دوره جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون: از مفاهیم پایه تا کاربردهای صنعتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری ماشین و تحلیل داده با پایتون: از مفاهیم پایه تا کاربردهای صنعتی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
• 3. آشنایی با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی و برداری
• 4. کار با ساختارهای داده در پانداز برای تحلیل جداول اطلاعاتی
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. پاک‌سازی داده‌های غیرمنسجم و استانداردسازی متغیرها
• 7. تجسم داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب و رسم نمودارهای آماری
• 8. تحلیل اکتشافی داده‌ها و شناسایی الگوهای پنهان
• 9. مبانی آمار توصیفی و استنباطی در تحلیل داده
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تفاوت آن با برنامه‌نویسی سنتی
• 11. آشنایی با کتابخانه سای‌کیت‌لرن و چرخه حیات مدل‌ها
• 12. تکنیک‌های تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 13. رگرسیون خطی ساده و پیش‌بینی مقادیر عددی
• 14. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 15. رگرسیون چندگانه و بررسی اثر متغیرهای مستقل
• 16. درون‌یابی و شناسایی داده‌های پرت در مدل‌های رگرسیون
• 17. مبانی طبقه‌بندی و معرفی الگوریتم رگرسیون لجستیک
• 18. معیارهای ارزیابی دسته‌بندی شامل دقت و فراخوانی
• 19. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای مسائل طبقه‌بندی
• 20. ماشین بردار پشتیبان و ترفندهای هسته برای داده‌های غیرخطی
• 21. درخت‌های تصمیم و روش‌های بصری‌سازی منطق مدل
• 22. الگوریتم جنگل تصادفی و بهبود پایداری مدل‌ها
• 23. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیب مدل‌ها و تقویت گرادیان
• 24. خوشه‌بندی با الگوریتم کی-مینز برای تحلیل بخش‌بندی داده‌ها
• 25. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 26. مبانی یادگیری بدون نظارت و کاربردهای آن در تحلیل مشتریان
• 27. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی و ساختار پرسپترون
• 28. آشنایی با تنسورفلو و کراس برای مدل‌سازی پیشرفته
• 29. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق برای مسائل طبقه‌بندی
• 30. مبانی پردازش متن و استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 31. تحلیل احساسات و کاربردهای آن در داده‌کاوی
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و مفاهیم عامل و محیط
• 33. اصول بهینه‌سازی مدل‌ها و جلوگیری از بیش‌برازش
• 34. تنظیم هایپرپارامترها با روش جستجوی شبکه‌ای
• 35. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی مالی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 38. طراحی خط لوله پردازش داده از منبع تا خروجی نهایی
• 39. مدیریت و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی
• 40. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی و ارائه راهکار هوشمند