دوره ساخت سریع نمونه‌های اولیه یادگیری ماشین با IBM Watson Studio همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سریع نمونه‌های اولیه یادگیری ماشین با IBM Watson Studio

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با ابزارهای کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت‌شده
• 5. یادگیری نظارت‌نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش
• 8. پاک‌سازی داده‌ها
• 9. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
• 10. انتخاب ویژگی
• 11. مهندسی ویژگی
• 12. مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. رگرسیون خطی
• 14. رگرسیون لجستیک
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 16. درختان تصمیم
• 17. جنگل‌های تصادفی
• 18. مدل‌های گرادیان بوستینگ
• 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 23. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 24. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 25. تحلیل احساسات
• 26. مدل‌سازی موضوعی
• 27. طبقه‌بندی متن
• 28. ترجمه ماشینی
• 29. یادگیری عمیق
• 30. معماری‌های یادگیری عمیق
• 31. مدل‌های ترنسفورمر
• 32. کاربردها در دنیای واقعی
• 33. پیش‌بینی فروش
• 34. تشخیص ناهنجاری
• 35. سیستم‌های توصیه‌گر
• 36. بینایی ماشین
• 37. پردازش تصویر
• 38. تشخیص اشیاء
• 39. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 40. پیش‌بینی قیمت سهام
• 41. تشخیص تقلب
• 42. تولید محتوا (متن)
• 43. مدل‌های زبانی بزرگ
• 44. تولید متن خلاقانه
• 45. تولید کد
• 46. استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی
• 47. حریم خصوصی داده‌ها
• 48. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 49. شفافیت و قابلیت توضیح
• 50. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 51. مقدمه‌ای بر IBM Watson Studio
• 52. اجزای Watson Studio
• 53. فضاهای کاری
• 54. مجموعه داده‌ها در Watson Studio
• 55. ابزارهای پیش‌پردازش داده
• 56. AutoAI
• 57. تنظیمات AutoAI
• 58. مدل‌های پیش‌بینی در AutoAI
• 59. استقرار مدل‌ها
• 60. مدیریت چرخه عمر مدل
• 61. اتصال به منابع داده
• 62. کار با Jupyter Notebooks
• 63. افزوده‌سازی کتابخانه‌ها
• 64. اجرای کد پایتون
• 65. تجسم داده‌ها
• 66. نمودارهای آماری
• 67. نمودارهای پیش‌بینی
• 68. کار با ابزارهای بصری
• 69. ایجاد جریان‌های داده
• 70. تنظیم پارامترهای مدل
• 71. ارزیابی عملکرد مدل
• 72. معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 73. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 74. بهینه‌سازی مدل
• 75. تنظیم ابرپارامترها
• 76. اعتبارسنجی متقابل
• 77. تست مدل
• 78. استقرار مدل در IBM Cloud
• 79. ساخت API برای مدل
• 80. نظارت بر مدل مستقر
• 81. بازآموزی مدل
• 82. ملاحظات امنیتی در Watson Studio
• 83. کار با تیم‌ها
• 84. مدیریت دسترسی‌ها
• 85. کاربردهای خاص تجاری
• 86. تحلیل داده‌های مشتریان
• 87. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 88. توسعه محصولات نوآورانه
• 89. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته
• 90. یادگیری تقویتی عمیق
• 91. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 92. یادگیری انتقالی
• 93. یادگیری چندوظیفه‌ای
• 94. یادگیری فدرال
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
• 96. توسعه نمونه‌های اولیه سریع
• 97. کاهش هزینه‌ها
• 98. افزایش بهره‌وری
• 99. آینده یادگیری ماشین
• 100. چالش‌های پیش رو