کتاب مبانی و فرآیندهای یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی کاربردی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و فرآیندهای یادگیری ماشین: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری ماشین
  • 2. تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی در ایران و جهان
  • 3. نقش داده‌ها به عنوان سوخت اصلی الگوریتم‌ها
  • 4. انواع یادگیری ماشین نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 5. آشنایی با یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 6. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی مجموعه‌داده‌ها
  • 7. استانداردهای جمع‌آوری و مدیریت داده در سازمان‌ها
  • 8. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
  • 9. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های استاندارد
  • 10. مفهوم مدل‌سازی و تابع هدف در یادگیری ماشین
  • 11. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و کاربرد در پیش‌بینی
  • 12. الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی داده‌ها
  • 13. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 14. ماشین‌های بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه تفکیک
  • 15. خوشه‌بندی و الگوریتم‌های کا-میانگین
  • 16. کاهش ابعاد داده با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 17. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای دقت
  • 18. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
  • 19. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود پایداری مدل
  • 20. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 21. ساختار لایه‌ها و توابع فعال‌ساز در شبکه عصبی
  • 22. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 23. یادگیری عمیق و کاربرد در پردازش تصویر
  • 24. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متون فارسی
  • 25. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند بر مبنای رفتار کاربر
  • 26. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت رعایت حریم خصوصی داده‌ها
  • 27. چارچوب‌های قانونی و مقررات داده‌کاوی در ایران
  • 28. امنیت داده‌ها و جلوگیری از نفوذ در مدل‌های یادگیری
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌ها در مقیاس صنعتی
  • 30. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 31. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوشمند
  • 32. کاربردهای یادگیری ماشین در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 33. نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
  • 34. هوش مصنوعی در خدمات مالی و بانکداری بدون ربا
  • 35. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی در اقتصاد کلان
  • 36. شناسایی الگوهای ناهنجاری در تراکنش‌های بانکی
  • 37. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها برای گزارش‌گیری مدیریتی
  • 38. تکنیک‌های یادگیری ماشین در مدیریت انرژی و شبکه برق
  • 39. ارتباط یادگیری ماشین با اینترنت اشیا
  • 40. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌نویسی فنی
  • 41. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای مدل در تولید
  • 42. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با نرم‌افزارهای سازمانی
  • 43. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید
  • 44. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنعت ایران
  • 45. مطالعه موردی تحلیل داده‌های هوشمند در سازمان‌های دولتی
  • 46. تأثیر هوش مصنوعی بر بهره‌وری نیروی کار و مدیریت دانش
  • 47. الزامات اخلاقی و فقهی در توسعه سامانه‌های هوشمند
  • 48. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین کاربردی
تگ‌ها: الگوریتم‌های هوشمند پردازش داده‌ها تحلیل داده داده‌کاوی علوم داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین یادگیری ماشین Machine Learning یادگیری نظارت شده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.