دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین با پایتون؛ از مبانی آماری تا پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین با پایتون؛ از مبانی آماری تا پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل‌های آماری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی آمار توصیفی و تحلیل داده‌ها در پایتون
• 2. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های کاربردی علم داده در محیط پایتون
• 3. بررسی ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات با Pandas
• 4. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 5. مصورسازی داده‌ها برای درک الگوهای آماری با Matplotlib
• 6. مفاهیم پایه توزیع‌های احتمالی در تحلیل داده
• 7. نحوه محاسبه و تفسیر شاخص‌های مرکزی و پراکندگی
• 8. استنباط آماری و آزمون فرضیه در مدل‌سازی
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل‌های پیش‌بینانه
• 10. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn و ساختار مدل‌های یادگیری
• 11. یادگیری نظارت‌شده در مقابل یادگیری بدون نظارت
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 13. بررسی رگرسیون چندمتغیره و تحلیل همبستگی متغیرها
• 14. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 15. مفاهیم طبقه‌بندی و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 16. بهینه‌سازی مدل با استفاده از روش اعتبارسنجی متقاطع
• 17. الگوریتم‌های درخت تصمیم و تفسیر ساختار آن‌ها
• 18. روش‌های کاهش بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 19. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی بیز ساده
• 20. یادگیری جمعی و قدرت مدل‌های جنگل تصادفی
• 21. ماشین بردار پشتیبان و کاربرد آن در تفکیک داده‌ها
• 22. آشنایی با مفاهیم خوشه‌بندی و الگوریتم K-means
• 23. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش ابعاد داده‌ها
• 24. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی و مبانی یادگیری عمیق
• 25. پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی ساده با شبکه‌های عصبی
• 26. آشنایی با ابزارهای یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری داخلی
• 27. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 28. کاربرد تحلیل‌های آماری در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 29. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل در محیط‌های عملیاتی
• 30. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم پیش‌بینی داده‌محور با پایتون