کتاب آموزش کاربردی یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون (ویژه توسعه‌دهندگان) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون (ویژه توسعه‌دهندگان)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. معرفی محیط توسعه و کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای تحلیل داده
• 3. کار با کتابخانه نام‌پای برای محاسبات عددی و برداری
• 4. مدیریت و تحلیل داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های داده
• 6. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه‌های مت‌پلات‌لیب و سی‌بورن
• 7. آشنایی با مفاهیم آماری در تحلیل داده و یادگیری ماشین
• 8. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 9. الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 11. الگوریتم رگرسیون لجستیک و کاربرد آن در دسته‌بندی
• 12. مبانی دسته‌بندی با الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 13. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و کاربردهای آن
• 14. کار با درخت‌های تصمیم‌گیری در مسائل طبقه‌بندی
• 15. روش‌های بهبود دقت با جنگل‌های تصادفی
• 16. مفاهیم خوشه‌بندی و الگوریتم کی-میانگین
• 17. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 18. مقدمه‌ای بر یادگیری جمعی و روش‌های تقویت مدل
• 19. تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
• 20. معرفی کتابخانه سایکیت-لرن برای پیاده‌سازی مدل‌ها
• 21. کار با خط لوله در پایتون برای مدیریت جریان داده
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی فروش و تقاضا
• 23. تحلیل داده‌های زمانی و پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 24. روش‌های مقابله با بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 25. استفاده از اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 26. معرفی مقدماتی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 27. کار با کتابخانه‌های تنسورفلو و کراس برای یادگیری عمیق
• 28. مبانی پردازش متن و استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 29. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 31. ارائه و مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 32. به‌کارگیری مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای سیستم‌های تولیدی
• 34. نقشه راه یادگیری و توسعه مهارت‌های پیشرفته در علوم داده