اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین کاربردی: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در صنعت و پژوهش

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین کاربردی: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 2. کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی
• 3. محیط توسعه Python و Jupyter Notebook
• 4. آشنایی با NumPy
• 5. کار با Scikit-learn
• 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. تحلیل و مصورسازی داده‌ها
• 8. مبانی یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 9. رگرسیون خطی (Linear Regression)
• 10. رگرسیون چندمتغیره
• 11. تابع هزینه و گرادیان نزولی (Gradient Descent)
• 12. مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
• 13. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 14. رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
• 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 16. بیش‌برازش و کم‌برازش (Overfitting & Underfitting)
• 17. Regularization و جلوگیری از بیش‌برازش
• 18. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 19. طبقه‌بندی دودویی (Binary Classification)
• 20. طبقه‌بندی چندکلاسه (Multi-class Classification)
• 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. تقسیم داده به آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 23. بهترین روش‌های توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Neural Networks)
• 25. TensorFlow
• 26. آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 27. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 28. انتشار رو به جلو و پس‌انتشار خطا (Forward & Backpropagation)
• 29. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 30. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 31. درخت تصمیم (Decision Trees)
• 32. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 33. Boosting و مدل‌های Ensemble
• 34. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 35. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 36. الگوریتم K-Means Clustering
• 37. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 38. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)
• 39. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 40. Collaborative Filtering
• 41. Content-Based Recommendation
• 42. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 43. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 44. مفاهیم عامل، محیط و پاداش
• 45. توسعه مدل‌های یادگیری تقویتی
• 46. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 47. بهینه‌سازی و بهبود عملکرد مدل‌ها
• 48. مدیریت خطا و تحلیل نتایج مدل
• 49. توسعه پروژه‌های کاربردی یادگیری ماشین
• 50. اخلاق در هوش مصنوعی (AI Ethics)
• 51. هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI)
• 52. بهترین شیوه‌های پیاده‌سازی مدل‌های ML
• 53. ساخت پروژه‌های واقعی با Python
• 54. طراحی راهکارهای مبتنی بر یادگیری ماشین