فلش‌کارت‌های آموزشی کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ برای هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم اساسی داده‌کاوی
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 4. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 5. روش‌های خوشه‌بندی: k-means و سلسله مراتبی
• 6. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
• 7. ارزیابی خوشه‌بندی: شاخص‌های اعتبار
• 8. درخت تصمیم و الگوریتم‌های مرتبط
• 9. جنگل تصادفی و اهمیت ویژگی‌ها
• 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و آموزش
• 12. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
• 13. یادگیری نظارت شده در مقابل یادگیری بدون نظارت
• 14. روش‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
• 15. تحلیل همبستگی و وابستگی
• 16. قانون‌های وابستگی و الگوریتم Apriori
• 17. تشخیص ناهنجاری و داده‌های پرت
• 18. مدل‌سازی احتمالی و توزیع‌های آماری
• 19. آمار توصیفی و استنباطی برای داده‌های بزرگ
• 20. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 21. پردازش داده‌های جریانی
• 22. مقدمه‌ای بر Hadoop و MapReduce
• 23. سیستم‌های پردازش موازی داده‌ها: Spark
• 24. مصورسازی داده‌ها و داشبوردهای تعاملی
• 25. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 26. خوشه‌بندی گراف و تشخیص اجتماع
• 27. یادگیری تقویتی: مفاهیم و کاربردها
• 28. کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی
• 29. کاربرد داده‌کاوی در تشخیص تقلب
• 30. کاربرد داده‌کاوی در پزشکی و سلامت
• 31. کاربرد داده‌کاوی در پیش‌بینی مالی
• 32. کاربرد داده‌کاوی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 33. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 34. تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات
• 35. یادگیری ماشین و داده‌های سری زمانی
• 36. پیش‌بینی سری زمانی با استفاده از ARIMA
• 37. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
• 38. یادگیری نیمه نظارتی
• 39. یادگیری فعال
• 40. یادگیری جمعی
• 41. روش‌های نمونه‌برداری داده‌ها
• 42. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 43. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
• 44. اخلاق در داده‌کاوی و هوش مصنوعی
• 45. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک
• 46. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 47. انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها
• 48. اعتبارسنجی متقابل و ارزیابی مدل
• 49. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
• 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توضیح‌پذیر (XAI)
• 51. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
• 53. یادگیری ماشین لبه‌ای
• 54. تکنیک‌های افزایش داده‌ها
• 55. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و بینایی ماشین
• 56. تشخیص الگو در تصاویر
• 57. کاربرد داده‌کاوی در کشاورزی دقیق
• 58. داده‌کاوی و مدیریت زنجیره تامین
• 59. داده‌کاوی و پیش‌بینی تقاضا
• 60. تحلیل سبد خرید
• 61. تحلیل داده‌های حسگرها
• 62. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره
• 63. داده‌کاوی و تحلیل خطر
• 64. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل رفتاری مشتری
• 65. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی و تحلیل فضایی
• 66. تحلیل الگوهای مکانی
• 67. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی و تحلیل متن
• 68. استخراج دانش از متون
• 69. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 70. تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 71. مفاهیم اساسی در تحلیل داده‌های بزرگ
• 72. ابزارهای رایج داده‌کاوی: R و Python
• 73. کار با کتابخانه‌های داده‌کاوی در Python (Pandas, Scikit-learn)
• 74. کار با کتابخانه‌های داده‌کاوی در R
• 75. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 76. مقایسه روش‌های مختلف داده‌کاوی
• 77. چالش‌ها و فرصت‌های داده‌کاوی در ایران
• 78. آینده داده‌کاوی و هوش مصنوعی