اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اتوماسیون هوشمند با یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون هوشمند با یادگیری ماشین

موضوع کلی: اتوماسیون و یکپارچه‌سازی سیستم‌ها

موضوع میانی: یادگیری ماشین در اتوماسیون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین
• 2. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 4. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 5. مدل‌های رگرسیون خطی
• 6. رگرسیون چندگانه و ارزیابی مدل
• 7. درخت‌های تصمیم‌گیری
• 8. جنگل تصادفی و افزایش دقت
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 10. دسته‌بندی با استفاده از SVM
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 12. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
• 13. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
• 14. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
• 15. تنظیم هایپرپارامترها
• 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 17. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی
• 19. متریک‌های ارزیابی رگرسیون
• 20. یادگیری تقویتی: مقدمه و مفاهیم
• 21. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی معروف
• 22. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 23. مدل‌سازی زبان با استفاده از N-grams
• 24. تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری ماشین
• 25. خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از K-Means
• 26. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 27. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 28. کاهش ابعاد با استفاده از PCA
• 29. یادگیری ماشین نیمه نظارتی
• 30. یادگیری ماشین تعاملی
• 31. مفاهیم پایگاه داده برای یادگیری ماشین
• 32. استفاده از SQL برای استخراج داده‌ها
• 33. Python برای یادگیری ماشین: مقدمه
• 34. کتابخانه‌های پایتون: NumPy و Pandas
• 35. کتابخانه Scikit-learn: پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
• 36. کتابخانه TensorFlow: ساخت شبکه‌های عصبی
• 37. کتابخانه Keras: ساده‌سازی شبکه‌های عصبی
• 38. تجسم داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
• 39. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 40. APIهای یادگیری ماشین و میکروسرویس‌ها
• 41. اتوماسیون گردش کار یادگیری ماشین (MLOps)
• 42. یادگیری ماشین در لبه (Edge Learning)
• 43. یادگیری ماشین فدرال (Federated Learning)
• 44. اخلاق در یادگیری ماشین و سوگیری
• 45. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت