دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون (مبتنی بر استانداردهای علمی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون (مبتنی بر استانداردهای علمی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه و چرخه حیات علم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های علمی
• 3. مبانی کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 4. تحلیل و دستکاری داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 5. آشنایی با ساختارهای داده‌ای در علم داده
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 7. مدیریت داده‌های مفقود و نویز در مجموعه‌داده‌ها
• 8. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 9. ترسیم نمودارهای آماری پیشرفته با کتابخانه سی‌بورن
• 10. مفاهیم آماری کاربردی در تحلیل داده
• 11. توزیع‌های احتمالی و کاربرد آن‌ها در یادگیری ماشین
• 12. پیش‌پردازش ویژگی‌ها و استانداردسازی داده‌ها
• 13. آشنایی با مفاهیم اصلی یادگیری ماشین
• 14. یادگیری نظارت‌شده در برابر یادگیری نظارت‌نشده
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و تحلیل خطا
• 17. رگرسیون چندمتغیره و بررسی هم‌خطی
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک
• 19. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس اغتشاش
• 21. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 22. تکنیک‌های تنظیم مدل برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 23. استفاده از درخت‌های تصمیم برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• 24. بهبود مدل‌ها با الگوریتم‌های جنگل تصادفی
• 25. آشنایی با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
• 26. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 27. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کا-میانگین
• 28. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی و تحلیل شباهت‌ها
• 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 30. کار با کتابخانه سایکیت-لرن برای مدل‌سازی
• 31. بهینه‌سازی ابرپارامترها با جستجوی شبکه‌ای
• 32. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 33. مفاهیم پایه یادگیری عمیق و کتابخانه‌های مرتبط
• 34. تحلیل سری‌های زمانی با پایتون
• 35. مهندسی ویژگی‌ها برای افزایش دقت مدل
• 36. تکنیک‌های کاهش داده‌های پرت و ناهنجاری‌ها
• 37. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های متنی
• 38. آماده‌سازی مدل برای استقرار در محیط عملیاتی
• 39. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
• 40. مروری بر پروژه‌های کاربردی علم داده در صنایع ملی