یادگیری ماشین، علم داده و هوش مصنوعی مولد با پایتون -

معرفی دوره

دوره یادگیری ماشین، علم داده و هوش مصنوعی مولد با پایتون در با هدف آموزش جامع و کاربردی تئوری و پیاده‌سازی تکنیک‌های پیشرفته در حوزه Machine Learning، Data Science و Generative AI طراحی شده است. این مسیر آموزشی شما را قدم‌به‌قدم از مبانی پایتون تا پیاده‌سازی مدل‌های مولد مبتنی بر شبکه‌های عصبی هدایت می‌کند.

در این دوره، با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند NumPy، Pandas، Scikit-Learn، TensorFlow و PyTorch، مفاهیم را به‌صورت عملی و پروژه محور فرا می‌گیرید و در انتها قادر به تولید مدل‌های هوشمندی خواهید بود که داده‌های پیچیده را تحلیل و تولید می‌کنند.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مرور کامل مبانی پایتون و محیط‌های توسعه مرتبط
• پیش‌پردازش و کاوش داده با Pandas و NumPy
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین نظیر رگرسیون، درخت تصمیم و کلاسیفایرها
• کار با تکنیک‌های تنظیم مدل (Hyperparameter Tuning) و ارزیابی عملکرد با Cross-Validation
• آشنایی با شبکه‌های عصبی سنتی (MLP) و عمیق (CNN, RNN)
• ساخت و آموزش Generative Adversarial Networks (GANs) برای تولید تصویر و متن
• کار با مدل‌های پیش‌آماده و فاین‌تیونینگ برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• استقرار مدل روی سرور و ایجاد API با FastAPI

  فواید و مزایا

  با پایان دوره، علاوه بر درک عمیق از اصول آکادمیک، توانمندی‌های زیر را کسب خواهید کرد:

  • قدرت تحلیل و تفسیر داده‌های واقعی و استخراج الگوها
  • توانایی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای مسائل مختلف
  • آشنایی با جنبه‌های کارآفرینی و صنعتی AI و Data Science
  • ارتقای رزومه و فرصت‌های شغلی در حوزه‌های مهندسی یادگیری ماشین و علم داده
  • توان ایجاد پروژه‌های متن‌باز و نمایش نمونه‌کار در پورتفولیو

    پیش‌نیازها

    برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن موارد زیر توصیه می‌شود:

    • آشنایی ابتدایی با زبان پایتون و مفاهیم شیءگرایی
    • درک پایه‌ای از آمار و جبر خطی
    • نصب و راه‌اندازی محیط‌های توسعه مانند Anaconda یا Virtualenv

      با این حال مدرس دوره مبانی لازم را مرور می‌کند و حتی اگر تجربه محدودی داشته باشید، با تمرینات و مثال‌های ساده می‌توانید مسیر را آغاز کنید.

      ساختار و بخش‌های دوره

      • بخش اول: مقدمات پایتون و محیط توسعه
      • بخش دوم: کاوش داده با Pandas و بصری‌سازی با Matplotlib و Seaborn
      • بخش سوم: الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین
      • بخش چهارم: یادگیری عمیق مقدماتی (MLP، CNN، RNN)
      • بخش پنجم: کار با Generative Models و GAN
      • بخش ششم: پردازش زبان طبیعی و استفاده از Transformer
      • بخش هفتم: تنظیم و ارزیابی مدل و Cross-Validation
      • بخش هشتم: استقرار مدل و ایجاد REST API
      • بخش نهایی: پروژه عملی جامع و نکات عملیاتی صنعتی

        مثال‌های عملی

        در طول دوره، چند نمونه پروژه عملی اجرا خواهید کرد:

        • پیش‌بینی قیمت مسکن با تکنیک‌های رگرسیون و تجزیه‌وتحلیل ویژگی‌ها
        • تشخیص ارقام دست‌نویس با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (MNIST)
        • ایجاد یک GAN جهت تولید تصاویر دست‌ساز و بررسی معماری‌های مختلف
        • ساخت چت‌بات پایه با استفاده از مدل‌های زبان و کلاسیک NLP
        • پیاده‌سازی API برای سرویس‌دهی به مدل تشخیص تصویر

          این مثال‌ها تا حد ممکن واقعی طراحی شده‌اند تا بتوانید چالش‌های معمول پروژه‌های صنعتی را تجربه کنید.

          نکات کلیدی

          • پروژه‌محوری: تمرکز دوره روی انجام پروژه‌های کاربردی است تا یادگیری عمیق‌تر و کاربری‌تر باشد.
          • آپدیت مداوم: مطالب دوره با آخرین نسخه کتابخانه‌ها و تکنیک‌های روز به‌روزرسانی می‌شود.
          • دسترسی مادام‌العمر: با یکبار تهیه دوره، به تمام ویدئوها و محتوا برای همیشه دسترسی خواهید داشت.
          • جامعه پشتیبانی: گروپ پشتیبانی آنلاین جهت تعامل با مدرس و دانشجویان وجود دارد.
          • گواهی پایان دوره: پس از اتمام موفق دوره، مدرک معتبر دریافت خواهید کرد.

            با دنبال کردن این مسیر آموزشی، هم دانش نظری و هم تجربه عملی لازم برای ورود به دنیای جذاب AI و Data Science را به‌دست خواهید آورد.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.