کتاب صوتی طراحی گردش‌کارهای پیش‌بینی مبتنی بر دانش و داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی گردش‌کارهای پیش‌بینی مبتنی بر دانش و داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پیش‌بینی و مدل‌سازی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای پیش‌بینی
• 3. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 4. کاوش داده‌ها و شناسایی الگوها
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 6. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون
• 7. یادگیری نظارت‌شده: طبقه‌بندی
• 8. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 9. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 10. روش‌های خوشه‌بندی
• 11. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
• 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردها
• 14. مدل‌سازی مبتنی بر درخت تصمیم
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 16. روش‌های آنسامبل (Ensemble Methods)
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 18. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک در پیش‌بینی
• 19. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 20. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار مشتری
• 21. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
• 22. مدل‌سازی ریسک و پیش‌بینی بحران
• 23. پیش‌بینی قیمت سهام و بازارهای مالی
• 24. تحلیل داده‌های حسگر و پیش‌بینی خطا
• 25. پیش‌بینی خرابی تجهیزات صنعتی
• 26. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
• 27. پیش‌بینی بیماری و تشخیص زودهنگام
• 28. مدل‌سازی و پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 29. تحلیل تصاویر و پیش‌بینی رویدادها
• 30. پیش‌بینی ترافیک و مدیریت حمل و نقل
• 31. پیش‌بینی آب و هوا و تغییرات اقلیمی
• 32. پیش‌بینی تولید انرژی و مدیریت شبکه‌های برق
• 33. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
• 34. استخراج قوانین وابستگی (Association Rule Mining)
• 35. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 36. مدل‌سازی داده‌های مکانی و پیش‌بینی جغرافیایی
• 37. پیش‌بینی رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها
• 38. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و پیش‌بینی روندها
• 39. پیش‌بینی نظرات و ترجیحات کاربران
• 40. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های بزرگ (Big Data)
• 41. پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ با Hadoop
• 42. پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ با Spark
• 43. استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین ابری
• 44. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 45. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
• 46. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با یادگیری ماشین
• 47. پیش‌بینی و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 48. تحلیل داده‌های متنی و استخراج اطلاعات
• 49. مقدمه‌ای بر داده‌سازی (Data Visualization)
• 50. ابزارهای داده‌سازی و گزارش‌گیری
• 51. ارائه نتایج پیش‌بینی به شکل مؤثر
• 52. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 53. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در پیش‌بینی
• 54. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌کاوی و پیش‌بینی
• 55. مقدمه‌ای بر داده‌نامه (Data Governance)
• 56. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 57. مقدمه‌ای بر گردش‌کارهای خودکار پیش‌بینی
• 58. پیاده‌سازی گردش‌کارهای پیش‌بینی در محیط‌های عملیاتی
• 59. نظارت و ارزیابی مستمر مدل‌های پیش‌بینی
• 60. بهبود و به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 62. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 63. پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
• 64. کاربرد روش‌های مونت کارلو در پیش‌بینی
• 65. تحلیل حساسیت و ارزیابی اثرات تغییرات ورودی
• 66. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره و استنتاج دانش
• 67. ادغام دانش تخصصی با مدل‌های یادگیری ماشین
• 68. استفاده از منطق فازی در پیش‌بینی
• 69. پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مالی
• 70. پیش‌بینی و بهینه‌سازی عملکرد تجهیزات
• 71. پیش‌بینی و بهبود کیفیت محصولات
• 72. پیش‌بینی و کاهش هزینه‌ها
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 74. کاربرد یادگیری نیمه نظارتی در داده‌های برچسب‌گذاری نشده
• 75. پیش‌بینی و شناسایی الگوهای غیرمعمول (Anomaly Detection)
• 76. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
• 77. استفاده از یادگیری فعال برای کاهش هزینه برچسب‌گذاری
• 78. پیش‌بینی و مدیریت موجودی کالا
• 79. پیش‌بینی و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
• 80. پیش‌بینی و بهبود تجربه مشتری
• 81. پیش‌بینی و کاهش ترک مشتری (Churn Prediction)
• 82. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 83. پیش‌بینی زمان خرابی و عمر مفید تجهیزات