دوره تحلیل داده و پیش‌بینی با Sklearn و TensorFlow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده و پیش‌بینی با Sklearn و TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با ابزارهای متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. کاربردها و مزایای یادگیری ماشین در ایران
• 4. محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز
• 5. نصب و پیکربندی Python و کتابخانه‌های لازم
• 6. مروری بر کتابخانه Scikit-learn (sklearn)
• 7. کار با داده‌های عددی و دسته‌بندی
• 8. آشنایی با انواع داده‌ها در یادگیری ماشین
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 10. شناخت و مدیریت داده‌های گمشده
• 11. مهندسی ویژگی: ایجاد و انتخاب ویژگی‌های جدید
• 12. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
• 13. آشنایی با مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
• 14. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای خطا
• 16. رگرسیون چندجمله‌ای و تنظیم پارامترها
• 17. مدل‌های دسته‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 18. دسته‌بندی‌کننده‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 19. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 20. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
• 21. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
• 22. مدل‌های یادگیری نظارت‌نشده
• 23. خوشه‌بندی: K-Means و کاربردهای آن
• 24. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 25. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 26. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 27. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 28. مروری بر کتابخانه TensorFlow
• 29. نصب و پیکربندی TensorFlow
• 30. ساخت و آموزش مدل‌های ساده با TensorFlow
• 31. لایه‌های شبکه‌های عصبی
• 32. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
• 33. تابع هزینه و بهینه‌سازها
• 34. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 35. آموزش مدل‌های رگرسیون با TensorFlow
• 36. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با TensorFlow
• 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 38. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 40. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
• 41. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 42. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌سازی زبان
• 43. تنظیم فوق پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 44. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 45. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 46. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 47. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 48. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 49. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل واقعی
• 50. معرفی چارچوب‌های یادگیری تقویتی
• 51. مدل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 52. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی
• 53. مدل‌سازی اقتصادی با یادگیری ماشین
• 54. تحلیل ریسک و اعتبارسنجی بانکی
• 55. مدل‌سازی رفتار مشتریان
• 56. پیش‌بینی تقاضا در کسب‌وکارها
• 57. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشین
• 58. پردازش زبان طبیعی (NLP) در چارچوب قوانین
• 59. تحلیل احساسات متون فارسی
• 60. استخراج اطلاعات از متون
• 61. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 62. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 63. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر ساده
• 64. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. یادگیری ماشین در حوزه سلامت
• 66. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از داده‌های پزشکی
• 67. پیش‌بینی نتایج درمان
• 68. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی تولید
• 69. مدیریت زنجیره تأمین با یادگیری ماشین
• 70. کنترل کیفیت در خطوط تولید
• 71. یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های شهری
• 72. بهینه‌سازی ترافیک شهری
• 73. پیش‌بینی مصرف انرژی
• 74. امنیت سایبری و یادگیری ماشین
• 75. شناسایی نفوذ و حملات سایبری
• 76. پیش‌بینی رفتار مشکوک
• 77. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 78. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 79. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 80. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 81. ملاحظات شرعی و قانونی در هوش مصنوعی
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
• 83. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
• 84. ارزیابی هوشمند دانش‌آموزان
• 85. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 86. بهینه‌سازی مصرف آب و کود
• 87. پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
• 88. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 89. روندهای نوظهور در حوزه هوش مصنوعی
• 90. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی
• 91. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 92. توسعه پروژه‌های عملی با Scikit-learn و TensorFlow
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری ماشین