دوره توسعه مدل‌های سفارشی برای داده‌های ساختاریافته و پیچیده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه مدل‌های سفارشی برای داده‌های ساختاریافته و پیچیده

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: ساخت مدل‌های سفارشی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته و پیچیده
• 2. مبانی مدل‌سازی داده در هوش مصنوعی
• 3. انواع داده‌های ساختاریافته و کاربردهای آن‌ها
• 4. آشنایی با داده‌های پیچیده و چالش‌های پیش رو
• 5. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین برای داده‌های ساختاریافته
• 6. مروری بر الگوریتم‌های کلاسیک برای داده‌های جدولی
• 7. پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 8. مهندسی ویژگی برای داده‌های جدولی
• 9. تکنیک‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 10. مدل‌های خطی برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 11. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 13. تقویت گرادیان (Gradient Boosting) برای داده‌های ساختاریافته
• 14. شبکه‌های عصبی عمیق برای داده‌های ساختاریافته
• 15. معماری‌های شبکه عصبی برای داده‌های جدولی
• 16. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. متریک‌های ارزیابی برای مسائل رگرسیون
• 18. متریک‌های ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
• 19. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های ساختاریافته
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و تنظیم هایپرپارامترها
• 21. مقدمه‌ای بر داده‌های غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 22. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های متنی
• 23. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 24. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings) و کاربردهای آن‌ها
• 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متنی
• 26. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM) و GRU
• 27. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) در NLP
• 28. کاربرد مدل‌های سفارشی در تحلیل احساسات
• 29. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 30. ترجمه ماشینی با مدل‌های ترنسفورمر
• 31. مقدمه‌ای بر داده‌های تصویری و پردازش تصویر
• 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصاویر
• 33. لایه کانولوشن، Pooling و لایه‌های تمام متصل
• 34. معماری‌های معروف CNN مانند AlexNet و VGG
• 35. شبکه‌های ResNet و Inception برای تصاویر پیچیده
• 36. کاربرد مدل‌های سفارشی در تشخیص اشیاء
• 37. بخش‌بندی تصاویر با مدل‌های CNN
• 38. تولید تصاویر با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 39. مقدمه‌ای بر داده‌های صوتی و پردازش سیگنال
• 40. تبدیل فوریه و تحلیل طیفی داده‌های صوتی
• 41. شبکه‌های عصبی برای پردازش سیگنال صوتی
• 42. تشخیص گفتار با مدل‌های یادگیری عمیق
• 43. تولید گفتار مصنوعی (Text-to-Speech)
• 44. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
• 45. ویژگی‌های داده‌های سری زمانی: روند، فصلی بودن، نویز
• 46. مدل‌های آماری کلاسیک برای سری زمانی (ARIMA)
• 47. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی سری زمانی
• 48. شبکه‌های LSTM و GRU برای پیش‌بینی سری زمانی
• 49. مدل‌های ترنسفورمر برای سری زمانی
• 50. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
• 51. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از سری زمانی
• 52. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 53. مدل‌سازی گراف برای داده‌های ارتباطی
• 54. استخراج اطلاعات از داده‌های نیمه‌ساختاریافته (JSON, XML)
• 55. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 56. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
• 57. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 58. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 59. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
• 60. کاربرد مدل‌های سفارشی در بازی‌ها
• 61. کاربرد مدل‌های سفارشی در رباتیک
• 62. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری تقویتی
• 63. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سفارشی (Custom Modeling)
• 64. تفاوت مدل‌های سفارشی با مدل‌های پیش‌ساخته
• 65. مراحل توسعه یک مدل سفارشی
• 66. انتخاب معماری مناسب برای مدل سفارشی
• 67. تنظیم مدل سفارشی برای داده‌های خاص
• 68. بهینه‌سازی و تنظیم دقیق هایپرپارامترهای مدل سفارشی
• 69. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 70. استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 71. توسعه مدل‌های سفارشی برای داده‌های چندوجهی (Multimodal)
• 72. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Tabular + Text)
• 73. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Tabular + Image)
• 74. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Text + Image)
• 75. مدل‌های سفارشی برای داده‌های ترکیبی (Image + Audio)
• 76. ارزیابی عملکرد مدل‌های سفارشی پیچیده
• 77. تفسیرپذیری مدل‌های سفارشی (Explainable AI)
• 78. مقدمه‌ای بر MLOps برای مدل‌های سفارشی
• 79. استقرار مدل‌های سفارشی در محیط عملیاتی
• 80. نظارت و نگهداری مدل‌های سفارشی
• 81. ملاحظات امنیتی در توسعه مدل‌های سفارشی
• 82. اخلاق در هوش مصنوعی و مدل‌سازی داده
• 83. کاربرد مدل‌های سفارشی در صنعت مالی (حلال)
• 84. کاربرد مدل‌های سفارشی در حوزه سلامت (با رعایت ضوابط)
• 85. کاربرد مدل‌های سفارشی در تجارت الکترونیک (حلال)
• 86. کاربرد مدل‌های سفارشی در مدیریت منابع (حلال)
• 87. آینده مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته و پیچیده
• 88. چالش‌های پیش رو در توسعه مدل‌های سفارشی
• 89. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث