اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ادغام داده و هوش مصنوعی: تحلیل یکپارچه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ادغام داده و هوش مصنوعی: تحلیل یکپارچه

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مدیریت سامانه‌های پایگاه داده

موضوع میانی: Data Integration

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌کاوی و هوش مصنوعی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 3. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 4. کاوش داده‌ها با استفاده از ابزارهای آماری
• 5. تجسم داده‌ها برای شناسایی الگوها
• 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 7. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
• 8. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
• 9. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 11. یادگیری غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی
• 12. یادگیری غیرنظارت‌شده: کاهش ابعاد
• 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 14. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردها
• 15. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 16. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردها
• 17. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
• 18. استخراج اطلاعات از متن
• 19. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 20. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 21. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
• 22. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 23. مبانی آمار بیزی
• 24. استنتاج بیزی در یادگیری ماشین
• 25. مدل‌های گرافیکی و شبکه‌های بیزی
• 26. یادگیری تقویتی و کاربردها
• 27. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
• 28. پردازش داده‌های بزرگ با Hadoop
• 29. پردازش داده‌های بزرگ با Spark
• 30. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 31. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL در هوش مصنوعی
• 32. ادغام داده‌ها از منابع مختلف
• 33. کیفیت داده‌ها و اطمینان از صحت آن‌ها
• 34. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 35. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 36. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
• 37. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری ماشین
• 38. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون
• 39. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون
• 40. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. نظارت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
• 42. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
• 43. یادگیری نیمه نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning)
• 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 45. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)