دوره اصول و کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی در هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی در هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی در علوم داده
• 2. مروری بر پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای یادگیری نظارت‌شده
• 3. روش‌های پاک‌سازی داده‌های نویزدار و مدیریت مقادیر مفقود
• 4. انتخاب ویژگی‌ها و اهمیت کاهش ابعاد در مدل‌های طبقه‌بندی
• 5. مبانی آماری و توزیع داده‌ها در الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 6. آشنایی با الگوریتم طبقه‌بندی نزدیک‌ترین همسایه (k-Nearest Neighbors)
• 7. پیاده‌سازی و تحلیل عملکرد الگوریتم k-NN در مسائل واقعی
• 8. مبانی ریاضی و منطق حاکم بر الگوریتم درخت تصمیم
• 9. روش‌های هرس کردن درخت تصمیم برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 10. آشنایی با الگوریتم جنگل تصادفی و مزایای آن در دقت پیش‌بینی
• 11. بررسی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) و مفهوم حاشیه بهینه
• 12. استفاده از توابع هسته (Kernel Trick) برای داده‌های غیرخطی در SVM
• 13. مبانی رگرسیون لجستیک و کاربرد آن در طبقه‌بندی دودویی
• 14. تحلیل تابع زیان و بهینه‌سازی در مدل‌های طبقه‌بندی خطی
• 15. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون چندلایه
• 16. الگوریتم‌های یادگیری جمعی (Ensemble Learning) و روش‌های ترکیب مدل‌ها
• 17. آشنایی با روش‌های تقویت‌کننده (Boosting) و الگوریتم AdaBoost
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان تقویتی (Gradient Boosting)
• 19. معرفی معیارهای ارزیابی ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 20. محاسبه دقت (Accuracy)، فراخوانی (Recall) و امتیاز F1
• 21. بررسی منحنی مشخصه عملکرد سیستم (ROC) و سطح زیر منحنی (AUC)
• 22. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی در داده‌های نامتوازن
• 23. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای اطمینان از تعمیم‌پذیری
• 24. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 25. مقایسه الگوریتم‌های طبقه‌بندی بر اساس پیچیدگی محاسباتی
• 26. بررسی کاربرد طبقه‌بندی در تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی
• 27. شناسایی الگوها در داده‌های سری زمانی با استفاده از طبقه‌بندی
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت شفافیت در مدل‌های طبقه‌بندی
• 29. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. پیاده‌سازی پروژه‌های طبقه‌بندی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 31. مستندسازی نتایج و گزارش‌دهی دقیق معیارهای ارزیابی مدل
• 32. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در سامانه‌های عملیاتی
• 33. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در طول چرخه عمر محصول
• 34. ارائه راهکارهای بهبود مدل پس از استقرار و پایش عملکرد
• 35. چشم‌انداز کاربرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در صنایع و مدیریت داده‌ها