اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش کاربردی تحلیل داده با پانداس و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پای‌تورچ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تحلیل داده با پانداس و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پای‌تورچ

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و نقش پایتون در تحلیل مدرن
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. ساختار داده‌ها در کتابخانه پانداس و بررسی دیتافریم‌ها
• 4. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های خام از منابع مختلف
• 5. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. تکنیک‌های فیلتر کردن و انتخاب زیرمجموعه‌های داده
• 7. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها برای تحلیل آماری
• 8. کار با داده‌های زمانی و تحلیل سری‌های زمانی در پانداس
• 9. ادغام و ترکیب چندین مجموعه داده با استفاده از متدهای الحاق
• 10. مصورسازی مقدماتی داده‌ها با کتابخانه‌های پایتون
• 11. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش داده‌ها
• 12. مبانی محاسبات برداری و تنسورها در کتابخانه پای‌تورچ
• 13. ایجاد و مدیریت تنسورها برای عملیات ریاضی در هوش مصنوعی
• 14. معماری شبکه‌های عصبی مصنوعی و لایه‌های پایه
• 15. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه در پای‌تورچ
• 16. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی در آموزش مدل‌ها
• 17. الگوریتم پس‌انتشار خطا و به‌روزرسانی وزن‌ها
• 18. مقدمه‌ای بر توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در مدل‌سازی
• 19. مدیریت مجموعه داده‌های آموزشی و تست در پای‌تورچ
• 20. استفاده از DataLoader برای بارگذاری کارآمد داده‌ها
• 21. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از پای‌تورچ
• 22. تحلیل داده‌های طبقه‌بندی شده با مدل‌های دسته‌بندی
• 23. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 24. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی
• 25. بررسی معیارهای ارزیابی مدل شامل دقت و فراخوانی
• 26. کار با لایه‌های Dropout و Batch Normalization
• 27. آشنایی با معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای داده‌های پیچیده
• 28. پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده برای پردازش داده‌های ساختاریافته
• 29. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده در پای‌تورچ
• 30. استفاده از GPU برای افزایش سرعت آموزش مدل‌ها
• 31. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پروژه‌های بزرگ داده
• 32. تلفیق تحلیل آماری پانداس با مدل‌های یادگیری عمیق
• 33. روش‌های نوین استخراج ویژگی از داده‌های خام
• 34. ارزیابی مدل در محیط عملیاتی و واقعی
• 35. اصول اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 36. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و گزارش‌دهی نتایج
• 37. پیاده‌سازی نهایی یک پروژه تحلیل داده و پیش‌بینی
• 38. آشنایی با چارچوب‌های استقرار مدل در سامانه‌های آموزشی
• 39. بررسی چالش‌های واقعی در پروژه‌های داده‌محور کشور
• 40. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال صنایع داخلی