فلش‌کارت‌های آموزشی روش‌های نوین در تحلیل داده‌های پربعد و کلان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های نوین در تحلیل داده‌های پربعد و کلان

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پیچیده و ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های پربعد
• 2. مفاهیم اساسی داده‌های پربعد
• 3. چالش‌های تحلیل داده‌های پربعد
• 4. روش‌های کاهش بعد: مروری
• 5. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 6. کاربرد PCA در تحلیل داده‌های پربعد
• 7. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
• 8. کاربرد ICA در تحلیل داده‌های پربعد
• 9. کاهش بعد با استفاده از نگاشت‌های غیرخطی
• 10. یادگیری عمیق برای کاهش بعد
• 11. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
• 12. کاربرد Autoencoders در کاهش بعد
• 13. طبقه‌بندی در فضای پربعد
• 14. الگوریتم‌های K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN) در فضای پربعد
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای داده‌های پربعد
• 16. مدل‌های مبتنی بر درخت در فضای پربعد
• 17. انواع مدل‌های درختی و کاربرد آن‌ها
• 18. پشتیبانی از یادگیری ماشینی در داده‌های پربعد
• 19. خوشه‌بندی داده‌های پربعد
• 20. الگوریتم K-Means در فضای پربعد
• 21. خوشه‌بندی سلسله مراتبی در فضای پربعد
• 22. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
• 23. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل داده‌های پربعد
• 24. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پربعد
• 25. روش‌های مبتنی بر فاصله برای تشخیص ناهنجاری
• 26. روش‌های مبتنی بر چگالی برای تشخیص ناهنجاری
• 27. مدل‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری
• 28. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری
• 29. کاربرد تشخیص ناهنجاری در داده‌های پربعد
• 30. یادگیری تقویتی در محیط‌های پربعد
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 32. مسائل تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 33. الگوریتم‌های یادگیری Q
• 34. یادگیری عمیق Q-شبکه (DQN)
• 35. کاربرد یادگیری تقویتی در داده‌های پربعد
• 36. تحلیل سری‌های زمانی پربعد
• 37. مدل‌های ARIMA و VAR
• 38. مدل‌های فضایی-زمانی
• 39. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در سری‌های زمانی پربعد
• 40. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 41. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت کامل (GRU)
• 42. کاربرد LSTM و GRU در سری‌های زمانی پربعد
• 43. پردازش زبان طبیعی در داده‌های پربعد
• 44. مدل‌های آماری برای پردازش زبان طبیعی
• 45. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 46. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 47. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 48. کاربرد ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 49. بینایی ماشین در داده‌های پربعد
• 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 51. معماری‌های CNN برای تحلیل تصویر
• 52. کاربرد CNN در تشخیص و بخش‌بندی تصویر
• 53. یادگیری عمیق برای تحلیل ویدئو
• 54. پردازش داده‌های گراف در فضای پربعد
• 55. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 56. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 57. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
• 58. تحلیل داده‌های سلامت در فضای پربعد
• 59. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی
• 60. تحلیل داده‌های ژنومیک
• 61. تحلیل داده‌های تصویربرداری پزشکی
• 62. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های پربعد
• 63. رمزنگاری همومورفیک
• 64. حفظ حریم خصوصی با انتشار داده‌های تفاضلی
• 65. امنیت در یادگیری ماشینی
• 66. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های پربعد
• 67. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 68. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های پربعد
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت و اقتصاد (با رعایت چارچوب‌های شرعی و قانونی)
• 70. تحلیل ریسک اعتباری با مدل‌های پربعد
• 71. بهینه‌سازی فرآیندها با هوش مصنوعی
• 72. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 73. تحلیل داده‌های بازار سرمایه
• 74. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 75. تکنیک‌های پیشرفته در کاهش بعد
• 76. فاکتورگیری ماتریسی برای داده‌های پربعد
• 77. روش‌های کاهش بعد مبتنی بر نگاشت‌های تصادفی
• 78. روش‌های کاهش بعد مبتنی بر یادگیری غیرنظارتی
• 79. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی در داده‌های پربعد
• 80. کاربرد یادگیری نیمه‌نظارتی
• 81. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی در داده‌های پربعد
• 82. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 83. کاربرد یادگیری انتقالی
• 84. روش‌های ارزیابی مدل‌های پربعد
• 85. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 86. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
• 87. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 88. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 89. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
• 90. کاربرد یادگیری فعال
• 91. تحلیل داده‌های متنی با ابعاد بالا
• 92. استخراج ویژگی از متن
• 93. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
• 94. کاربرد مدل‌های موضوعی در تحلیل متن
• 95. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در زبان فارسی
• 96. پردازش متون فارسی با مدل‌های ترنسفورمر
• 97. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تحلیل داده‌های فارسی