کتاب جامع یادگیری ماشین در ۲۱ روز: از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری ماشین در ۲۱ روز: از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و جایگاه یادگیری ماشین در زیست‌بوم فناوری
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های تخصصی تحلیل داده
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه نامپای و کار با آرایه‌های چندبعدی
• 4. مدیریت و پردازش داده‌های ساختاریافته با کتابخانه پانداز
• 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه‌های آموزشی
• 6. مصورسازی داده‌ها برای درک الگوها با استفاده از متپلات‌لیب
• 7. مبانی آمار توصیفی و استنباطی در تحلیل داده‌های کاربردی
• 8. آشنایی با مفاهیم یادگیری نظارت‌شده و جداسازی داده‌های آموزشی و آزمایشی
• 9. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده و تحلیل همبستگی متغیرها
• 10. بررسی مدل‌های رگرسیون چندگانه و ارزیابی خطای پیش‌بینی
• 11. درک مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 12. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 13. پیاده‌سازی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان برای دسته‌بندی داده‌ها
• 14. کاربرد درخت‌های تصمیم در حل مسائل طبقه‌بندی
• 15. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری با استفاده از جنگل‌های تصادفی
• 16. آشنایی با الگوریتم‌های تقویت گرادیان در یادگیری ماشین
• 17. مبانی یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کا-میانگین
• 18. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 19. معرفی یادگیری عمیق و ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 20. آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از کتابخانه تنسورفلو
• 21. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص الگو و طبقه‌بندی تصاویر
• 22. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن فارسی
• 23. معیارهای ارزیابی مدل شامل دقت، فراخوانی و امتیاز اف-وان
• 24. تنظیم فراپارامترها برای افزایش عملکرد مدل‌های یادگیری
• 25. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از پایداری مدل
• 26. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌ها
• 28. اصول طراحی پروژه‌های هوشمند با رعایت امنیت زیرساخت‌های داده‌ای
• 29. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 30. مروری بر روندهای نوین هوش مصنوعی و مسیر یادگیری حرفه‌ای