اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی برنامه‌نویسی تابعی و مدل‌سازی رفتاری مخاطبان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی تابعی و مدل‌سازی رفتاری مخاطبان

موضوع کلی: برنامه‌نویسی تابعی

موضوع میانی: History of AI for Community Organizing and Social Change Development Sector

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی تابعی
• 2. توابع به عنوان مقادیر
• 3. توابع درجه یک و درجه دو
• 4. توابع خالص و عوارض جانبی
• 5. تغییرناپذیری داده‌ها
• 6. ساختارهای داده‌ای تابعی
• 7. لیست‌ها و آرایه‌ها در برنامه‌نویسی تابعی
• 8. درخت‌ها و گراف‌ها در برنامه‌نویسی تابعی
• 9. تکنیک‌های بازگشتی
• 10. بهینه‌سازی توابع بازگشتی
• 11. توابع مرتبه بالاتر
• 12. توابع map، filter و reduce
• 13. توابع compose و pipe
• 14. مدل‌سازی رفتاری مخاطبان: مقدمه‌ای
• 15. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های رفتاری
• 16. تحلیل داده‌های رفتاری با استفاده از توابع
• 17. خوشه‌بندی رفتاری
• 18. شناسایی الگوهای رفتاری
• 19. پیش‌بینی رفتار کاربر
• 20. مدل‌های احتمالی در تحلیل رفتار
• 21. شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی رفتار
• 22. درخت‌های تصمیم در تحلیل رفتار
• 23. یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی تابعی
• 24. استفاده از توابع برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. شبکه‌های عصبی و توابع
• 26. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از توابع
• 27. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی رفتار
• 28. تجسم داده‌های رفتاری
• 29. ساخت داشبوردهای تعاملی برای تحلیل رفتار
• 30. استفاده از توابع برای ایجاد گزارش‌های تحلیلی
• 31. تحلیل رفتار در مقیاس بزرگ
• 32. پردازش جریان داده‌ها با استفاده از توابع
• 33. استفاده از توابع برای موازی‌سازی محاسبات
• 34. پیاده‌سازی الگوریتم‌های تحلیل رفتار در زبان‌های برنامه‌نویسی تابعی
• 35. برنامه‌نویسی تابعی در پایتون
• 36. برنامه‌نویسی تابعی در جاوا
• 37. برنامه‌نویسی تابعی در اسکالا
• 38. برنامه‌نویسی تابعی در هاسکل
• 39. تست و دیباگ توابع
• 40. استفاده از توابع برای نوشتن تست‌های واحد
• 41. اصول طراحی توابع قابل اعتماد
• 42. مدیریت خطا در برنامه‌نویسی تابعی
• 43. بهبود عملکرد توابع
• 44. استفاده از حافظه کارآمد در برنامه‌نویسی تابعی
• 45. الگوهای طراحی در برنامه‌نویسی تابعی