دوره آموزش جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون برای توسعه‌دهندگان ایرانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون برای توسعه‌دهندگان ایرانی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های علمی
• 3. آشنایی با ساختار داده‌ها در کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 4. کار با آرایه‌های چندبعدی و عملیات برداری در پایتون
• 5. تحلیل داده‌های ساختاریافته با کتابخانه پانداس
• 6. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های خام از منابع مختلف
• 7. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 8. مصورسازی داده‌ها و تحلیل اکتشافی با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 9. تجسم الگوهای آماری با کتابخانه سی‌بورن
• 10. مفاهیم پایه آمار توصیفی در تحلیل داده
• 11. نحوه مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌های داده‌ها
• 12. آموزش الگوریتم رگرسیون خطی ساده
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 14. پیاده‌سازی رگرسیون خطی چندگانه در پایتون
• 15. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 16. روش‌های منظم‌سازی برای بهبود پایداری مدل
• 17. آشنایی با الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 18. کاربرد توابع فعال‌ساز در مدل‌های طبقه‌بندی
• 19. سنجش دقت مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس درهم‌ریختگی
• 20. مفهوم منحنی‌های دقت و فراخوانی در ارزیابی مدل
• 21. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای تشخیص الگو
• 22. درخت‌های تصمیم و نحوه انشعاب در داده‌ها
• 23. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم با روش‌های هرس کردن
• 24. روش‌های یادگیری جمعی و جنگل‌های تصادفی
• 25. مفاهیم پایه در الگوریتم ماشین بردار پشتیبان
• 26. استفاده از هسته‌ها در ماشین بردار پشتیبان برای داده‌های غیرخطی
• 27. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی و الگوریتم کی-میانگین
• 28. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها در تحلیل داده‌ها
• 29. الگوریتم‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 30. آموزش کار با مجموعه داده‌های استاندارد برای تمرین
• 31. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 32. توابع هزینه و بهینه‌سازی با گرادیان کاهشی
• 33. آشنایی با کتابخانه سایکیت-لرن برای پیاده‌سازی مدل‌ها
• 34. خط لوله‌های پردازش داده در پایتون
• 35. اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از صحت مدل
• 36. تنظیم فراپارامترها جهت بهبود عملکرد مدل
• 37. تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 38. تحلیل سری‌های زمانی با پایتون
• 39. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا و بازار
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه الگوریتم‌ها
• 41. رعایت حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
• 42. بررسی محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین در کاربردهای واقعی
• 43. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده
• 44. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 45. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده
• 46. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل داده بومی
• 47. اصول امنیت در کار با داده‌های حساس و پایگاه‌های داده
• 48. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های سنگین
• 49. نقش هوش مصنوعی در توسعه خدمات الکترونیک ملی
• 50. مسیرهای پیشرفت و یادگیری عمیق در آینده شغلی