دوره ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی و خوشه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مفهوم داده و ویژگی‌ها
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 6. اهمیت داده‌های آموزشی و آزمایشی
• 7. مدل‌های رگرسیون: معرفی و کاربردها
• 8. رگرسیون خطی ساده
• 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای MSE و R-squared
• 10. رگرسیون خطی چندگانه
• 11. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 12. روش‌های تنظیم (Regularization) در رگرسیون
• 13. رگرسیون چندجمله‌ای
• 14. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
• 16. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
• 17. مدل‌های طبقه‌بندی: معرفی و کاربردها
• 18. درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
• 19. مفهوم اطلاعات متقابل و افزایش اطلاعات
• 20. روش‌های هرس کردن درخت تصمیم
• 21. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
• 22. تابع هسته در SVM
• 23. طبقه‌بندی بیز ساده (Naive Bayes)
• 24. مدل‌های مبتنی بر مجاورت: K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 25. مفهوم فاصله در KNN
• 26. خوشه‌بندی: معرفی و کاربردها
• 27. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
• 28. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها (K)
• 29. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی: Silhouette Score
• 30. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 31. مفهوم دندروگرام
• 32. الگوریتم DBSCAN برای خوشه‌بندی
• 33. مقایسه الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 34. مدل‌سازی پیش‌بینی: معرفی و کاربردها
• 35. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 36. مدل ARIMA برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 37. مفهوم ایستایی (Stationarity) در سری‌های زمانی
• 38. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های رگرسیون
• 39. ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods): معرفی
• 40. روش Bagging و Random Forest
• 41. روش Boosting و AdaBoost
• 42. روش Gradient Boosting
• 43. یادگیری عمیق (Deep Learning): مقدمه
• 44. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 45. لایه‌های شبکه عصبی و توابع فعال‌سازی
• 46. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 47. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
• 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 49. شبکه‌های LSTM و GRU
• 50. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل متن (NLP)
• 51. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 53. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مقدمه
• 54. مفهوم عامل، محیط، پاداش
• 55. الگوریتم Q-Learning
• 56. مدل‌سازی ریسک در سیستم‌های مالی
• 57. پیش‌بینی تقلب (Fraud Detection)
• 58. مدل‌سازی رفتار مشتری
• 59. شخصی‌سازی و توصیه‌گرها
• 60. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشین
• 61. مدیریت زنجیره تامین
• 62. پیش‌بینی تقاضا
• 63. مدل‌سازی سلامت و پزشکی
• 64. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
• 65. پیش‌بینی پاسخ به درمان
• 66. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 67. حریم خصوصی داده‌ها
• 68. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 69. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 70. ملاحظات حقوقی و قانونی در هوش مصنوعی
• 71. استانداردهای پیاده‌سازی مدل‌ها
• 72. انتخاب ابزار و کتابخانه‌های یادگیری ماشین
• 73. توسعه مدل‌های سفارشی
• 74. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 75. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 76. پایش و نگهداری مدل‌ها
• 77. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 78. یادگیری ماشین توزیع شده
• 79. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 80. پردازش تصویر پیشرفته
• 81. بینایی ماشین
• 82. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 83. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 84. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 85. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 86. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات عمومی
• 87. هوش مصنوعی در آموزش
• 88. هوش مصنوعی در کشاورزی
• 89. هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 90. هوش مصنوعی در انرژی
• 91. هوش مصنوعی در محیط زیست
• 92. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 93. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 94. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 95. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 96. همکاری بین‌المللی در هوش مصنوعی
• 97. مبانی اخلاق حرفه‌ای در حوزه فناوری اطلاعات
• 98. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 99. مبانی حقوقی مالکیت فکری در نرم‌افزار
• 100. اصول مهندسی نرم‌افزار سازگار با قوانین