اموزش مفاهیم یادگیری ماشین در متلب

با سلام

این پست شامل قسمت اول از مجموعه فیلم های آموزش یادگیری ماشین در متلب می باشد. مهمترین مطالب و موضوعاتی که در هر قسمت بیان شده را بطور مختصر در زیر مشاهده می نمایید:

قسمت ۱ از مجموعه فیلم های آموزش یادگیری ماشین در متلب:

۱- تعریف یادگیری ماشین

۲- بیان هدف یادگیری ماشین

۳- بیان مهمترین کاربردهای یادگیری ماشین

۴- بیان مدلهای یادگیری ماشین

۵- بیان سرفصل های درس یادگیری ماشین

۶- ذکر مراجع درس یادگیری ماشین

هدف از تهیه این مجموعه از فیلم های آموزشی، آشنایی با مباحث یادگیری ماشین (Machine Learning) بر طبق سرفصل کتاب های مرجع از جمله آلپایدین (Alpaydın) و میشل (Tom Mitchell) و همچنین پیاده سازی آنها در محیط MATLAB است. درس یادگیری ماشین یکی از مهمترین دروس رشته هوش مصنوعی و بسیار پرکاربرد در سایر رشته های تحصیلی می باشد. در این مجموعه سعی شده است که با زبانی ساده به بیان مفاهیم و الگوریتم های یادگیری ماشین بصورت تئوری و عملی پرداخته شود.

سرفصل های این مجموعه آموزشی یادگیری ماشین در متلب شامل موارد زیر می باشد:

سرفصل های مجموعه آموزشی یادگیری ماشین :

فصل اول: آمار مقدماتی

فصل دوم: مفهوم یادگیری نظارت شده

فصل سوم: رگرسیون خطی و رگرسیون منطقی

فصل چهارم: روش های طبقه بندی پارامتریک

فصل پنجم: شبکه های عصبی

فصل ششم: روش های طبقه بندی غیر پارامتریک

فصل هفتم: درخت تصمیم گیری

فصل هشتم: ماشین بردار پشتیبان SVM

فصل نهم: روش های ترکیبی Ensemble Methods

 

تذکر۱:

کتاب یادگیری ماشین آلپایدین (Alpaydın) میتوانید از اینجا و کتاب میشل (Tom Mitchell) را نیز از اینجا دانلود نمایید.

تذکر۲:

اسلایدهای این مجموعه آموزشی را می توانید از اینجا دانلود نمایید.

لازم به ذکر است این مجموعه از آموزش های گام به گام یادگیری ماشین در متلب برای اولین بار در ایران تهیه و توسط یکی از مجربترین اسانید در زمینه هوش مصنوعی آموزش داده شده است.

این مجموعه آموزشی بسیار مناسب برای محققین و دانشجویان در مقاطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکتری می باشد که قصد یادگیری این درس و همچنین استفاده ازالگوریتم های هوش مصنوعی در مقاله و پایان نامه خود را دارند.