اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوش مصنوعی متن‌باز: از ایده تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی متن‌باز: از ایده تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: زیرساخت‌های محاسباتی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پروژه‌های Open Source AI

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم کلیدی متن‌باز در هوش مصنوعی
• 3. معرفی چارچوب‌های متن‌باز هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه هوش مصنوعی
• 5. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی
• 6. کتابخانه‌های اصلی پایتون در هوش مصنوعی
• 7. آشنایی با NumPy و محاسبات عددی
• 8. کار با داده‌ها در پایتون با Pandas
• 9. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 10. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 11. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 12. مدل‌سازی خطی و رگرسیون
• 13. الگوریتم‌های رگرسیون در پایتون
• 14. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 15. طبقه‌بندی و الگوریتم‌های آن
• 16. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
• 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 18. خوشه‌بندی و الگوریتم‌های K-Means
• 19. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 20. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 21. پیاده‌سازی ANN با TensorFlow
• 22. پیاده‌سازی ANN با Keras
• 23. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 24. یادگیری عمیق و معماری‌های آن
• 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 26. پردازش تصویر با CNN
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 28. پردازش زبان طبیعی (NLP) با RNN
• 29. مدل‌های زبانی و تولید متن
• 30. استفاده از Word Embeddings
• 31. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی
• 32. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 33. خلاصه‌سازی متن خودکار
• 34. ربات‌های گفتگو (Chatbots)
• 35. استفاده از TensorFlow Lite برای دستگاه‌های موبایل
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای منابع محدود
• 37. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. مفاهیم MLOps و چرخه حیات مدل
• 39. آشنایی با Docker و Containerization
• 40. استفاده از Git برای مدیریت نسخه
• 41. آشنایی با ابزارهای نظارت بر مدل
• 42. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 43. اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری
• 44. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 45. آینده هوش مصنوعی متن‌باز