دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 2. مبانی زبان انگلیسی برای مهندسان
• 3. ساختار جملات در زبان انگلیسی تخصصی
• 4. واژگان کلیدی مهندسی نرم‌افزار
• 5. واژگان کلیدی الگوریتم‌ها
• 6. واژگان کلیدی یادگیری ماشین
• 7. واژگان کلیدی هوش مصنوعی
• 8. واژگان کلیدی پیش‌بینی
• 9. واژگان کلیدی سیستم‌ها
• 10. اصطلاحات رایج در مقالات علمی
• 11. اصطلاحات رایج در مستندات فنی
• 12. اصطلاحات رایج در پروژه‌های تحقیقاتی
• 13. روش‌های مطالعه و یادگیری زبان انگلیسی آکادمیک
• 14. تمرین‌های درک مطلب متون مهندسی
• 15. تمرین‌های درک مطلب متون یادگیری ماشین
• 16. تمرین‌های درک مطلب متون الگوریتم‌ها
• 17. نحوه خواندن مقالات پژوهشی در حوزه یادگیری ماشین
• 18. تحلیل ساختار مقالات یادگیری ماشین
• 19. شناسایی بخش‌های کلیدی یک مقاله پژوهشی
• 20. مطالعه بخش مقدمه و مرور ادبیات
• 21. مطالعه بخش روش‌شناسی
• 22. مطالعه بخش نتایج و بحث
• 23. مطالعه بخش نتیجه‌گیری و کارهای آینده
• 24. جستجوی مقالات مرتبط با الگوریتم‌های پیش‌بینی
• 25. استفاده از موتورهای جستجوی مقالات علمی
• 26. فیلتر کردن نتایج جستجو بر اساس کلیدواژه‌ها
• 27. شناسایی مقالات معتبر و تاثیرگذار
• 28. خواندن چکیده (Abstract) برای ارزیابی اولیه
• 29. استخراج اطلاعات کلیدی از چکیده
• 30. بررسی منابع (References) مقالات
• 31. فهم هدف اصلی تحقیق (Research Question)
• 32. تحلیل فرضیه‌ها (Hypotheses)
• 33. درک مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 34. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 35. مرور کلی بر الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
• 36. رگرسیون خطی (Linear Regression)
• 37. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• 38. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
• 39. درختان تصمیم (Decision Trees)
• 40. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 41. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
• 42. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 43. مرور کلی بر الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
• 44. خوشه‌بندی (Clustering)
• 45. تحلیل مولفه اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
• 46. کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
• 47. مرور کلی بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 48. مفاهیم اصلی یادگیری تقویتی (Agent, Environment, Reward)
• 49. الگوریتم‌های Q-Learning
• 50. الگوریتم‌های Policy Gradients
• 51. درک مفاهیم آماری پایه در یادگیری ماشین
• 52. احتمالات (Probability)
• 53. آمار توصیفی (Descriptive Statistics)
• 54. آمار استنباطی (Inferential Statistics)
• 55. مبانی جبر خطی (Linear Algebra) در یادگیری ماشین
• 56. ماتریس‌ها و بردارها
• 57. عملیات ماتریسی
• 58. مفاهیم پایه حساب دیفرانسیل و انتگرال (Calculus)
• 59. مشتق (Derivative)
• 60. گرادیان (Gradient)
• 61. بهینه‌سازی (Optimization) در یادگیری ماشین
• 62. تابع هزینه (Cost Function)
• 63. نزول گرادیان (Gradient Descent)
• 64. انواع نزول گرادیان (Batch, Mini-batch, Stochastic)
• 65. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 66. دقت (Accuracy)
• 67. صحت (Precision)
• 68. بازیابی (Recall)
• 69. امتیاز F1 (F1-Score)
• 70. خطای میانگین مربعات (Mean Squared Error - MSE)
• 71. خطای میانگین مطلق (Mean Absolute Error - MAE)
• 72. نکات مهم در فهم اصطلاحات فنی انگلیسی مربوط به این معیارها
• 73. نوشتن گزارش‌های فنی کوتاه به زبان انگلیسی
• 74. اصطلاحات مربوط به پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing)
• 75. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
• 76. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
• 77. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای (Encoding Categorical Variables)
• 78. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 79. اصطلاحات مربوط به انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 80. روش‌های انتخاب ویژگی
• 81. مبانی درک و تحلیل معماری‌های یادگیری عمیق
• 82. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN)
• 83. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
• 84. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (Long Short-Term Memory - LSTM)
• 85. ترانسفورمرها (Transformers)
• 86. کاربرد این معماری‌ها در پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
• 87. درک مفاهیم مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
• 88. ARIMA
• 89. Prophet
• 90. الگوریتم‌های پیش‌بینی سری زمانی با شبکه‌های عصبی
• 91. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 92. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 93. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی خرابی (Predictive Maintenance)
• 94. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 95. مدیریت واژگان تخصصی در طول دوره
• 96. ساخت واژه‌نامه‌های شخصی
• 97. استفاده از ابزارهای ترجمه ماشینی و منابع واژگانی
• 98. تمرین خواندن و خلاصه‌نویسی متون انگلیسی فنی
• 99. تمرین درک دستورالعمل‌های فنی به زبان انگلیسی
• 100. تمرین توضیح مفاهیم فنی به زبان انگلیسی