کتاب صوتی جامع توسعه هوش مصنوعی با پایتون: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع توسعه هوش مصنوعی با پایتون: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه‌نویسی با زبان پایتون برای علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد پایتون
• 3. ساختارهای داده‌ای پایه در پایتون و مدیریت حافظه
• 4. توابع و برنامه‌نویسی پیمانه‌ای در توسعه هوش مصنوعی
• 5. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی و برداری
• 6. تحلیل و پردازش داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام برای مدل‌های هوشمند
• 8. مصورسازی داده‌ها با متپلات‌لیب و سی‌بورن
• 9. مفاهیم پایه و ریاضیات مورد نیاز در یادگیری ماشین
• 10. آشنایی با کتابخانه سایکیت‌لرن و مدل‌های خطی
• 11. الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر عددی
• 12. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 13. خوشه‌بندی و تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 14. کاهش ابعاد و بهینه‌سازی ویژگی‌های ورودی
• 15. مفاهیم شبکه عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 16. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری عمیق
• 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه تنسورفلو و کراس
• 18. ساخت شبکه‌های عصبی متراکم برای مسائل طبقه‌بندی
• 19. بهینه‌سازها و نرخ یادگیری در آموزش مدل‌های عصبی
• 20. جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری عمیق
• 21. پردازش تصاویر دیجیتال با استفاده از کتابخانه اوپن‌سی‌وی
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشن برای تشخیص الگوهای تصویری
• 23. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 24. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن
• 25. پیش‌پردازش متون فارسی و انگلیسی در مدل‌های زبانی
• 26. مدل‌سازی آماری زبان و بردارهای کلمه
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد در داده‌های متوالی
• 28. آشنایی با معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 29. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای سیستم‌های محلی
• 31. مبانی استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 32. معرفی اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
• 33. کاربردهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 34. هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های سلامت مطابق پروتکل‌های رسمی
• 35. نقش هوش مصنوعی در مدیریت هوشمند منابع و انرژی
• 36. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی و مقابله با نفوذهای مخرب
• 37. پیاده‌سازی یک پروژه جامع هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها
• 38. مستندسازی و ارائه نتایج پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. آشنایی با روندهای آینده هوش مصنوعی در صنعت داخلی
• 40. مسیر یادگیری و توسعه حرفه‌ای در حوزه مهندسی هوش مصنوعی