دوره مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت داده‌های کوچک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت داده‌های کوچک

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و مدیریت داده در بی‌بی‌سی میکرومپیوتر

موضوع میانی: مدیریت اطلاعات ساده در محیط‌های کوچک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های کوچک
• 3. اهمیت داده‌های کوچک در تصمیم‌گیری
• 4. چالش‌های کار با داده‌های کوچک
• 5. انواع داده‌های کوچک
• 6. جمع‌آوری داده‌های کوچک
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های کوچک
• 8. نمونه‌برداری در داده‌های کوچک
• 9. روش‌های تولید داده مصنوعی
• 10. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 11. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک برای داده‌های کوچک
• 12. رگرسیون خطی و لجستیک در داده‌های کوچک
• 13. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 15. مدل‌های مبتنی بر شباهت (Similarity-based models)
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های کوچک
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های کوچک
• 18. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 19. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 20. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 21. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 22. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
• 23. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در داده‌های کوچک
• 24. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 25. روش‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 26. مدل‌های بیزی (Bayesian Models)
• 27. استنتاج بیزی در داده‌های کوچک
• 28. شبکه‌های باور بیزی (Bayesian Belief Networks)
• 29. مدل‌های گرافیکی (Graphical Models)
• 30. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
• 31. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
• 32. بگینگ (Bagging) و بوستینگ (Boosting)
• 33. پشته‌سازی (Stacking)
• 34. ارزیابی مدل‌ها در داده‌های کوچک
• 35. معیارهای ارزیابی دقت (Accuracy)
• 36. معیارهای ارزیابی صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 37. امتیاز F1
• 38. منحنی ROC و AUC
• 39. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 40. نکات خاص اعتبارسنجی در داده‌های کوچک
• 41. تشخیص و مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 42. روش‌های کاهش بیش‌برازش
• 43. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 44. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 45. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 46. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 47. کاربردها در حوزه سلامت
• 48. تشخیص بیماری با داده‌های کم
• 49. پیش‌بینی پیامد درمان
• 50. تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 51. کاربردها در حوزه مالی
• 52. تشخیص تقلب
• 53. پیش‌بینی ریسک اعتباری
• 54. تحلیل بازار سهام
• 55. کاربردها در حوزه صنعتی
• 56. کنترل کیفیت محصولات
• 57. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 58. بهینه‌سازی فرآیند تولید
• 59. کاربردها در حوزه کشاورزی
• 60. پیش‌بینی عملکرد محصولات
• 61. مدیریت منابع آبی
• 62. تشخیص آفات و بیماری‌ها
• 63. کاربردها در حوزه علوم اجتماعی
• 64. تحلیل نظرسنجی‌ها
• 65. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
• 66. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 67. اخلاق در هوش مصنوعی و داده‌های کوچک
• 68. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 69. حریم خصوصی داده‌ها
• 70. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 71. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 72. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
• 73. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
• 74. امنیت داده‌ها در برابر حملات سایبری
• 75. استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت سایبری
• 76. مدیریت داده‌های حساس
• 77. روش‌های حفظ حریم خصوصی (Privacy-preserving techniques)
• 78. حفظ داده‌ها بر اساس اصول اسلامی
• 79. ملاحظات فقهی در استفاده از داده‌های پزشکی
• 80. ملاحظات فقهی در حوزه مالی و اقتصادی
• 81. مدیریت و تحلیل داده‌های کوچک در سازمان‌های دولتی
• 82. نقش داده‌های کوچک در سیاست‌گذاری عمومی
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی خدمات دولتی
• 84. ملاحظات حقوقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی
• 85. آینده هوش مصنوعی و مدیریت داده‌های کوچک
• 86. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
• 87. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
• 88. یادگیری عمیق برای داده‌های بسیار کوچک
• 89. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 90. یادگیری انتقالی پیشرفته
• 91. استفاده از مدل‌های مولد (Generative Models)
• 92. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های کوچک
• 93. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در شرایط عدم قطعیت
• 94. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
• 95. مدل‌سازی دینامیک سیستم‌های پیچیده
• 96. کاربرد هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
• 97. توسعه مدل‌های پیشرفته در علوم پایه
• 98. پژوهش‌های میان‌رشته‌ای با هوش مصنوعی
• 99. فرایندهای تصمیم‌گیری هوشمند در کسب و کار
• 100. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با داده‌های کوچک