دوره تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها با معماری‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها با معماری‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Data Mining

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها
• 2. مبانی آمار و احتمال در تحلیل داده
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 4. کاوش داده‌ها و تجسم اطلاعات
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 6. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 7. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
• 8. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 9. درخت‌های تصمیم‌گیری
• 10. جنگل تصادفی
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 12. خوشه‌بندی K-Means
• 13. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 14. کاهش ابعاد با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 15. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 16. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم پارامترها
• 17. مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 18. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 20. معماری‌های پرسپترون چندلایه (MLP)
• 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های تصویری
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
• 23. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل متن
• 24. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
• 25. یادگیری عمیق و چارچوب‌های TensorFlow و PyTorch
• 26. استفاده از کتابخانه scikit-learn در پایتون
• 27. کاربرد تحلیل پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی
• 28. تحلیل سبد خرید و توصیه‌گرها
• 29. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
• 30. مدیریت ریسک و پیش‌بینی اعتباری
• 31. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری ماشین
• 32. تحلیل احساسات و نظرات مشتریان
• 33. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری (Churn Prediction)
• 34. تحلیل پیش‌بینی‌کننده در حوزه سلامت
• 35. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
• 36. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با تحلیل داده
• 37. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 38. پیش‌بینی روند بازار سهام
• 39. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 40. آشنایی با ابزارهای BI و داشبوردهای تعاملی
• 41. مبانی پایگاه داده و SQL برای تحلیل داده
• 42. داده‌کاوی و الگوهای پنهان در داده‌ها
• 43. مفاهیم داده بزرگ (Big Data) و Hadoop
• 44. پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing)
• 45. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در تحلیل پیش‌بینی‌کننده
• 46. اخلاق در تحلیل داده و جلوگیری از سوگیری
• 47. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 48. استقرار مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در محیط‌های عملیاتی
• 49. نظارت بر عملکرد مدل و بازآموزی
• 50. تحلیل سری‌های زمانی پیشرفته
• 51. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر حالت فضا
• 52. تحلیل بقا و پیش‌بینی زمان وقوع رویدادها
• 53. روش‌های آماری پیشرفته برای تحلیل داده
• 54. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
• 55. تحلیل شبکه‌ها و روابط
• 56. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی
• 57. استفاده از داده‌های نامنظم و گمشده
• 58. بهینه‌سازی فرآیندها با تحلیل داده
• 59. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 60. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 61. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 62. خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین (AutoML)
• 63. مفاهیم داده‌های ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار
• 64. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای با استفاده از یادگیری عمیق
• 65. تحلیل داده‌های حسگرها و اینترنت اشیا (IoT)
• 66. پیش‌بینی خرابی تجهیزات صنعتی (Predictive Maintenance)