اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول و مبانی یادگیری ماشین؛ از مفاهیم تئوریک تا پیاده‌سازی کاربردی در صنعت و پژوهش

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و مبانی یادگیری ماشین؛ از مفاهیم تئوریک تا پیاده‌سازی کاربردی در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری ماشین
• 2. نقش داده‌ها در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های خام
• 4. تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی آماری
• 5. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 6. کار با کتابخانه‌های استاندارد پردازش داده مانند NumPy و Pandas
• 7. مفاهیم آماری ضروری برای یادگیری ماشین
• 8. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 10. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 11. روش‌های تفکیک داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 12. طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 13. آشنایی با درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
• 14. الگوریتم جنگل تصادفی برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 15. ماشین بردار پشتیبان و مفاهیم فضای ویژگی
• 16. یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی با الگوریتم K-means
• 17. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 18. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضای بازار
• 19. اصول بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی در آموزش مدل
• 20. اعتبارسنجی متقاطع برای افزایش اطمینان مدل
• 21. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود عملکرد الگوریتم‌ها
• 22. توابع هزینه و نقش آن‌ها در یادگیری مدل
• 23. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی ساده
• 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های صنعتی
• 25. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی
• 26. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 27. استانداردهای ملی و بین‌المللی در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 28. روش‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 29. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها پس از استقرار
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 31. پردازش متن و استخراج ویژگی‌های زبانی
• 32. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر و الگوریتم‌های فیلترینگ
• 33. کاربرد یادگیری ماشین در کنترل کیفیت و بهینه‌سازی تولید
• 34. مدیریت پروژه‌های داده‌محور با رویکرد چابک
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری مدیریتی
• 36. آینده یادگیری ماشین و نقش آن در توسعه فناوری‌های ملی
• 37. مرور نهایی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع یادگیری ماشین