دوره جامع کاربردی یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 3. مفاهیم مقدماتی جبر خطی در تحلیل داده‌ها
• 4. آمار توصیفی و تحلیل آماری برای داده‌کاوی
• 5. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 6. کار با کتابخانه پانداز جهت مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 8. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه‌های متپلات‌لیب و سی‌بورن
• 9. مفاهیم پایه یادگیری نظارت‌شده و انواع آن
• 10. الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 12. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 13. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های درخت تصمیم
• 14. روش‌های هرس کردن و بهبود درخت‌های تصمیم
• 15. آشنایی با جنگل‌های تصادفی و یادگیری تجمعی
• 16. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• 17. ماشین بردار پشتیبان و مفهوم حاشیه بهینه
• 18. استفاده از کرنل‌ها در ماشین بردار پشتیبان
• 19. مفاهیم پایه یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 20. الگوریتم کی-میانگین برای خوشه‌بندی داده‌ها
• 21. روش‌های سلسله‌مراتبی در تحلیل خوشه‌ای
• 22. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 23. اصول مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب ویژگی‌های بهینه
• 24. مقیاس‌بندی داده‌ها و نرمال‌سازی
• 25. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 26. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در یادگیری ماشین
• 27. تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 28. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 29. توابع فعال‌ساز در مدل‌های عصبی
• 30. الگوریتم پس‌انتشار خطا برای آموزش شبکه‌ها
• 31. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری در شبکه‌های عصبی
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 33. آشنایی با چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 34. مبانی پردازش متن و متن‌کاوی هوشمند
• 35. روش‌های استخراج ویژگی از متون فارسی
• 36. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر و کاربرد آن‌ها
• 37. تحلیل سری‌های زمانی با مدل‌های یادگیری ماشین
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 39. کاربردهای یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 40. پروژه عملی نهایی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی هوشمند