دوره یادگیری ماشین کاربردی: از مبانی نظری تا پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین کاربردی: از مبانی نظری تا پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی در عصر حاضر
• 2. معرفی پایتون برای علوم داده و یادگیری ماشین
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه علمی پایتون و کتابخانه‌های پایه
• 4. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی و ماتریسی
• 5. تحلیل و دستکاری داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 6. مصورسازی داده‌ها و ترسیم نمودارهای تحلیلی با مت‌پلات‌لیب
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های داده‌ای
• 8. مدیریت مقادیر گمشده و نرمال‌سازی داده‌ها
• 9. مفاهیم آماری و احتمالات کاربردی در یادگیری ماشین
• 10. آشنایی با مفاهیم یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 11. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 12. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 13. رگرسیون چندگانه و بررسی همبستگی متغیرها
• 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 15. طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 16. آشنایی با درخت‌های تصمیم‌گیری و ساختار داده‌ای آن‌ها
• 17. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم با روش‌های هرس‌کردن
• 18. معرفی الگوریتم جنگل تصادفی و کاربردهای آن
• 19. ماشین بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه جداسازی
• 20. مفاهیم یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی
• 21. الگوریتم میانگین‌کاوی برای دسته‌بندی داده‌ها
• 22. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مولفه‌های اصلی
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با ماتریس درهم‌ریختگی
• 24. مفاهیم دقت، فراخوانی و امتیاز اف در طبقه‌بندی
• 25. اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود پایداری مدل
• 26. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. تنظیم پارامترهای مدل برای افزایش کارایی
• 28. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی ساده
• 29. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه با کتابخانه سایکیت‌لرن
• 30. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل متون و پردازش زبان فارسی
• 31. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 33. کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اقتصادی و بورس
• 34. استفاده از یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 35. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی داده‌های واقعی
• 36. به‌کارگیری مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی
• 37. آشنایی با اصول استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در وب
• 38. مبانی یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 39. نقش داده‌های حجیم در توسعه مدل‌های هوشمند
• 40. نقشه راه یادگیری و منابع پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی