کتاب راهنمای کامل برای استفاده از SQLite در پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در دستگاه‌های موبایل با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کامل برای استفاده از SQLite در پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در دستگاه‌های موبایل

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQLite

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پایگاه داده SQLite
• 2. مبانی طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 3. مفاهیم کلیدی SQL
• 4. نصب و پیکربندی SQLite در محیط توسعه
• 5. ایجاد جداول و تعریف انواع داده
• 6. تعریف کلیدهای اصلی و خارجی
• 7. عملیات CRUD: درج، خواندن، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها
• 8. جستجو و فیلتر کردن داده‌ها با WHERE
• 9. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 10. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT
• 11. توابع تجمعی (Aggregation) در SQL
• 12. گروه‌بندی نتایج با GROUP BY
• 13. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
• 14. اتصال جداول با JOIN (INNER, LEFT, RIGHT)
• 15. انواع مختلف JOIN
• 16. استفاده از Subqueries (پرس‌وجوهای تودرتو)
• 17. مدیریت تراکنش‌ها در SQLite
• 18. مفهوم ACID در پایگاه داده
• 19. نکات امنیتی در استفاده از SQLite
• 20. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده SQLite
• 21. ایندکس‌گذاری (Indexing) برای سرعت بخشیدن به جستجو
• 22. فهرست‌های جامع (Full-Text Search) در SQLite
• 23. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 24. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 25. مبانی علم داده
• 26. انواع داده‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین
• 27. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 28. پاکسازی داده‌های از دست رفته و نادرست
• 29. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 30. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 31. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 32. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 34. طبقه‌بندی (Classification)
• 35. رگرسیون (Regression)
• 36. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 37. خوشه‌بندی (Clustering)
• 38. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 39. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 40. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 41. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 45. کاربرد SQLite در ذخیره‌سازی داده‌های NLP
• 46. ذخیره‌سازی بردارهای کلمه (Word Embeddings) در SQLite
• 47. کاربرد SQLite در مدل‌های زبانی
• 48. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در دستگاه‌های موبایل
• 49. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در موبایل
• 50. معماری مدل‌های هوش مصنوعی برای موبایل
• 51. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌ها
• 52. استفاده از SQLite برای ذخیره مدل‌های یادگیری ماشین
• 53. مدیریت نسخه مدل‌ها در SQLite
• 54. ذخیره‌سازی پارامترهای مدل در SQLite
• 55. ذخیره‌سازی ویژگی‌های استخراج شده در SQLite
• 56. بازیابی مدل از SQLite برای پیش‌بینی
• 57. نکات عملی در استفاده از SQLite برای مدل‌های ML
• 58. مثال عملی: طبقه‌بندی تصاویر با مدل ذخیره شده در SQLite
• 59. مثال عملی: پردازش متن با مدل ذخیره شده در SQLite
• 60. مثال عملی: پیش‌بینی سری زمانی با مدل ذخیره شده در SQLite
• 61. کاربرد SQLite در جمع‌آوری داده‌های آموزشی در موبایل
• 62. ذخیره‌سازی داده‌های ورودی کاربر در SQLite
• 63. ذخیره‌سازی بازخورد کاربر در SQLite
• 64. استفاده از SQLite برای آموزش آنلاین (Online Learning)
• 65. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها در موبایل
• 66. استانداردهای امنیتی در ذخیره‌سازی داده‌ها
• 67. مدیریت داده‌های حساس در SQLite
• 68. اصول برنامه‌نویسی تمیز (Clean Code)
• 69. تست واحد (Unit Testing) برای توابع SQLite
• 70. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 71. استفاده از ابزارهای اشکال‌زدایی SQLite
• 72. مستندسازی پایگاه داده SQLite
• 73. بهترین شیوه‌ها در طراحی پایگاه داده برای ML
• 74. مقایسه SQLite با سایر پایگاه داده‌های موبایل
• 75. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های توسعه موبایل (Android/iOS)
• 76. ادغام SQLite در برنامه‌های اندرویدی
• 77. ادغام SQLite در برنامه‌های iOS
• 78. مدیریت ارتباط بین UI و پایگاه داده
• 79. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها از UI
• 80. کاربرد SQLite در بازی‌های موبایل
• 81. ذخیره‌سازی وضعیت بازی در SQLite
• 82. ذخیره‌سازی تنظیمات کاربر در SQLite
• 83. ملاحظات عملکردی در برنامه‌های پرفروش
• 84. اصول طراحی پایگاه داده برای مقیاس‌پذیری
• 85. مدیریت روابط پیچیده داده‌ها
• 86. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته
• 87. استفاده از SQLite به عنوان یک Data Lake سبک
• 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده