دوره مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای یادگیری ماشین با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار
• 2. تاریخچه و تکامل یادگیری ماشین
• 3. کاربردها و اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز
• 4. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 5. اصول اولیه یادگیری ماشین
• 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
• 7. مجموعه داده‌ها: جمع‌آوری، پاکسازی و پیش‌پردازش
• 8. ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی
• 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 10. تجسم داده‌ها برای درک بهتر
• 11. رگرسیون خطی و ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 12. رگرسیون چندجمله‌ای و رگرسیون منظم‌شده
• 13. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 15. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 16. روش‌های جمع‌بندی مدل‌ها: بوستینگ و بگینگ
• 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی
• 18. شبکه‌های عصبی عمیق و لایه‌های پنهان
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
• 21. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 22. شبکه‌های حافظه انتخابی کوتاه (GRU)
• 23. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
• 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
• 26. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
• 27. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
• 28. مدل‌سازی زبان و پیش‌پردازش متن
• 29. استخراج ویژگی از متن: TF-IDF و Word Embeddings
• 30. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer)
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل احساسات
• 32. خلاصه‌سازی متن با استفاده از یادگیری ماشین
• 33. ترجمه ماشینی با شبکه‌های عصبی
• 34. بینایی ماشین و پردازش تصویر
• 35. تشخیص اشیاء و ردیابی
• 36. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 37. تولید تصویر با مدل‌های مولد
• 38. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 39. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی (Clustering)
• 40. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
• 41. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 42. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 43. کاهش ابعاد: t-SNE
• 44. قوانین انجمنی و کشف الگو (Association Rule Mining)
• 45. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 46. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 47. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 48. یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
• 49. یادگیری فعال (Active Learning)
• 50. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 51. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
• 52. یادگیری عمیق در تشخیص پزشکی
• 53. یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی
• 54. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
• 55. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
• 56. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
• 57. امنیت سایبری و یادگیری ماشین
• 58. تشخیص نفوذ با استفاده از یادگیری ماشین
• 59. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک
• 60. یادگیری ماشین برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 61. بهینه‌سازی هایپرپارامتر مدل‌ها
• 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 63. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 64. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 65. مدیریت و مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 66. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (Model Deployment)
• 67. کار با کتابخانه‌های پایتون: NumPy
• 68. کار با کتابخانه‌های پایتون: Pandas
• 69. کار با کتابخانه‌های پایتون: Matplotlib و Seaborn
• 70. کار با کتابخانه‌های پایتون: Scikit-learn
• 71. کار با کتابخانه‌های پایتون: TensorFlow
• 72. کار با کتابخانه‌های پایتون: Keras
• 73. کار با کتابخانه‌های پایتون: PyTorch
• 74. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
• 75. مفاهیم پیشرفته در پایتون برای علم داده
• 76. مدیریت خطا و استثنا در پایتون
• 77. تست واحد و یکپارچه‌سازی در پایتون
• 78. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 79. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 80. حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات قانونی
• 81. امنیت داده‌ها و روش‌های حفاظت
• 82. داده‌های حجیم (Big Data) و چالش‌های آن
• 83. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم (Hadoop, Spark)
• 84. پایگاه‌های داده NoSQL
• 85. مقدمه‌ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
• 86. طراحی خطوط لوله داده (Data Pipelines)
• 87. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 88. پاکسازی و تبدیل داده‌ها
• 89. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 90. کار با APIها و منابع داده خارجی
• 91. کار با فرمت‌های مختلف داده (CSV, JSON, XML)
• 92. مقدمه‌ای بر مفاهیم کلان داده (Big Data)
• 93. پردازش موازی و توزیع شده
• 94. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
• 95. یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
• 96. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های پزشکی
• 97. استانداردهای داده در حوزه سلامت
• 98. تحلیل داده‌های اقتصادی و پیش‌بینی بازار
• 99. یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند
• 100. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن