کتاب مهارت‌های آینده: هوش مصنوعی و یادگیری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهارت‌های آینده: هوش مصنوعی و یادگیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی امن و مسئولانه

موضوع میانی: هوش مصنوعی و ضرورت انعطاف‌پذیری در مواجهه با آینده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 2. داده‌ها و انواع آن‌ها در هوش مصنوعی
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 4. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 5. یادگیری نظارت شده: رگرسیون خطی
• 6. یادگیری نظارت شده: رگرسیون لجستیک
• 7. یادگیری نظارت شده: درخت‌های تصمیم‌گیری
• 8. یادگیری نظارت شده: جنگل تصادفی
• 9. یادگیری نظارت شده: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 10. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
• 12. یادگیری بدون نظارت: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 13. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی: نورون و لایه‌ها
• 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی: تابع فعال‌سازی
• 16. شبکه‌های عصبی مصنوعی: پس‌انتشار خطا
• 17. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
• 18. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای پردازش تصویر
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان طبیعی
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP): توکنایز کردن و ریشه‌یابی
• 21. پردازش زبان طبیعی (NLP): مدل‌های زبانی
• 22. پردازش زبان طبیعی (NLP): تحلیل احساسات
• 23. بینایی ماشین: تشخیص اشیاء
• 24. بینایی ماشین: طبقه‌بندی تصاویر
• 25. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 26. ابزارهای توسعه هوش مصنوعی: TensorFlow
• 27. ابزارهای توسعه هوش مصنوعی: Keras
• 28. ابزارهای توسعه هوش مصنوعی: PyTorch
• 29. کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی
• 30. کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت
• 31. کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی
• 32. کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه مالی
• 33. کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 34. هوش مصنوعی و اتوماسیون
• 35. مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق
• 36. تنظیم هایپرمترها و بهینه‌سازی مدل
• 37. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 39. محدودیت‌های هوش مصنوعی و چالش‌های پیش رو
• 40. آینده هوش مصنوعی و روندهای نوظهور
• 41. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های واقعی
• 42. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری ماشین
• 43. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله مورد نظر
• 44. یادگیری نیمه نظارت شده
• 45. یادگیری خود نظارت شده