دوره پیش‌بینی و ارزیابی مدل‌ها با پایتون: کاربردها و تکنیک‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی و ارزیابی مدل‌ها با پایتون: کاربردها و تکنیک‌ها

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 2. آشنایی با پایتون برای علم داده
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 4. مفاهیم پایه آماری در مدل‌سازی
• 5. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 6. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 7. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 9. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 10. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارها
• 12. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 13. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، فراخوانی، F1-score
• 14. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
• 15. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم با پایتون
• 16. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
• 17. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی با پایتون
• 18. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 19. پیاده‌سازی SVM با پایتون
• 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 21. K-Means Clustering در پایتون
• 22. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 23. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 24. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) در پایتون
• 25. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 26. آشنایی با کتابخانه Statsmodels
• 27. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با پایتون
• 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 30. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 31. پیاده‌سازی MLP با TensorFlow/Keras
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تصاویر
• 34. پیاده‌سازی CNN با TensorFlow/Keras
• 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای دنباله‌ها
• 36. پیاده‌سازی RNN با TensorFlow/Keras
• 37. مدل‌های ترنسفورمر و کاربردهای آن‌ها
• 38. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 39. تحلیل احساسات با پایتون
• 40. مدل‌سازی موضوعی با پایتون
• 41. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 42. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده
• 43. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 44. الگوریتم‌های Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
• 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف
• 46. یادگیری روی گراف‌ها (GNNs)
• 47. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب‌وکار
• 48. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در بازاریابی
• 49. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در مالی
• 50. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در بهداشت و درمان
• 51. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در تولید
• 52. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای تشخیص تقلب
• 53. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای پیش‌بینی تقاضا
• 54. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای پیش‌بینی ریزش مشتری
• 55. مقدمه‌ای بر ارزیابی و انتخاب مدل
• 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 57. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 58. روش‌های Grid Search و Random Search
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 60. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
• 61. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
• 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولیدی (Generative Models)
• 63. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 64. پیاده‌سازی GANs با پایتون
• 65. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 66. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
• 67. مسائل حریم خصوصی در علم داده
• 68. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 69. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
• 70. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 71. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی (Deployment)
• 72. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
• 74. آشنایی با اکوسیستم Hadoop
• 75. کاربرد Spark در علم داده
• 76. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 77. کاربرد پایگاه‌های داده NoSQL در علم داده
• 78. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای علم داده
• 79. استفاده از AWS/Azure/GCP برای پروژه‌های علم داده
• 80. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 81. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
• 82. مقدمه‌ای بر توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
• 83. تکنیک‌های LIME و SHAP
• 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه سلامت
• 85. تشخیص بیماری با هوش مصنوعی
• 86. پیش‌بینی روند بیماری‌ها
• 87. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه انرژی
• 88. پیش‌بینی مصرف انرژی
• 89. بهینه‌سازی تولید انرژی
• 90. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه حمل‌ونقل
• 91. پیش‌بینی ترافیک
• 92. بهینه‌سازی مسیرها
• 93. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه کشاورزی
• 94. پیش‌بینی عملکرد محصولات
• 95. مدیریت بهینه منابع
• 96. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه آموزش
• 97. شخصی‌سازی یادگیری
• 98. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
• 99. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه حقوقی
• 100. تحلیل اسناد حقوقی