دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین با پایتون: از مبانی تا تحلیل داده‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین با پایتون: از مبانی تا تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 2. محیط‌های توسعه و ابزارهای تحلیل داده در پایتون
• 3. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 5. کار با داده‌های ساختاریافته در کتابخانه پانداز
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 7. روش‌های شناسایی و مدیریت داده‌های مفقود
• 8. مصورسازی داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها و رسم نمودارهای آماری
• 10. مفاهیم آماری پایه برای مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 11. معرفی یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های رگرسیون خطی
• 12. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در پایتون
• 13. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای آماری
• 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 15. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 16. آموزش الگوریتم رگرسیون لجستیک برای مسائل دوکلاسه
• 17. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های هوشمند
• 18. تکنیک‌های تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 19. اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود پایداری مدل
• 20. مبانی درخت‌های تصمیم و قوانین استنتاجی
• 21. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم در کتابخانه سایکیت‌لرن
• 22. جلوگیری از رشد بی‌رویه درخت با روش‌های هرس کردن
• 23. آشنایی با روش‌های گروهی و جنگل تصادفی
• 24. مفاهیم ماشین بردار پشتیبان در طبقه‌بندی داده‌ها
• 25. کاربرد توابع هسته در مدل‌های بردار پشتیبان
• 26. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
• 27. الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین و نحوه عملکرد آن
• 28. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها با روش آرنج
• 29. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
• 31. معماری پرسپترون چندلایه و تابع‌های فعال‌ساز
• 32. توابع هزینه و الگوریتم پس‌انتشار خطا
• 33. کار با کتابخانه کراس برای ساخت شبکه‌های عصبی
• 34. بهینه‌سازی مدل‌ها با الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
• 35. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 36. شناسایی الگوها در داده‌های متنی با روش‌های برداری
• 37. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
• 39. ملاحظات امنیتی و حفظ حریم خصوصی در پروژه‌های داده‌محور
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی کاربردی