دیده
• 63. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Deployment Basics)
• 64. اصول MLOps (Machine Learning Operations)
• 65. پایپ‌لاین‌های پردازش داده و آموزش مدل
• 66. مقدمه‌ای بر MLOps با استفاده از ابزارهای موجود
• 67. کار با APIها در Colab
• 68. اتصال به سرویس‌های ابری دیگر
• 69. مقدمه‌ای بر Big Data و پردازش آن
• 70. کار با Apache Spark در Colab (محدودیت‌ها)
• 71. اصول داده‌کاوی و کشف دانش
• 72. تکنیک‌های Rule Mining
• 73. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 74. کاربرد GNNs در حوزه‌های مختلف
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 76. پروتکل‌های امنیتی در یادگیری ماشین
• 77. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 78. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 79. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 81. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 82. استفاده از GANs برای تولید تصاویر
• 83. مدل‌های Diffusion برای تولید محتوا
• 84. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال در Colab
• 85. کار با داده‌های صوتی
• 86. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در رباتیک
• 87. شبیه‌سازی ربات‌ها در Colab
• 88. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی
• 89. بهینه‌سازی با الگوریتم‌های ژنتیک
• 90. مقدمه‌ای بر یادگیری خودکار (AutoML)
• 91. ابزارهای AutoML در Colab
• 92. تکنیک‌های Model Interpretability
• 93. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده (XAI)
• 94. کار با داده‌های سلامت و پزشکی (با رعایت چارچوب)
• 95. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص بیماری (با رعایت چارچوب)
• 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در حوزه مالی (با رعایت چارچوب)
• 97. پیش‌بینی قیمت سهام (با رعایت چارچوب)
• 98. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 99. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
• 100. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت ترافیک شهری