اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع یادگیری ماشین با پایتون: از مبانی تحلیل داده تا مدل‌سازی پیشرفته برای کاربردهای مهندسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری ماشین با پایتون: از مبانی تحلیل داده تا مدل‌سازی پیشرفته برای کاربردهای مهندسی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در مهندسی مدرن
• 2. نصب و آماده‌سازی محیط توسعه پایتون برای علوم داده
• 3. مفاهیم پایه آمار و احتمال در یادگیری ماشین
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های داده
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی با کتابخانه‌های پایتون
• 6. مدیریت داده‌های مفقود و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• 7. آشنایی با کتابخانه Scikit-Learn در پایتون
• 8. مبانی رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 10. پیاده‌سازی رگرسیون چندجمله‌ای برای برازش غیرخطی
• 11. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 12. تکنیک‌های منظم‌سازی مدل برای کنترل پیچیدگی
• 13. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها
• 14. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 15. سنجش عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 16. کاربرد منحنی‌های ROC و AUC در ارزیابی مدل
• 17. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای مسائل طبقه‌بندی
• 18. مبانی درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
• 19. روش‌های هرس کردن درخت برای بهبود کارایی
• 20. مفاهیم پایه یادگیری جمعی و جنگل‌های تصادفی
• 21. آشنایی با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
• 22. تنظیم فراپارامترها و تکنیک‌های جستجوی شبکه‌ای
• 23. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 24. الگوریتم خوشه‌بندی K-Means و تعیین نقاط بهینه
• 25. ارزیابی خوشه‌بندی با روش‌های آماری
• 26. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 27. کاربرد کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های مهندسی
• 28. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 29. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری مدل
• 30. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌ها
• 31. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون
• 32. مبانی مدل‌سازی سری‌های زمانی برای داده‌های مهندسی
• 33. پیش‌بینی روندها با مدل‌های آماری و یادگیری ماشین
• 34. مدیریت داده‌های نامتوازن در پروژه‌های کاربردی
• 35. مهندسی ویژگی‌ها برای افزایش دقت مدل
• 36. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در کنترل فرآیندهای صنعتی
• 37. بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند با الگوریتم‌های یادگیری
• 38. پیاده‌سازی یک پروژه جامع مهندسی با داده‌های واقعی
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌ها
• 40. چشم‌انداز آینده یادگیری ماشین در صنایع بومی ایران