دوره تحلیلگر داده با هوش مصنوعی: از صفر تا قهرمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیلگر داده با هوش مصنوعی: از صفر تا قهرمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
• 2. مروری بر کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
• 3. انواع داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل با هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با پایتون برای تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter Notebook)
• 6. کتابخانه‌های اصلی پایتون برای تحلیل داده‌ها (Pandas, NumPy)
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
• 8. تحلیل داده‌های اکتشافی (Exploratory Data Analysis - EDA) با Pandas
• 9. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 11. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و انواع الگوریتم‌ها
• 12. رگرسیون خطی و چندگانه در پایتون
• 13. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) در پایتون
• 14. درخت تصمیم (Decision Tree) و جنگل تصادفی (Random Forest)
• 15. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM)
• 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
• 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 18. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 19. یادگیری غیرنظارت‌شده (Unsupervised Learning) و خوشه‌بندی (Clustering)
• 20. الگوریتم K-Means و کاربردهای آن
• 21. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction) با PCA
• 22. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 23. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN)
• 24. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی ساده با Keras
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 26. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌ها
• 27. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)
• 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با NLP
• 29. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با LDA
• 30. کاربرد NLP در تحلیل متون و داده‌های متنی
• 31. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 32. تشخیص اشیاء (Object Detection) با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 33. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل تصاویر و ویدئوها
• 34. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis) با هوش مصنوعی
• 35. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ARIMA و LSTM
• 36. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analysis) با هوش مصنوعی
• 37. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 38. کاربردهای یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی
• 39. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (Model Deployment)
• 40. ابزارهای استقرار مدل (Flask, Docker)
• 41. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
• 42. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
• 43. مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
• 44. پروژه عملی: تحلیل داده‌های فروش با هوش مصنوعی
• 45. پروژه عملی: پیش‌بینی ریزش مشتریان با یادگیری ماشین
• 46. پروژه عملی: تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی