فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون (ویژه کاربردهای صنعتی و پژوهشی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون (ویژه کاربردهای صنعتی و پژوهشی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. آشنایی با محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های پایه
• 3. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای پردازش داده‌های عددی
• 4. کار با کتابخانه Pandas برای تحلیل و پیش‌پردازش داده‌ها
• 5. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn
• 6. مراحل پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های خام
• 7. روش‌های مدیریت داده‌های مفقود و مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها
• 8. تحلیل اکتشافی داده‌ها و استخراج الگوهای اولیه
• 9. مفاهیم آماری کاربردی در یادگیری ماشین
• 10. آشنایی با کتابخانه Scikit-Learn و ساختار مدل‌ها
• 11. مدل‌های رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 12. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای MSE و R-squared
• 13. مفاهیم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 14. روش‌های تنظیم مدل و جلوگیری از بیش‌برازش با Ridge و Lasso
• 15. الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
• 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با ماتریس درهم‌ریختگی و F1-score
• 17. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN) در مسائل طبقه‌بندی
• 18. درخت‌های تصمیم و معیارهای تقسیم‌بندی داده‌ها
• 19. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم با هرس کردن
• 20. الگوریتم جنگل تصادفی و قدرت یادگیری جمعی
• 21. مبانی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 22. به‌کارگیری کرنل‌ها در مدل‌های SVM برای داده‌های غیرخطی
• 23. الگوریتم‌های یادگیری بدون ناظر و خوشه‌بندی K-Means
• 24. روش‌های تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها
• 25. الگوریتم‌های کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 27. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری مدل‌های پیچیده
• 28. کار با کتابخانه TensorFlow برای پیاده‌سازی مدل‌های عصبی
• 29. مبانی یادگیری عمیق در پردازش داده‌های ساختاریافته
• 30. روش‌های تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 31. استفاده از متد Grid Search برای یافتن بهترین تنظیمات
• 32. بررسی خط لوله‌های یادگیری ماشین در Scikit-Learn
• 33. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در صنایع تولیدی
• 34. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 35. معرفی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا و نگهداری پیش‌گیرانه
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 37. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 38. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 40. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا در سیستم‌های با منابع محدود
• 41. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی
• 42. تکنیک‌های افزایش دقت مدل‌های یادگیری با داده‌های نامتوازن
• 43. آشنایی با رویکردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 44. بررسی موردی: طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده بر مبنای یادگیری ماشین
• 45. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
• 46. ارزیابی و نظارت بر عملکرد مدل در زمان واقعی
• 47. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
• 48. آینده یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال کشور
• 49. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی کاربردی