دوره یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار با استفاده از اکوسیستم .NET همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار با استفاده از اکوسیستم .NET

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین در اکوسیستم .NET
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای توسعه‌دهندگان
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. کاربردها و چشم‌انداز یادگیری ماشین در صنعت نرم‌افزار
• 5. نصب و پیکربندی ابزارهای توسعه .NET برای یادگیری ماشین
• 6. آشنایی با ML.NET: کتابخانه یادگیری ماشین مایکروسافت
• 7. ساختار و معماری ML.NET
• 8. اولین پروژه یادگیری ماشین با ML.NET
• 9. مراحل اساسی در چرخه حیات یک پروژه یادگیری ماشین
• 10. درک داده‌ها: جمع‌آوری، پاک‌سازی و پیش‌پردازش
• 11. انواع داده‌ها و فرمت‌های رایج در یادگیری ماشین
• 12. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده و پرت
• 13. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید و مفید
• 14. تکنیک‌های نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 15. یادگیری ماشین نظارت‌شده: رگرسیون
• 16. مقدمه‌ای بر مسائل رگرسیون
• 17. مدل‌های رگرسیون خطی در ML.NET
• 18. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: RMSE، MAE، R-squared
• 19. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی قیمت و روند
• 20. یادگیری ماشین نظارت‌شده: طبقه‌بندی
• 21. مقدمه‌ای بر مسائل طبقه‌بندی
• 22. مدل‌های طبقه‌بندی دودویی: رگرسیون لجستیک
• 23. مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
• 24. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی، F1-score
• 25. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص اسپم و دسته‌بندی متون
• 26. یادگیری ماشین نظارت‌شده: خوشه‌بندی (غیرنظارت‌شده)
• 27. مقدمه‌ای بر مسائل خوشه‌بندی
• 28. الگوریتم K-Means در ML.NET
• 29. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی مشتریان
• 30. یادگیری ماشین نظارت‌شده: کاهش ابعاد
• 31. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 32. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 33. کاربرد کاهش ابعاد در بصری‌سازی داده‌ها
• 34. مدیریت داده‌های حجیم و عدم‌توازن کلاس‌ها
• 35. تکنیک‌های نمونه‌برداری و تولید داده مصنوعی
• 36. یادگیری ماشین پیشرفته: مدل‌های مبتنی بر درخت
• 37. درخت‌های تصمیم
• 38. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 39. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
• 40. کاربرد مدل‌های مبتنی بر درخت در طبقه‌بندی و رگرسیون
• 41. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 42. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 43. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 44. کاربرد شبکه‌های عصبی در ML.NET
• 45. آشنایی با TensorFlow.NET و Keras.NET
• 46. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با ML.NET
• 47. پردازش زبان طبیعی (NLP) با ML.NET
• 48. مبانی NLP: توکنیزاسیون، ریشه‌یابی، حذف کلمات توقف
• 49. مدل‌سازی موضوعی: LDA
• 50. تحلیل احساسات متون
• 51. کاربرد NLP در خلاصه‌سازی متن و ترجمه
• 52. سیستم‌های توصیه‌گر
• 53. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 55. فیلترینگ مشارکتی
• 56. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 58. یادگیری تقویتی
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 60. مفاهیم کلیدی: عامل، محیط، پاداش
• 61. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
• 62. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
• 63. استقرار و مانیتورینگ مدل‌های یادگیری ماشین
• 64. روش‌های استقرار مدل: API، سرویس‌های ابری
• 65. مانیتورینگ عملکرد مدل در طول زمان
• 66. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 67. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 69. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 70. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
• 71. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در ایران
• 72. کاربردهای تخصصی یادگیری ماشین در .NET
• 73. یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
• 74. یادگیری ماشین برای پردازش صوت
• 75. یادگیری ماشین برای داده‌های سری زمانی
• 76. یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
• 77. بهینه‌سازی و تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 78. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 79. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 80. روش‌های بهینه‌سازی بیزی
• 81. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 82. آموزش مدل‌های سفارشی در ML.NET
• 83. ساخت و آموزش مدل‌های پیشرفته با استفاده از فریم‌ورک‌های خارجی
• 84. ادغام مدل‌های سفارشی با خطوط لوله ML.NET
• 85. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 86. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 87. کوچک‌سازی مدل‌ها
• 88. استفاده از سخت‌افزار شتاب‌دهنده (GPU)
• 89. مباحث پیشرفته در ML.NET
• 90. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 91. یادگیری با داده‌های کم (Few-shot Learning)
• 92. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
• 93. فریم‌ورک‌های مرتبط با ML.NET
• 94. آشنایی با ONNX Runtime برای استقرار مدل
• 95. استفاده از Azure Machine Learning برای توسعه و استقرار
• 96. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی در .NET
• 97. ساخت یک سیستم تشخیص تصویر سفارشی
• 98. پیاده‌سازی یک ربات چت مبتنی بر NLP
• 99. توسعه یک سیستم توصیه‌گر برای پلتفرم آنلاین
• 100. کاربرد یادگیری ماشین در اتوماسیون فرآیندها