کتاب صوتی تسلط بر مبانی یادگیری ماشین: آمادگی جامع برای آزمون‌های تخصصی و کاربردهای صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مبانی یادگیری ماشین: آمادگی جامع برای آزمون‌های تخصصی و کاربردهای صنعتی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و تعریف مسئله
• 2. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویت‌شده
• 3. مفاهیم پایه آمار و احتمال در یادگیری ماشین
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌ها
• 5. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب ویژگی‌های بهینه
• 6. بررسی رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 7. توابع هزینه و روش گرادیان کاهشی
• 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و معیارهای خطا
• 9. رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی دودویی
• 10. توابع فعال‌ساز و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 11. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه و کاربردهای آن
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان و مفهوم حاشیه بهینه
• 13. درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
• 14. روش‌های گروهی: بگینگ و جنگل‌های تصادفی
• 15. تقویت گرادیان و الگوریتم‌های مرتبط
• 16. خوشه‌بندی کی-میانگین و تحلیل ساختار داده‌ها
• 17. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 18. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 19. تکنیک‌های تنظیم مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 20. اعتبارسنجی متقاطع و بهینه‌سازی پارامترها
• 21. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 22. انتشار معکوس خطا و آموزش شبکه‌های عصبی
• 23. آشنایی با یادگیری عمیق و لایه‌های پنهان
• 24. توابع زیان و بهینه‌سازهای پیشرفته
• 25. یادگیری تقویت‌شده: مفاهیم و تعاریف پایه
• 26. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف در یادگیری ماشین
• 27. مبانی یادگیری ماشین برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 28. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 29. کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های صنعتی
• 30. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
• 31. مدیریت عدم تعادل در مجموعه‌داده‌های طبقه‌بندی
• 32. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌ها
• 33. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری با کتابخانه‌های استاندارد
• 34. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 35. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
• 36. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه تخصصی
• 37. مرور جامع بر استانداردهای آزمون‌های تخصصی یادگیری ماشین
• 38. حل تمرین‌های نمونه و شبیه‌سازی آزمون‌های استاندارد