کتاب صوتی مبانی یادگیری ماشین با رویکرد کاربردی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی علمی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین با رویکرد کاربردی در تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی علمی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه در علوم داده و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی برای تحلیل داده
• 3. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات
• 4. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 5. روش‌های آماری برای توصیف ویژگی‌های داده
• 6. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی
• 7. مبانی نظری یادگیری نظارت‌شده
• 8. الگوریتم رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 9. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون
• 10. روش‌های طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 11. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه در طبقه‌بندی
• 12. درخت‌های تصمیم و قوانین استنتاجی
• 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی شامل دقت و فراخوانی
• 14. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
• 15. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-means
• 16. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 17. مفاهیم پایه در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 18. معماری پرسپترون چندلایه
• 19. توابع فعال‌ساز در شبکه‌های عصبی
• 20. روش‌های بهینه‌سازی و کاهش خطا
• 21. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های متنی
• 22. استخراج ویژگی از متن و پردازش زبان طبیعی
• 23. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و پیش‌بینی داده‌های متوالی
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در داده‌های واقعی
• 25. جلوگیری از بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 26. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 27. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع
• 28. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل‌های اقتصادی و مالی
• 29. مدل‌سازی داده‌های علمی و مهندسی
• 30. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سیستم‌های تصمیم‌یار
• 31. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت داده‌های متوازن
• 32. اصول حریم خصوصی در جمع‌آوری و تحلیل داده
• 33. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل‌های هوشمند
• 34. پروژه‌های عملی در تحلیل داده‌های صنعتی
• 35. آینده هوش مصنوعی و نقش آن در توسعه ملی
• 36. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوشمند در سامانه‌های نرم‌افزاری
• 38. مبانی تحلیل داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری
• 39. استفاده از ابزارهای بومی در تحلیل هوشمند داده‌ها
• 40. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند در محیط‌های عملیاتی