دوره اصول مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر و استنتاج آماری در یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر و استنتاج آماری در یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین احتمالات‌محور (Probabilistic Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظریه احتمالات در یادگیری ماشین
• 2. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی پایه
• 3. قضیه بیز و نقش آن در استنتاج آماری
• 4. توزیع‌های احتمالاتی پیوسته و گسسته پرکاربرد
• 5. امید ریاضی و واریانس در مدل‌های احتمالی
• 6. قانون اعداد بزرگ و قضیه حد مرکزی در مدل‌سازی
• 7. تخمین‌گرهای آماری و روش حداکثر درست‌نمایی
• 8. تخمین‌گرهای بیزی و توزیع‌های پیشین و پسین
• 9. مدل‌های احتمالی مولد در برابر مدل‌های تبعیضی
• 10. مبانی استنتاج متغیر و تقریب‌های احتمالی
• 11. روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو در استنتاج آماری
• 12. الگوریتم‌های زنجیره مارکوف مونت‌کارلو
• 13. مدل‌های گرافیکی احتمالی و شبکه‌های بیزی
• 14. استقلال شرطی و ساختار در مدل‌های گرافیکی
• 15. مدل‌های مارکوف پنهان و کاربردهای آن
• 16. مدل‌های ترکیب گوسی و خوشه‌بندی احتمالی
• 17. رگرسیون خطی بیزی و پیش‌بینی عدم قطعیت
• 18. طبقه‌بندی احتمالی با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 19. ماشین‌های بردار پشتیبان احتمالی
• 20. فرآیندهای گوسی در یادگیری ماشین
• 21. مدل‌های فضای حالت و فیلتر کالمن
• 22. استنتاج در شبکه‌های عصبی احتمالی
• 23. مبانی یادگیری تقویت‌شده بر پایه احتمالات
• 24. روش‌های کاهش ابعاد احتمالی و تحلیل مولفه‌های اصلی
• 25. ارزیابی مدل‌های احتمالی با معیارهای صحت آماری
• 26. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های احتمالی
• 27. مدیریت داده‌های مفقود با رویکردهای احتمالی
• 28. بهینه‌سازی توابع هدف در مدل‌های بیزی
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های احتمالی با کتابخانه‌های استاندارد
• 30. کاربردهای استنتاج آماری در تحلیل داده‌های کلان
• 31. اخلاق در مدل‌سازی هوشمند و مسئولیت‌پذیری الگوریتمیک
• 32. چالش‌های محاسباتی در استنتاج آماری پیچیده
• 33. تلفیق دانش تخصصی با مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. آینده‌نگری در توسعه سامانه‌های هوشمند مبتنی بر احتمالات