کتاب مبانی یادگیری ماشین: از تئوری تا کاربردهای هوشمند در صنعت و پژوهش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین: از تئوری تا کاربردهای هوشمند در صنعت و پژوهش
موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات
موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و تاریخچه هوش مصنوعی در ایران و جهان
- 2. تعریف یادگیری ماشین و جایگاه آن در تحول دیجیتال
- 3. آشنایی با انواع یادگیری ماشین نظارتی و غیرنظارتی
- 4. مفاهیم پایه آمار و احتمال در یادگیری ماشین
- 5. جبر خطی کاربردی برای تحلیل دادهها
- 6. پیشپردازش دادهها و پاکسازی مجموعههای اطلاعاتی
- 7. روشهای کاهش ابعاد و انتخاب ویژگیهای کلیدی
- 8. معرفی الگوریتم رگرسیون خطی و کاربردهای آن
- 9. حل مسائل طبقهبندی با الگوریتم رگرسیون لجستیک
- 10. بررسی عملکرد مدلها با معیارهای دقت و صحت
- 11. مفهوم بیشبرازش و کمبرازش در مدلهای هوشمند
- 12. الگوریتمهای مبتنی بر درخت تصمیم و جنگل تصادفی
- 13. روشهای یادگیری مبتنی بر نمونه مانند نزدیکترین همسایه
- 14. ماشین بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه در طبقهبندی
- 15. مقدمهای بر شبکههای عصبی مصنوعی و پرسپترون
- 16. آموزش شبکههای عصبی با الگوریتم پسانتشار خطا
- 17. بهینهسازی توابع هزینه و روشهای گرادیان کاهشی
- 18. مبانی یادگیری ماشین بدون نظارت و الگوریتم خوشهبندی
- 19. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفههای اصلی
- 20. مقدمهای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن
- 21. بررسی مدلهای یادگیری ماشین در تحلیل دادههای متنی
- 22. کاربرد یادگیری ماشین در سیستمهای پیشنهاددهنده داخلی
- 23. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی کاربران
- 24. معرفی ابزارها و کتابخانههای استاندارد پایتون برای یادگیری ماشین
- 25. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
- 26. تحلیل دادهها با کتابخانه پانداز
- 27. مصورسازی دادهها برای درک الگوهای پنهان
- 28. ارزیابی مدلها با استفاده از اعتبارسنجی متقاطع
- 29. نحوه استقرار مدلهای یادگیری ماشین در محیطهای عملیاتی
- 30. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
- 31. هوش مصنوعی در مدیریت هوشمند منابع و انرژی
- 32. نقش هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای صنعتی و تولیدی
- 33. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاریهای امنیتی شبکه
- 34. مبانی بینایی ماشین و پردازش تصویر کاربردی
- 35. آشنایی با یادگیری ماشین در تحلیل دادههای پزشکی با رعایت پروتکلهای وزارت بهداشت
- 36. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیتپذیری در توسعه الگوریتمها
- 37. آینده هوش مصنوعی و نقش متخصصان ایرانی در توسعه فناوریهای بومی
- 38. پروژه نهایی طراحی یک مدل هوشمند برای حل یک مسئله کاربردی در صنعت
تگها:
Machine Learning
آموزش یادگیری ماشین
الگوریتمهای یادگیری ماشین
دادهکاوی
شبکههای عصبی
علم داده
هوش محاسباتی
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
یادگیری نظارت شده
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.