دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با پایتون: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در صنعت و پژوهش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با پایتون: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 2. محیط‌های توسعه و ابزارهای مدیریت بسته‌ها در پایتون
• 3. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 4. کار با آرایه‌ها و عملیات برداری در نامپای
• 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه پانداز و ساختار داده‌های سری و دیتافریم
• 6. فراخوانی و پیش‌پردازش داده‌ها از منابع مختلف
• 7. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر تهی
• 8. تکنیک‌های تغییر شکل و ادغام دیتافریم‌ها
• 9. تجسم داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 10. ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 11. مفاهیم پایه آمار توصیفی در تحلیل داده
• 12. توزیع‌های آماری و آزمون فرضیه در داده‌کاوی
• 13. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین و انواع مدل‌ها
• 14. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
• 15. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 16. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 17. رگرسیون خطی چندگانه و تحلیل ضرایب
• 18. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 19. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 20. روش‌های منظم‌سازی رگرسیون ریج و لاسو
• 21. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 22. ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای دقت و فراخوانی
• 23. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 24. ماشین بردار پشتیبان و ترفند هسته
• 25. درخت‌های تصمیم و معیارهای شاخص جینی و آنتروپی
• 26. جنگل‌های تصادفی و مفاهیم یادگیری جمعی
• 27. الگوریتم‌های تقویت گرادیان برای بهبود عملکرد مدل
• 28. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی و الگوریتم کی-میانگین
• 29. روش‌های تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها
• 30. الگوریتم‌های سلسله‌مراتبی در خوشه‌بندی
• 31. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 32. استخراج ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی‌های موثر
• 33. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای
• 34. اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی پایدار مدل‌ها
• 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 36. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری مدل
• 37. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازها
• 38. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با تنسورفلو
• 39. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 40. شناسایی الگوها و پیش‌بینی داده‌های زمانی
• 41. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر و فیلترینگ مشارکتی
• 42. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 43. کاربردهای یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 44. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 45. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل داده‌ها
• 46. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم پیش‌بینی هوشمند داده‌محور