دوره مهندسی، اعتبارسنجی و حکمرانی داده در پروژه‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی، اعتبارسنجی و حکمرانی داده در پروژه‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و حاکمیت داده در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در یادگیری ماشین
• 3. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 4. جمع‌آوری داده‌های اولیه
• 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 7. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 8. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 9. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 10. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 11. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 12. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 13. معیارهای ارزیابی مدل
• 14. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 16. مدیریت و حکمرانی داده‌ها در پروژه‌های ML
• 17. اصول حکمرانی داده‌ها
• 18. چارچوب‌های حکمرانی داده
• 19. تعریف سیاست‌ها و رویه‌های داده
• 20. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
• 21. کاتالوگ داده‌ها (Data Cataloging)
• 22. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
• 23. مدیریت چرخه عمر داده
• 24. ردیابی و ثبت داده‌ها (Data Lineage)
• 25. حکمرانی مدل‌های یادگیری ماشین
• 26. اعتبارسنجی مدل‌ها در طول زمان
• 27. نظارت بر عملکرد مدل
• 28. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 29. مدیریت ریسک در پروژه‌های ML
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 31. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 32. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
• 33. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 34. ملاحظات حقوقی و مقرراتی داده‌ها
• 35. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 36. آیین‌نامه‌های مربوط به داده و هوش مصنوعی
• 37. مسئولیت‌پذیری در پروژه‌های ML
• 38. حاکمیت داده در سازمان‌های ایرانی
• 39. استانداردهای داده در ایران
• 40. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 41. معماری سیستم‌های داده
• 42. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 43. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
• 44. هوش تجاری (Business Intelligence)
• 45. کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 46. استراتژی‌های داده در کسب‌وکار
• 47. مدیریت تغییر در پروژه‌های داده‌محور
• 48. تیم‌سازی برای پروژه‌های ML
• 49. نقش متخصصان داده
• 50. مهارت‌های مورد نیاز در تیم‌های ML
• 51. فرهنگ داده‌محور
• 52. مدیریت پروژه در پروژه‌های ML
• 53. روش‌های چابک (Agile) در ML
• 54. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه‌ها
• 55. مدیریت ذینفعان
• 56. ارتباطات در پروژه‌های ML
• 57. مستندسازی پروژه‌ها
• 58. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
• 59. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 60. اشتراک‌گذاری دانش و بهترین شیوه‌ها
• 61. پیاده‌سازی مدل‌های ML در محیط عملیاتی (Production)
• 62. استقرار مدل‌ها
• 63. نظارت و نگهداری مدل‌ها
• 64. مقیاس‌پذیری سیستم‌های ML
• 65. ارزیابی اقتصادی پروژه‌های ML
• 66. بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های ML
• 67. تحلیل هزینه-فایده
• 68. مدیریت بودجه در پروژه‌های ML
• 69. مطالعات موردی (Case Studies) در مهندسی داده ML
• 70. مطالعات موردی در حکمرانی داده
• 71. مطالعات موردی در اعتبارسنجی مدل
• 72. مطالعات موردی در اخلاق ML
• 73. آینده مهندسی و حکمرانی داده در ML
• 74. روندهای نوظهور در ML
• 75. نقش داده‌های مصنوعی
• 76. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 78. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
• 79. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
• 80. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 81. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 82. تحلیل کلان داده‌ها (Big Data Analytics)
• 83. علم داده (Data Science)
• 84. یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 85. یادگیری ماشین با نظارت (Supervised Learning)
• 86. یادگیری ماشین نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 87. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 88. طبقه‌بندی (Classification)
• 89. رگرسیون (Regression)
• 90. خوشه‌بندی (Clustering)
• 91. کاهش ابعاد غیرخطی
• 92. یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
• 93. یادگیری عمیق برای پردازش متن
• 94. تکنیک‌های انسمبل (Ensemble Techniques)
• 95. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 96. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 97. حکمرانی داده‌های حساس
• 98. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 99. ممیزی دسترسی به داده‌ها
• 100. استفاده مسئولانه از داده‌ها