دوره یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌ها

موضوع کلی: انسان، تکنولوژی و آینده

موضوع میانی: نظریه هوش مصنوعی در پایش (AI in Monitoring)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تشخیص ناهنجاری
• 2. داده‌های مورد استفاده در تشخیص ناهنجاری
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای مدل‌سازی
• 4. معیارهای ارزیابی مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 5. روش‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری
• 6. تشخیص ناهنجاری با استفاده از خوشه‌بندی K-Means
• 7. تشخیص ناهنجاری با استفاده از الگوریتم DBSCAN
• 8. روش‌های مبتنی بر فاصله برای تشخیص ناهنجاری
• 9. استفاده از جنگل تصادفی برای تشخیص ناهنجاری
• 10. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار برای تشخیص ناهنجاری
• 11. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
• 12. مدل‌های مارکوف پنهان برای تشخیص ناهنجاری
• 13. روش‌های مبتنی بر همسایگی k نزدیک‌ترین (k-NN)
• 14. تشخیص ناهنجاری با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 15. استفاده از الگوریتم Isolation Forest
• 16. روش‌های تشخیص ناهنجاری یک‌کلاسه
• 17. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر بازسازی
• 18. تشخیص ناهنجاری در داده‌های چندبعدی
• 19. کاربرد تشخیص ناهنجاری در تشخیص تقلب
• 20. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های امنیتی
• 21. تشخیص ناهنجاری در داده‌های شبکه
• 22. تشخیص ناهنجاری در داده‌های حسگرها
• 23. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پزشکی
• 24. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی
• 25. تشخیص ناهنجاری در تصاویر
• 26. تشخیص ناهنجاری در ویدیوها
• 27. تشخیص ناهنجاری در متن
• 28. استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در تصاویر
• 29. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جریان داده
• 30. تشخیص ناهنجاری با استفاده از Autoencoder Variational
• 31. روش‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر Ensemble
• 32. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد برای تشخیص ناهنجاری
• 33. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 34. مقایسه روش‌های مختلف تشخیص ناهنجاری
• 35. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری در پایتون با Scikit-learn
• 36. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری در پایتون با TensorFlow
• 37. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری در پایتون با Keras
• 38. کاربرد تشخیص ناهنجاری در نگهداری و پیش‌بینی
• 39. تشخیص ناهنجاری در داده‌های زمین‌شناسی
• 40. تشخیص ناهنجاری در داده‌های هواشناسی
• 41. تشخیص ناهنجاری در داده‌های صنعتی
• 42. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر تغییر مفهوم
• 43. تشخیص ناهنجاری در داده‌های نامتوازن
• 44. ارائه و تفسیر نتایج تشخیص ناهنجاری
• 45. چالش‌ها و محدودیت‌های تشخیص ناهنجاری