اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی پیش‌بینی با شبکه‌های عصبی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیش‌بینی با شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: توسعه پیشرفته عامل‌های هوشمند و سیستم‌های خودکار

موضوع میانی: ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مدل‌سازی پیش‌بینی با شبکه‌های عصبی
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی
• 4. نحوه جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 5. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
• 6. پرceptron و کاربردهای آن
• 7. شبکه‌های عصبی چندلایه (MLP)
• 8. الگوریتم‌های یادگیری با نظارت
• 9. تابع فعال‌سازی و انواع آن
• 10. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
• 11. نرخ یادگیری و تنظیم آن
• 12. بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌های مقابله با آن
• 13. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای پردازش تصویر
• 15. لایه‌های کانولوشنی و استخراجی
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
• 17. حافظه بلندمدت (LSTM) و کاربردها
• 18. شبکه‌های عصبی دروازه بازگشتی (GRU)
• 19. مدل‌سازی زبان طبیعی با شبکه‌های عصبی
• 20. کلمات تعبیه‌شده (Word Embeddings)
• 21. مفهوم توزیع شده بازنمایی (Distributed Representation)
• 22. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 23. کاربردهای GAN در تولید داده‌های مصنوعی
• 24. خودرمزگذارها (Autoencoders) و کاهش ابعاد
• 25. انواع مختلف خودرمزگذارها
• 26. شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگو
• 27. شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی داده‌ها
• 28. شبکه‌های عصبی برای رگرسیون
• 29. انتخاب ویژگی‌های مهم در شبکه‌های عصبی
• 30. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 31. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 32. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
• 33. بهبود عملکرد شبکه‌های عصبی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
• 34. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص تقلب
• 35. مدل‌سازی ریسک اعتباری با شبکه‌های عصبی
• 36. پیش‌بینی فروش با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 37. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با شبکه‌های عصبی
• 38. شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توصیه
• 39. شبکه‌های عصبی و بینایی ماشین
• 40. شبکه‌های عصبی در پردازش سیگنال
• 41. شبکه‌های عصبی و رباتیک
• 42. شبکه‌های عصبی و کنترل سیستم
• 43. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای شبکه‌های عصبی (TensorFlow, Keras, PyTorch)
• 44. پیاده‌سازی یک پروژه پیش‌بینی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 45. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی