دوره از صفر تا استقرار: توسعه راه‌حل‌های یادگیری ماشین با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از صفر تا استقرار: توسعه راه‌حل‌های یادگیری ماشین با پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 2. مراحل توسعه یک راه‌حل یادگیری ماشین
• 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: مفاهیم کلیدی
• 4. روش‌های پاکسازی داده‌های نامناسب و پرت
• 5. تبدیل داده‌ها: نرمال‌سازی، استانداردسازی و مقیاس‌بندی
• 6. مهندسی ویژگی: استخراج ویژگی‌های مرتبط
• 7. انتخاب ویژگی: کاهش ابعاد و بهبود عملکرد
• 8. مروری بر انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 9. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی و چندگانه
• 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارها و روش‌ها
• 11. یادگیری نظارت‌شده: دسته‌بندی با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 12. درخت‌های تصمیم‌گیری: مفاهیم و کاربردها
• 13. جنگل تصادفی: بهبود عملکرد با استفاده از مجموعه‌ای از درخت‌ها
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): اصول و پیاده‌سازی
• 15. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی: دقت، صحت، Recall و F1-score
• 16. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
• 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): کاهش ابعاد و تجسم داده‌ها
• 18. انتخاب مدل مناسب: معیارهای تصمیم‌گیری
• 19. تنظیم هایپرپارامترها: Grid Search و Random Search
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): ارزیابی دقیق‌تر مدل
• 21. پیاده‌سازی مدل در پایتون با استفاده از Scikit-learn
• 22. مدل‌سازی خط لوله (Pipeline): ساده‌سازی فرآیند توسعه
• 23. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 24. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. استقرار مدل با استفاده از Flask
• 26. استقرار مدل با استفاده از Docker
• 27. استقرار مدل در فضای ابری (AWS, Azure, GCP)
• 28. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های استقراریافته
• 29. مدیریت نسخه‌های مدل
• 30. بهبود مستمر مدل‌ها: بازآموزی و بهینه‌سازی
• 31. کار با داده‌های متنی: پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 32. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش دنباله
• 35. یادگیری تقویتی: مفاهیم و کاربردها
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
• 37. اخلاق در یادگیری ماشین و سوگیری‌های الگوریتمی
• 38. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها برای استقرار در محیط‌های محدود
• 39. مقایسه فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین: TensorFlow, PyTorch, Keras