در این دوره جامع و کاربردی، با استفاده از کتابخانه متن‌باز H2O در محیط Python به دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گام می‌نهیم. این دوره ویژه سپتامبر ۲۰۲۰ است و مناسب افرادی است که می‌خواهند از ابزارهای مقیاس‌پذیر و پرقدرت برای توسعه مدل‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین بهره‌مند شوند.

دوره «Practical Artificial Intelligence with H2O in Python» یکی از پرفروش‌ترین دوره‌های Udemy در زمینه هوش مصنوعی عملی است. در این دوره شما با نصب و راه‌اندازی H2O، نحوه کار با محیط ابری یا لوکال آن و همچنین ارتباط مستقیم با کتابخانه‌های معروف پایتون مانند pandas و scikit-learn آشنا خواهید شد.

• مقدمات نصب و پیکربندی H2O و ارتباط با محیط Jupyter Notebook
• آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها (Data Preprocessing) برای ورودی به مدل‌های H2O
• ساخت و آموزش مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی با H2O
• استفاده از AutoML برای انتخاب خودکار بهترین الگوریتم‌ها
• ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها با معیارهایی مانند ROC-AUC، RMSE و Confusion Matrix
• تنظیم پارامترهای بهینه (Hyperparameter Tuning) با قابلیت Grid Search
• پیاده‌سازی نمونه‌های واقعی مانند پیش‌بینی قیمت مسکن و تشخیص تقلب بانکی

• آموزش کاملاً عملی و پروژه‌محور بدون تکیه صرف بر تئوری
• پشتیبانی از پردازش دسته‌ای (Distributed Computing) و استفاده از خوشه‌های پردازشی H2O
• بهینه‌سازی زمان آموزش مدل و کاهش هزینه‌های محاسباتی
• دسترسی به فایل‌های کد و داده‌های مثال برای تمرین و توسعه شخصی
• آموزش تصویری با کیفیت بالا و اسلایدهای قابل دانلود

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی Python و مفاهیم پایه‌ای آن
• درک ابتدایی از مفاهیم یادگیری ماشین و آمار
• نصب Jupyter Notebook یا محیط IDE دلخواه شما
• سیستم‌عامل ویندوز، مک یا لینوکس با دسترسی اینترنت برای دانلود بسته‌ها

• فصل ۱: معرفی H2O و نصب اولیه روی لوکال و کلاستر
• فصل ۲: بارگذاری و بررسی داده‌ها با pandas و H2OFrame
• فصل ۳: روش‌های پاک‌سازی، نرمال‌سازی و مهندسی ویژگی
• فصل ۴: مدل‌سازی رگرسیون خطی و لجستیک
• فصل ۵: پیاده‌سازی درخت تصمیم، تصادفی و تقویت گرادیان (GBM)
• فصل ۶: استفاده از AutoML برای خودکارسازی انتخاب مدل
• فصل ۷: تنظیم پارامترها و ارزیابی مدل‌ها
• فصل ۸: پروژه نهایی: پیش‌بینی قیمت مسکن
• فصل ۹: پروژه نهایی: تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی

در بخش پروژه نهایی، دو مثال کاربردی بررسی می‌شود:

• پیش‌بینی قیمت مسکن با استفاده از داده‌های منطقه‌ای و اقتصادی
• تشخیص تراکنش‌های مشکوک بانکی با طبقه‌بندی دودویی و تحلیل ماتریس سردرگمی

در هر مثال، از کل مسیر از جمع‌آوری داده تا تولید گزارشات نهایی استفاده خواهیم کرد.

کتابخانه H2O به دلیل ویژگی‌های زیر به سرعت در جامعه یادگیری ماشین محبوب شده است:

• پردازش توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر برای داده‌های حجیم
• رابط کاربری ساده و یکپارچه با پایتون و R
• پشتیبانی گسترده از الگوریتم‌های پیشرفته به‌ویژه AutoML
• سرعت بالاتر نسبت به بسیاری از پیاده‌سازی‌های سنتی
• مستندات کامل و جامعه کاربری فعال

برای دانلود رایگان این دوره از لینک‌های اشتراکی و تورنت‌های معتبر استفاده کنید. پس از دریافت فایل‌های ویدئویی:

• فایل‌ها را در پوشه دلخواه استخراج کنید.
• اسلایدها و کدهای پایتون همراه هر جلسه را بررسی نمایید.
• در محیط Jupyter یا IDE خود اجرا و تمرین کنید.

توجه داشته باشید که استفاده آموزشی و شخصی بلامانع است.

دوره Udemy «هوش مصنوعی کاربردی با H2O در پایتون» گزینه‌ای ایده‌آل برای توسعه‌دهندگان، دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین است. با تسلط بر این ابزار قدرتمند می‌توانید پروژه‌های بزرگ داده‌کاوی را با سرعت و کیفیت بالا اجرا کنید. هم‌اکنون دانلود کنید و سفر خود را در دنیای هوش مصنوعی عملی آغاز نمایید!