دوره جامع کاربردی یادگیری ماشین؛ از تحلیل داده تا مدل‌سازی هوشمند با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی یادگیری ماشین؛ از تحلیل داده تا مدل‌سازی هوشمند با پایتون

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های علمی
• 3. آشنایی با ساختار داده‌ها در کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 4. تحلیل و دستکاری داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های خام و ناقص
• 6. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی با استفاده از متپلات‌لیب و سی‌بورن
• 7. مفاهیم آماری پایه در یادگیری ماشین
• 8. آشنایی با فرآیند یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 9. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده با اس‌کی‌لرن
• 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 11. رگرسیون چندمتغیره و بررسی هم‌خطی ویژگی‌ها
• 12. بهینه‌سازی مدل‌ها با روش گرادیان کاهشی
• 13. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 14. سنجش دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 15. کاربرد منحنی‌های ارزیابی در طبقه‌بندی داده‌ها
• 16. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 17. مبانی درخت تصمیم در یادگیری ماشین
• 18. روش‌های هرس کردن درخت برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 19. الگوریتم جنگل تصادفی و یادگیری تجمعی
• 20. ماشین بردار پشتیبان و ترفندهای هسته
• 21. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 22. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کا-میانگین
• 23. ارزیابی خوشه‌ها و تعیین تعداد بهینه گروه‌ها
• 24. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 25. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود پایداری مدل
• 26. انتخاب ویژگی‌های کلیدی برای افزایش کارایی الگوریتم
• 27. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای
• 28. آشنایی با الگوریتم‌های تقویت گرادیان
• 29. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 30. آموزش شبکه‌های عصبی با روش پس‌انتشار خطا
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 32. پیش‌بینی روندهای اقتصادی با مدل‌های آماری و یادگیری ماشین
• 33. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه الگوریتم‌ها
• 34. رعایت حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
• 35. مدیریت داده‌های حجیم با ابزارهای بهینه
• 36. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 37. توسعه رابط کاربری ساده برای نمایش خروجی مدل‌ها
• 38. پروژه نهایی: تحلیل و پیش‌بینی داده‌های واقعی صنعتی
• 39. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌نویسی فنی