دوره جامع یادگیری ماشین با پایتون و R: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنعت و پژوهش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری ماشین با پایتون و R: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. مروری بر اکوسیستم پایتون و ابزارهای تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر محیط برنامه‌نویسی R و کتابخانه‌های آماری
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 5. پاک‌سازی داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها
• 6. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای تحلیل داده
• 7. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی با Matplotlib و Seaborn
• 8. رگرسیون خطی ساده و مفاهیم آماری مرتبط
• 9. رگرسیون خطی چندگانه و ارزیابی مدل
• 10. فرضیات رگرسیون خطی و بررسی انحرافات
• 11. رگرسیون چندجمله‌ای و برازش غیرخطی
• 12. رگرسیون SVR و کاربرد آن در پیش‌بینی دقیق
• 13. درخت‌های تصمیم در رگرسیون و طبقه‌بندی
• 14. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 15. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 16. ماشین بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه جداسازی
• 17. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در طبقه‌بندی
• 18. الگوریتم بیز ساده برای تحلیل متن و داده‌های طبقه‌بندی شده
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 20. خوشه‌بندی K-means و تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها
• 21. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل دندروگرام
• 22. الگوریتم‌های کاهش ابعاد با PCA
• 23. کاهش ابعاد با LDA و Kernel PCA
• 24. قوانین انجمنی و الگوریتم Apriori برای تحلیل سبد خرید
• 25. الگوریتم Eclat برای تحلیل الگوهای تکرارپذیر
• 26. یادگیری تقویتی و مفهوم فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
• 27. الگوریتم Upper Confidence Bound در یادگیری تقویتی
• 28. بهینه‌سازی با Thompson Sampling
• 29. پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات متون فارسی
• 30. ایجاد مدل‌های طبقه‌بندی متن با استفاده از Bag of Words
• 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی و مبانی یادگیری عمیق
• 32. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه با کتابخانه Keras
• 33. مفاهیم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌ها
• 34. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی
• 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر
• 36. معرفی یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 37. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Cross Validation
• 38. بهینه‌سازی ابرپارامترها با Grid Search
• 39. تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌های ARIMA
• 40. پیش‌بینی تقاضا در صنعت با مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. روش‌های ترکیبی و Ensemble Learning
• 42. الگوریتم‌های تقویت گرادیان مانند XGBoost
• 43. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی
• 44. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
• 45. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی کشور
• 46. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و FastAPI
• 47. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 48. پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن با داده‌های محلی
• 49. پروژه عملی: سیستم توصیه‌گر محصولات برای فروشگاه‌های آنلاین
• 50. پروژه عملی: تحلیل ناهنجاری در داده‌های تراکنش‌های مالی قانونی