دوره جامع یادگیری ماشین: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنایع ایران همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری ماشین: از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنایع ایران

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی ریاضی و آماری در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم جبر خطی برای تحلیل داده‌ها
• 3. کاربرد آمار استنباطی و احتمالات در مدل‌سازی
• 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال
• 5. فرآیند استاندارد تحلیل داده (CRISP-DM)
• 6. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها در محیط‌های صنعتی
• 7. روش‌های پیش‌پردازش و مدیریت داده‌های مفقود
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 10. تحلیل و ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 11. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک
• 12. استفاده از الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• 13. آشنایی با درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
• 14. بهینه‌سازی مدل‌ها با روش‌های هرس کردن درخت
• 15. مبانی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و کاربرد آن
• 16. تکنیک‌های کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 17. یادگیری نظارت‌نشده: الگوریتم‌های خوشه‌بندی K-Means
• 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل چگالی
• 19. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 20. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری
• 21. بهینه‌سازی پارامترها با روش گرادیان کاهشی
• 22. آشنایی با یادگیری عمیق و معماری‌های پایه
• 23. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 25. پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی در صنایع ایران
• 26. تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی فارسی
• 27. روش‌های استخراج ویژگی از متن (TF-IDF و Word Embedding)
• 28. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش
• 30. روش‌های تقویت مدل (Boosting) و الگوریتم XGBoost
• 31. کاربرد جنگل‌های تصادفی در مسائل پیچیده
• 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 33. ملاحظات فقهی و حقوقی در استفاده از داده‌های کاربران
• 34. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-Learn
• 35. کار با کتابخانه Pandas برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 36. تجسم داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
• 37. معرفی محیط‌های توسعه و ابزارهای استقرار مدل
• 38. آشنایی با یادگیری تقویتی و کاربردهای صنعتی آن
• 39. مفاهیم سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی خدمات
• 40. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای زیرساخت‌های بومی
• 41. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
• 42. استقرار مدل‌های پیش‌بینانه در سامانه‌های سازمانی
• 43. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی و مقابله با حملات خصمانه
• 44. مطالعه موردی: هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 45. مطالعه موردی: کاربرد یادگیری ماشین در صنعت سلامت و تشخیص پزشکی
• 46. مطالعه موردی: پیش‌بینی خرابی تجهیزات در صنایع تولیدی
• 47. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه پیش‌بینانه بومی
• 48. ارائه و مستندسازی نتایج پروژه‌های داده‌محور