فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین در محیط دات‌نت با ML.NET

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی یادگیری ماشین در محیط دات‌نت با ML.NET

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان‌های برنامه‌نویسی شی‌ءگرا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در یادگیری ماشین
• 2. معماری دات‌نت و جایگاه یادگیری ماشین
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه ML.NET
• 4. ساختار داده‌ها و کلاس‌های مدل در سی‌شارپ
• 5. آشنایی با خط لوله پردازش داده در ML.NET
• 6. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های متنی و CSV
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و تبدیل‌های اولیه
• 8. مدیریت مقادیر مفقود و پاک‌سازی داده‌ها
• 9. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های عددی
• 10. کدگذاری داده‌های طبقه‌بندی شده و متنی
• 11. مفهوم مدل و آموزش در یادگیری ماشین
• 12. الگوریتم‌های رگرسیون خطی و پیش‌بینی عددی
• 13. پیاده‌سازی رگرسیون با استفاده از ML.NET
• 14. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای آماری
• 15. الگوریتم‌های طبقه‌بندی باینری
• 16. پیاده‌سازی طبقه‌بندی دوکلاسه در محیط سی‌شارپ
• 17. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و شاخص‌های ارزیابی
• 18. الگوریتم‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
• 19. دسته‌بندی متون و پیش‌بینی دسته‌ها
• 20. خوشه‌بندی داده‌ها و الگوریتم K-Means
• 21. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های خوشه‌بندی
• 22. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در ML.NET
• 23. استفاده از یادگیری ماشین خودکار AutoML
• 24. تحلیل عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
• 25. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
• 26. استفاده از مدل در محیط‌های عملیاتی
• 27. یکپارچه‌سازی مدل در برنامه‌های وب با ASP.NET Core
• 28. استفاده از ML.NET در اپلیکیشن‌های دسکتاپ
• 29. کار با تصاویر در یادگیری ماشین
• 30. تشخیص اشیاء در تصاویر با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 31. پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن
• 32. استخراج ویژگی از متن با روش‌های آماری
• 33. تحلیل احساسات و نظرات با ML.NET
• 34. پیش‌بینی سری‌های زمانی و روندها
• 35. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در ML.NET
• 36. یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های تنسورفلو
• 37. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش داده‌های حجیم
• 38. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 39. اخلاق و امنیت در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 40. چالش‌های پیاده‌سازی و عیب‌یابی مدل‌ها
• 41. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم پیش‌بینی کاربردی