دوره جامع کاربردی یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ در پایتون با رویکرد حل مسائل صنعتی و پژوهشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ در پایتون با رویکرد حل مسائل صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین علم داده و هوش مصنوعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های داده‌محور
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایه در پایتون برای تحلیل داده
• 4. کار با ساختارهای داده‌ای در کتابخانه نامپای
• 5. عملیات پیشرفته بر روی آرایه‌ها و محاسبات عددی
• 6. آشنایی با کتابخانه پانداز برای مدیریت داده‌های ساختاریافته
• 7. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف در پایتون
• 8. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 9. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها با پانداز
• 10. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها برای تحلیل‌های آماری
• 11. ادغام و اتصال مجموعه‌های داده
• 12. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 13. ایجاد نمودارهای آماری پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 14. مبانی آمار توصیفی و تحلیل توزیع‌های داده
• 15. آشنایی با مفاهیم احتمال در یادگیری ماشین
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• 17. کاهش ابعاد داده با روش‌های آماری
• 18. مفاهیم پایه یادگیری نظارت شده و مدل‌های رگرسیون
• 19. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون با معیارهای آماری
• 21. مفاهیم طبقه‌بندی و الگوریتم رگرسیون لجستیک
• 22. استفاده از الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 23. درخت‌های تصمیم و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها
• 24. الگوریتم جنگل تصادفی و بهبود دقت مدل
• 25. روش‌های بهینه‌سازی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 26. کار با کتابخانه سای‌کیت‌لرن در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 27. یادگیری بدون نظارت و الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین
• 28. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 30. ساختار و عملکرد پرسپترون چندلایه
• 31. معرفی کتابخانه تنسورفلو و کراس برای یادگیری عمیق
• 32. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای مسائل طبقه‌بندی
• 33. مفاهیم اولیه یادگیری تقویتی و کاربردهای صنعتی
• 34. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان
• 35. استخراج ویژگی از داده‌های متنی با رویکرد پردازش زبان طبیعی
• 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 37. استفاده از خط لوله در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 38. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 39. کاربرد یادگیری ماشین در کنترل کیفیت صنعتی
• 40. تحلیل داده‌های کلان و بهینه‌سازی مصرف منابع در پایتون
• 41. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 42. پروژه نهایی: تحلیل داده‌های واقعی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی صنعتی