اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی یادگیری ماشین؛ از الگوریتم تا پیاده‌سازی کاربردی در حل مسائل بومی و صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین؛ از الگوریتم تا پیاده‌سازی کاربردی در حل مسائل بومی و صنعتی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. تاریخچه و سیر تحول یادگیری ماشین در علوم رایانه
• 3. نقش داده‌ها در آموزش مدل‌های هوشمند
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های آموزشی
• 5. روش‌های تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی
• 6. مبانی جبر خطی و آمار کاربردی در یادگیری ماشین
• 7. معرفی محیط‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 8. یادگیری نظارت‌شده و دسته‌بندی مسائل
• 9. الگوریتم رگرسیون خطی و کاربردهای آن در پیش‌بینی
• 10. الگوریتم رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی دودویی
• 11. درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
• 12. الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله مانند نزدیک‌ترین همسایگی
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه
• 14. یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 15. الگوریتم میانگین‌گیری k-means و کاربردهای آن
• 16. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 17. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 18. روش‌های ارزیابی مدل و اعتبارسنجی متقاطع
• 19. بهینه‌سازی توابع هزینه و الگوریتم گرادیان کاهشی
• 20. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 21. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری غیرخطی
• 22. مبانی یادگیری عمیق و معماری شبکه‌های چندلایه
• 23. آشنایی با کتابخانه‌های تنسورفلو و پای‌تورچ
• 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و مفهوم عامل هوشمند
• 25. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش متن و زبان فارسی
• 26. اصول استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 27. سیستم‌های توصیه‌گر و نقش آن‌ها در سامانه‌های بومی
• 28. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 29. به‌کارگیری مدل‌های هوشمند در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 30. نقش هوش مصنوعی در پایش سلامت و تحلیل داده‌های پزشکی
• 31. یادگیری ماشین در کنترل کیفیت و اتوماسیون صنعتی
• 32. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در طراحی الگوریتم‌ها
• 33. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند
• 34. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 35. مستندسازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 36. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند در سازمان‌ها
• 37. پیاده‌سازی یک پروژه کاربردی یادگیری ماشین از ابتدا تا انتها