دوره آموزشی

دوبله زبان فارسی

دوره مهندس هوش مصنوعی 2025: بوت‌کمپ کامل مهندس هوش مصنوعی

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

این دوره مجموعه کامل ابزارهایی را فراهم می‌کند که برای تبدیل شدن به مهندس هوش مصنوعی نیاز دارید.
درک مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی و ایجاد پایه‌ای محکم
شروع برنامه‌نویسی با Python و یادگیری نحوه استفاده از آن برای پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
جلب توجه مصاحبه‌کنندگان با نشان دادن درک عمیق از حوزه هوش مصنوعی
به‌کارگیری مهارت‌هایتان در موارد واقعی کسب‌وکار
استفاده از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ
بهره‌گیری از LangChain برای توسعه بی‌وقفه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با اتصال کامپوننت های قابل همکاری
آشنایی با Hugging Face و ابزارهای هوش مصنوعی آن
استفاده از APIها و اتصال به مدل‌های پایه قدرتمند
کاربرد Transformers برای تبدیل پیشرفته گفتار به متن

پیش‌نیازهای دوره

هیچ تجربه قبلی لازم نیست. از اصول پایه شروع خواهیم کرد.
باید Anaconda را نصب کنید. ما مراحل نصب را گام به گام به شما نشان خواهیم داد.

توضیحات دوره

مشکل

مهندسان هوش مصنوعی بهترین شرایط را برای موفقیت در دوران هوش مصنوعی دارند. آن‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا با ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی روی وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و پایگاه‌های داده موجود خود، از مزایای هوش مصنوعی مولد بهره ببرند. بنابراین، جای تعجب نیست که تقاضا برای مهندسان هوش مصنوعی در بازار کار به شدت افزایش یافته است.

اما عرضه این مهارت‌ها کم است و یادگیری مهارت‌های لازم برای استخدام به عنوان مهندس هوش مصنوعی چالش‌برانگیز است.

پس چگونه می‌توان این مهارت را کسب کرد؟

دانشگاه‌ها در ارائه برنامه‌های تخصصی و عملی در زمینه مهندسی هوش مصنوعی کند عمل کرده‌اند. اندک تلاش‌های موجود نیز معمولاً پرهزینه و زمان‌بر هستند.

بیشتر دوره‌های آنلاین فقط ترفندهای ChatGPT و مهارت‌های فنی جداگانه ارائه می‌دهند، اما تلفیق این مهارت‌ها هنوز دشوار است.

راه‌حل

مهندسی هوش مصنوعی یک حوزه چندرشته‌ای است که شامل موارد زیر می‌شود:

اصول هوش مصنوعی و کاربردهای عملی آن
برنامه‌نویسی Python
پردازش زبان طبیعی در Python
مدل‌های بزرگ زبانی و Transformers
توسعه برنامه‌ها با ابزارهای orchestration مانند LangChain
پایگاه‌های داده برداری با استفاده از PineCone
ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

هر بخش بر بخش قبلی ساخته می‌شود و رد کردن گام‌ها می‌تواند گیج‌کننده باشد. به‌عنوان مثال، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ مستلزم آشنایی با LangChain است، همان‌گونه که مطالعه پردازش زبان طبیعی بدون مهارت‌های پایه برنامه‌نویسی Python دشوار است.

این برنامه آموزشی پیشگامانه بزرگ‌ترین مانع ورود به حوزه مهندسی هوش مصنوعی را با گردآوری تمام منابع ضروری در یک مکان از بین می‌برد.

دوره ما طوری طراحی شده است که مباحث مرتبط را به‌صورت یکپارچه آموزش دهد، و همه موارد لازم برای تبدیل شدن به مهندس هوش مصنوعی را با هزینه و زمان بسیار کمتر از برنامه‌های سنتی فراهم کند.

مهارت‌ها

1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی

داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده، هوش مصنوعی مولد و مدل‌های پایه؛ این واژه‌های کلیدی هوش مصنوعی دقیقاً چه معنایی دارند؟

چرا باید هوش مصنوعی را مطالعه کرد؟ درک عمیقی از این حوزه به دست آورید با یک مرور راهنمای شامل اصول هوش مصنوعی، اهمیت کیفیت داده‌ها، تکنیک‌های اصلی، هوش مصنوعی مولد و توسعه مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT، Llama، Gemini و Claude.

2. برنامه‌نویسی Python

تسلط به برنامه‌نویسی Python برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده توانمند هوش مصنوعی ضروری است - ابزارهای بدون کد کافی نیستند.

Python یک زبان برنامه‌نویسی مدرن و چندمنظوره است که برای ساخت برنامه‌های وب، بازی‌های کامپیوتری و کارهای علم داده مناسب است. اکوسیستم گسترده کتابخانه‌های آن برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی ایده‌آل است.

چرا برنامه‌نویسی Python را بیاموزیم؟

برنامه‌نویسی Python ابزار اصلی شما برای ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی و یکپارچه‌سازی قابلیت‌های آن‌ها در محصولات شما خواهد بود.

3. مقدمه‌ای بر NLP در Python

پردازش زبان طبیعی (NLP) را کاوش کنید و تکنیک‌هایی بیاموزید که به رایانه‌ها امکان درک، تولید و دسته‌بندی زبان انسانی را می‌دهند.

چرا NLP را مطالعه کنیم؟

NLP پایه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مولد است. این برنامه شما را به مهارت‌های ضروری برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که با زبان انسان به طور معنادار تعامل دارند، مجهز می‌کند.

4. معرفی مدل‌های بزرگ زبانی

این بخش مهارت‌های پردازش زبان طبیعی شما را با آموزش استفاده از قابلیت‌های قدرتمند مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) ارتقا می‌دهد. ابزارهای کلیدی مانند معماری Transformers ،GPT ،LangChain ،HuggingFace ،BERT و XLNet را بیاموزید.

چرا LLMها را یاد بگیریم؟

این ماژول دروازه شما برای درک عملکرد مدل‌های بزرگ زبانی و کاربردهای آن‌ها در حل مسائل پیچیده زبانی است که نیازمند درک عمیق متنی می‌باشند.

5. ساخت برنامه‌ها با LangChain

LangChain یک فریم‌ورک است که امکان توسعه یکپارچه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را با اتصال کامپوننت های قابل همکاری فراهم می‌کند.

چرا LangChain را بیاموزیم؟

یاد بگیرید چگونه برنامه‌هایی بسازید که قابلیت استدلال داشته باشند. LangChain ساخت سیستم‌هایی را ممکن می‌سازد که اجزای آن مانند مدل‌های زبانی، پایگاه‌های داده و الگوریتم‌های استدلال به هم متصل شده و عملکرد کلی را بهبود می‌بخشند.

6. پایگاه داده‌های برداری

با فناوری‌های نوظهور هوش مصنوعی، اهمیت بردارسازی و پایگاه داده‌های برداری به شدت افزایش یافته است. در ماژول پایگاه داده‌های برداری با Pinecone فرصت دارید پایگاه داده Pinecone - راهکار پیشرو در پایگاه داده‌های برداری - را بررسی کنید.

چرا پایگاه داده‌های برداری مهم‌اند؟

یادگیری پایگاه داده‌های برداری ضروری است چون شما را قادر می‌سازد حجم عظیمی از داده‌های با ابعاد بالا را به‌صورت مؤثر مدیریت و پرس‌وجو کنید - موضوعی رایج در کاربردهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی. این مهارت‌های فنی به شما ابزار لازم برای پیاده‌سازی برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با عملکرد بهینه را می‌دهد.

7. تشخیص گفتار با Python

دنبال کردن حوزه جذاب تشخیص گفتار و کشف چگونگی تبدیل زبان گفتاری به داده‌های کاربردی توسط سیستم‌های هوش مصنوعی. این ماژول مفاهیم پایه مانند پردازش صوتی، مدل‌سازی آکوستیک و تکنیک‌های پیشرفته ساخت برنامه‌های تبدیل گفتار به متن با Python را پوشش می‌دهد.

چرا تشخیص گفتار را بیاموزیم؟

تشخیص گفتار قلب دستیارهای صوتی، ابزارهای رونویسی خودکار و رابط‌های کاربری صوتی است. تسلط بر این مهارت امکان ساخت برنامه‌هایی را می‌دهد که به‌صورت طبیعی با کاربران تعامل کنند و پتانسیل کامل داده‌های صوتی را در راه‌حل‌های هوش مصنوعی باز کنند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

اگر می‌خواهید مهندس هوش مصنوعی شوید یا در این حوزه آموزش ببینید، این دوره برای شماست.
اگر به دنبال شغلی عالی هستید، این دوره مناسب شماست.
این دوره برای مبتدی‌ها نیز مناسب است، زیرا از اصول پایه شروع کرده و به‌تدریج مهارت‌های شما را می‌سازد.

دوره مهندس هوش مصنوعی 2025: بوت‌کمپ کامل مهندس هوش مصنوعی

فصل 1: آشنایی با ماژول هوش مصنوعی - شروع کار

ساخت یک ابزار هوش مصنوعی در 5 دقیقه: یک نسخه آزمایشی سریع 10:16
دوره شامل چه مواردی می شود؟ 03:17
هوش طبیعی در مقابل هوش مصنوعی 02:06
تاریخچه مختصر هوش مصنوعی 04:41
ابهام زدایی هوش مصنوعی، علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق 02:27
هوش مصنوعی ضعیف در مقابل قوی 02:43
آزمون 1 None

فصل 2: ماژول مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی: داده برای ساخت هوش مصنوعی ضروری است

داده‌ ساختاریافته در مقابل داده‌ غیرساختاریافته 01:47
چگونه داده را جمع آوری کنیم؟ 04:02
داده‌ دارای برچسب و داده بدون برچسب 02:06
فراداده: داده‌ای که داده‌ها را توصیف می‌کند 01:42
آزمون 2 None

فصل 3: آشنایی با ماژول هوش مصنوعی - تکنیک های کلیدی هوش مصنوعی

یادگیری ماشین 06:15
یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی 05:34
یادگیری عمیق 08:27
آزمون 3 None

فصل 4: آشنایی با ماژول هوش مصنوعی - شاخه های مهم هوش مصنوعی

رباتیک 04:35
بینایی کامپیوتری 04:34
یادگیری ماشین سنتی 01:18
Generative AI 04:05
آزمون 4 None

فصل 5: آشنایی با ماژول هوش مصنوعی - درک Generative AI

ظهور هوش مصنوعی مولد: معرفی ChatGPT 02:09
رویکردهای اولیه برای پردازش زبان طبیعی (NLP) 02:42
پیشرفت‌های اخیر NLP 03:01
از مدل‌های زبانی تا مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) 06:11
بازده آموزش مدل‌های زبانی بزرگ. یادگیری نظارت‌شده در مقابل نیمه‌نظارت‌شده 03:35
از N-Grams به RNNs تا ترنسفرمرها - تکامل NLP 05:22
مراحل ساخت LLMs 04:40
مهندسی پرامپت در مقابل تیونینگ دقیق در مقابل RAG - تکنیک هایی برای بهینه سازی هوش مصنوعی 04:24
اهمیت مدل‌های بنیادی 02:49
خرید در مقابل ساخت - مدل‌های بنیادی در مقابل مدل‌های خصوصی 02:36