کتاب مبانی هوش مصنوعی: آموزش کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی هوش مصنوعی: آموزش کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه و تاریخچه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و نقش داده‌ها
• 3. محیط‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای توسعه هوش مصنوعی
• 4. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون در علوم داده
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های آموزشی
• 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها و بصری‌سازی الگوها
• 7. مفاهیم پایه آمار و احتمال در یادگیری ماشین
• 8. آشنایی با یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های رگرسیون خطی
• 9. پیاده‌سازی رگرسیون چندمتغیره برای پیش‌بینی مقادیر
• 10. معرفی الگوریتم رگرسیون لجستیک و کاربردهای طبقه‌بندی
• 11. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با معیارهای دقت و فراخوانی
• 12. یادگیری درخت تصمیم و شاخص‌های ناخالصی
• 13. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری با الگوریتم جنگل تصادفی
• 14. کاربرد الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در شناسایی الگوها
• 15. مفاهیم ماشین بردار پشتیبان و تفکیک‌کننده‌های خطی
• 16. آشنایی با یادگیری بدون نظارت و الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین
• 17. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون ساده
• 19. ساختار و عملکرد لایه‌های پنهان در شبکه‌های عصبی
• 20. الگوریتم انتشار معکوس و نقش توابع فعال‌ساز
• 21. آشنایی با یادگیری عمیق و کاربردهای بینایی ماشین
• 22. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن با هوش مصنوعی
• 23. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
• 24. مدیریت بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 25. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود پایداری مدل
• 26. مفاهیم انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی‌های داده
• 27. آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر و فیلترینگ مشارکتی
• 28. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 29. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سلامت و پزشکی
• 30. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی و تولیدی
• 31. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه فناوری در ایران
• 32. پروژه عملی: طراحی یک سامانه پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های واقعی