کتاب آموزش کاربردی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با پایتون (مبتنی بر مدل‌های هوشمند) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با پایتون (مبتنی بر مدل‌های هوشمند)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات برداری و ماتریسی
• 4. تحلیل و مدیریت داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. مصورسازی داده‌ها با استفاده از متپلات‌لیب و سی‌بورن
• 7. آشنایی با مفاهیم آماری پایه در علوم داده
• 8. معرفی یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های رگرسیون خطی
• 9. پیاده‌سازی رگرسیون چندمتغیره با پایتون
• 10. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 11. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و معرفی رگرسیون لجستیک
• 12. کار با ماشین‌های بردار پشتیبان در مسائل طبقه‌بندی
• 13. درخت‌های تصمیم و نحوه عملکرد آن‌ها در پیش‌بینی
• 14. الگوریتم جنگل تصادفی و بهبود پایداری مدل
• 15. روش‌های کاهش ابعاد داده با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 16. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-میانگین
• 17. آشنایی با الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 18. معرفی یادگیری بدون نظارت و کاربردهای آن
• 19. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود عملکرد مدل
• 21. تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی مدل‌های هوشمند
• 22. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی و ساختار پرسپترون
• 23. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی
• 24. الگوریتم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازها
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه تنسورفلو
• 26. ساخت مدل‌های طبقه‌بندی تصویر با شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 27. آشنایی با یادگیری ماشین در پردازش متن
• 28. استخراج ویژگی از متون با روش‌های برداری
• 29. کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 30. سیستم‌های توصیه‌گر و الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
• 31. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی و عامل‌های هوشمند
• 32. نحوه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 33. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار
• 34. حفاظت از حریم خصوصی در پردازش داده‌های کلان
• 35. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های هوشمند
• 36. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی
• 37. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌ها و امنیت داده‌ها
• 38. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در حوزه‌های تخصصی
• 39. ارائه خروجی مدل و تفسیر نتایج برای تصمیم‌گیری سازمانی
• 40. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی هوشمند